[发明专利]一种预测大型低扬程水泵流量的方法

摘要

本发明公开了一种预测大型低扬程水泵流量的方法，包括步骤：S1通过试验模型计算大型低扬程水泵压强差；S2通过云计算计算模型大型低扬程水泵压强差；S3通过云计算计算原型大型低扬程水泵压强差；S4预测大型低扬程水泵的流量系数和截断误差；S5预测大型低扬程水泵现场实测流量。在预测大型低扬程水泵流量的方法中引入云计算，通过云计算的数值计算方法解决了由于原型数值计算中采用模型网格尺寸产生巨量网格导致工作站无法计算的难题，避免了由于硬件问题将计算网格间隔加大而造成模拟结果不够精确的问题。本发明能够准确地预测出大型低扬程水泵现场实测流量，从而确定泵站工程中泵装置效率与能源单耗，科学准确地完成泵装置性能测试。

主权项

1.一种预测大型低扬程水泵流量的方法，其特征在于：步骤包括S1通过试验模型计算大型低扬程水泵压强差；S2通过云计算计算模型大型低扬程水泵压强差；S3通过云计算计算原型大型低扬程水泵压强差；S4预测大型低扬程水泵的流量系数和截断误差；S5预测大型低扬程水泵现场实测流量；所述步骤S1包括具体步骤：S11建立大型低扬程水泵进水流道物理试验模型，S12在进水流道中选取两个合适的测压点R、W，S13在测压点处安装高精度传感器，S14进行物理模型试验，S15采集测压点R、W处压强，并处理数据，S16输出测压点R、W的压强差ΔP_mtj；所述步骤S12两个测压点位置的确定方式，首先在模型中确定多组测压点，然后通过工作站Fluent进行试算，再通过工作站CFD‑Post进行后处理，输出压强差足够大的几组测压点，最后选择满足工程现场测点压强测量技术合理性和可行性的测压点R、W；所述步骤S2包括具体步骤：S21通过SolidWorks对试验模型建立三维数值模型，S22利用云计算ICEM剖分网格，网格方案分别为N_i，S23云计算Fluent数值分析，S24云计算CFD‑Post后处理，S25采集测压点R、W处压强，输出压强差ΔP_mcji、ΔP_mcji+1，S26当满足则输出结果，否则返回S22，S27输出模型工作站条件下测压点R、W的压强差ΔP_mcj，最优网格方案N_i；所述步骤22网格方案N_i，对应的网格总体布局比例为并且对应的最大网格尺寸为ω_i，相应地生成的网格总量分别为和ω随着i的递增而减小，M随着i的递增而增大，其中i为网格方案的序数，网格类型为四面体非结构化网格，对测点附近区域进行局部加密；所述步骤S27最优网格方案的确定方式，通过云计算Fluent对步骤S22输出的网格方案N_i和N_i+1的计算文件进行计算，再通过云计算CFD‑Post后处理，采集云计算中模型大型低扬程水泵网格方案N_i和N_i+1的测压点的压强单位Pa，获得云计算模型大型低扬程水泵进水流道网格方案N_i和N_i+1在测压点R、W的压强差当满足则输出结果，否则返回步骤S22，最终确定最优网格方案N_i；所述步骤S3包括具体步骤：S31通过SolidWorks对原型建立三维数值模型，S32云计算ICEM剖分网格，S33云计算Fluent数值分析，S34云计算CFD‑Post后处理，S35采集测压点R’、W’处压强，并处理数据，S36输出原型云计算条件下测压点R’、W’的压强差ΔP_pcj；所述步骤S4包括具体步骤：S41根据等相对误差求出ΔP_ptj，S42根据伯努利方程求出Δh_ptj，S43拟合Q_ptj与Δh_ptj的方程求出k_p，b_p；所述等相对误差即模型试验与云计算压强差的误差和现场实测与云计算压强差的误差相同；所述k_p为水泵流量Q_pj与Δh_ptj的系数，b_p为截断误差；所述步骤S5包括具体步骤：预测大型低扬程水泵现场实测流量；步骤S5中，现场实测流量与压强差的系数k＝k_p，b＝b_p，预测大型低扬程水泵现场实测流量为