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喷水推进装置流场的CFD数值模拟
N.W.H.Bulten 荷兰瓦锡兰推进器公司/荷兰Eindhoven科技大学
R.Verbeek 荷兰瓦锡兰推进器公司
摘要:
借助于现代的计算流体力学(CFD)工具,已经可能对完整的喷水推进装置的流场进行计算和可视化处理。这会有利于提高对所发生物理现象的理解并进一步改善整个喷水推进装置。计算采用一种稳态多参考系(MFR)方法和全瞬态动网格处理方法。进口和泵的CFD模型已经过了可获取的实验数据独立验证,并且实验测量和CFD模拟结果一致性良好。进口和泵的数值模型结合起来组成完整的喷水推进装置模型。该模型预报的推力和转矩与通过传统软件获取的数值匹配良好。引入一个标量函数来实现吸流管的可视化处理,借助该标量,吸入水的平均速度和伴流分数就最终确定下来。瞬态计算的结果用来确定叶轮片和定子壳上的压力波动变化。
学科术语:
IVR 进速比=Vs/ Vp [-]
P 功率 [w]
Q 流量 [m3·s-1]
R 阻力 [N]
T 推力 [N]
t 推力减额分数 [-]
V 速度 [m/s]
W 伴流分数 [-]
ε 入口损失系数 [-]
Ф 喷口损失系数 [-]
eta; 效率 [-]
mu; 喷射速度比=Vin/Vnoz [-]
rho; 密度 [kg·m-3]
- 引言
随着喷水推进系统中的安装功率的不断增加,性能预报中需要更高程度的精确性。总推进效率定义:
其中R是阻力, Vship是船速,Pshaft是喷水推进轴功率,T是推力,t是推力减额分数。推力可根据以下公式计算:
其中rho;是密度,Q是通过推进装置流量,Vnoz是喷口的喷射速度,Vin是吸入水流的平均速度。两者的比值称为喷射速度比mu;:
其中的因子,表示未被扰动的流速和平均吸入流速的差值,被称作伴流分数omega;。
借助于泵的轴功率标准表示,总推进效率可写作以下形式[1]:
其中eta;pump是水力泵效率,ε和ф分别为入口损失系数和喷口损失系数。性能预报程序利用一些推力折扣和边界层吸流形状的宽度的经验系数来确定伴流分数。喷水推进器生产商常使用航行船舶的反馈信息来微调这些经验系数。
通常,泵的效率是基于在均匀来流中操作的,但推进器大多数时间都是在强非均匀流场中工作[2]。不均匀流速分布会影响到泵效率并最终影响总的推进效率。
为了消除不同相互作用间的影响,需要对完整的喷水推进器装置进行分析,对于给定的船速和泵转速(RPM)情况下,确定平均进口流速和流量就能充分的预测推力情况。对于总的推进效率,则还需要知道轴的转矩和推力减系数。
对确定入口平均速度和伴流分数,利用实验装置测定是相当困难的,然而在流场的数值分析中,这仅仅只是一个简单后处理的步骤。流量和转矩利用实验测量和数值分析都可以确定下来,推力减额系数将是唯一剩下的经验因子。
最近,在MARIN进行了一套完整的喷水推进装置的模型测试[3],喷水推进器安装在大型空泡水筒的上部。令人惊讶的是,泵效率的略微增加,据推测是由于不均匀进流引起。这与通常的看法无疑是矛盾的,这可能是由测量精确性和伴流分数的选取造成的。为了更详细调查不均匀进流对泵的性能的影响,决定对完整喷水推进装置进行大量的CFD数值计算。
首先,两个主要的组成部分将被独立分分析;第二节分析进流管,第三节研究混流泵,利用获得的实验数据验证进流管和泵的数值模型有效性。一旦进口和泵的流场预报精确度达到满意程度,两个模型会被结合在一起组成完整的喷水推进装置,该装置将会在第四节讨论。
CFD代码提供了两种考虑到由旋转引起的离心力的解决方法:一种是稳态多参考系方法,另一种是逐步动网格完全瞬态法。
稳态计算的结果将被用于吸流管的可视化处理和伴流分数的确定。这些结果会用来计算推力和效率。基于CFD分析的性能预测结果,将会与作者公司的喷水推进选择程序的数据进行比较。基于选择程序的预报精确度已经得到了实际航行船舶的验证,所以总体性能参数应当是准确的。
也进行了设计状态的瞬态计算,并对叶轮尖和定子壳处的压力浮动进行了论述。最后,结论将在第五节给予展示。
2.喷水推进器进口流场
2.1 叶轮片上不均匀速度分布
喷射器入口的流场采用基于RANS方法的商业CFD软件进行计算的,入口流场的CFD分析工具已经得到广泛的验证[4]。此外,CFD计算结果与缩尺比模型试验结果相比较,进口斜板的压力分布和破水空化初期的一致性吻合良好。如今,CFD射流入口流场分析工具已用于标准设计流程中,应用特定的程序优化处理可以显著提升性能。一些典型的例子已经发布(可以参看例[5])。
在该小节中,计算的速度场将与2种不同进速比(IVR)条件下的实验数据进行对比分析。IVR定义如下:
这些图给出了进流在一系列的不均匀度下的清晰印象。图1给出了在中等进速比条件下的测量和计算情况下得到的速度分布图,这是快速渡船正常自由航行的情况。高速摩托艇( 60kn)在更高的进速比条件下运行,图2展示的就是高进速比条件下的例子,所有的速度已经根据轴向平均速度做了统一处理。实验结果下的图像可能给人轴径很大的印象,但是实际轴径是非常小的。CFD结果的图像中给出了轴径值。
实验测量结果和计算值的在两种条件下的一致性良好,在中等进速比条件下,发现最大速度为平均速度的135%,最小速度为平均速度的65%,这意味着平均来流速度的增幅为35%。在高进速比条件下,平均来流速度增幅提高为50%。在上部区域的速度分布显示与船舶螺旋桨的伴流场分布具有一定相似性。但是,由于质量守恒的缘故,喷水推进器的速度不均匀性是泵的速度不均匀性的2倍。所有的低速区域都由高速区域得到补偿。
2.2不均匀性的来源
无论是从风洞或者空泡水筒实验,还是CFD计算结果都表明不均匀的速度分布和进速比(IVR)密切相关,且与入口管道形状关系不大。
图1:中等进速比下的速度分布(左边为测量值,右边为CFD计算值)
图2:高进速比下的速度分布(左边为测量值,右边为CFD计算值)
对通过喷水推进器流场的分析,得到了
四种现象对不均匀速度分布有影响的结论。这四种现象如下:
- 船体边界层外的水流吸入
- 较高进速比时的流动减速
- 进口导管的弯曲
- 轴对水流的阻碍
在高进速比条件下,分散的流管的吸水深度会降低,因此,大部分水流从边界层流出。通常情况是,所有吸入水流完全从边界层流出。因此,速度分布在边界层中是非常不均匀的。这是第一个对后续流场不均匀速度分布的影响因素。
在高进速比(IVRgt;gt;1)时,根据定义,流动要减速。发生流动减速的进口管道的部位,可以被认为是人工的散流器,该散流器的形状事先不知道。然而,散流器的理论是可以适用的。Schlichting[6]给出了在不同散流角度时的速度分布图。结果表明,
速度分布在收敛通道处变得更加均匀,在发散通道处的速度分布变的更加不均匀。如果散流角变的非常大,就会看到流动分离现象。这些现象也会发生在喷水推进器的入口位置。
Betz[7]对不均匀进口条件的散射流动进行了分析,结果显示,和高动量的流体相比,低动量的流体占据了更多的出口截面积空间。低速边界层的流动减速比高速流体严重的多。
这两个现象对不均匀性的影响都与入口的进速比(IVR)有关系。另外两个现象发生在进口的最后一部分,其中的流体可以被视为正常的管流。
Ito[8]对管道的弯曲效应进行了详细的研究。从简单势流理论可知,高速区位于弯曲管道内部。但是,这种效应在喷水推进入口管道中影响并不大,因为20°~30°时候的弯曲相对很小。
轴对水流的阻碍作用,导致了叶轮平面上方一个小块区域的流速降低。
如果在轴上安装一根静止的管道,就会在轴的附近产生两种不同的涡流。这些涡的脱落将会导致推进装置较强的振动,轴的旋转运动会减弱该影响。Seil[9]已经对其做过研究,并且与作者公司的CFD计算相一致。
所描述的四种现象,对于安装在喷水推进器进口处的导流板,是非常典型。因此可以得出这样的结论:在商业喷水推进系统中,不均匀的速度分布是不可避免的。
2.3 结论说明
喷水推进器入口流场的CFD计算,可以很精确的预测缩尺模型入口处的静压分布和叶轮平面上的速度分布。此外,空泡初始阶段的压力预测良好。因此,该方法可以用于预测全尺寸入口处的损失,也可以确定吸水流管的形状。
- 混流泵的CFD分析
3.1 混流泵CFD分析的数值模型
和喷水推进装置进口导管CFD研究方法相似,已经确定了一个喷水推进混流泵的数值模型验证项目。该验证过程提供了关于数值域设置范围,所需的网格密度和设置数值解计算的运算法则等有价值的信息。
为获得在较大操作范围的与测量结果一致性,数值域应包括完整的叶轮片和定子壳。已知,若仅对一个叶轮片进行分析只能给出设计上可接受的一致。
为了创建一个高质量的网格,决定在叶轮片周围定义O型网格。该拓扑结构还沿着轮毂表面延展,叶片之间的通道,采用多块六边形网格进行填充。前缘区域采用非常细小的网格划分,以便能精确的捕捉吸流峰值。叶片尖端间隙区域要给予特别关注,这些间隙填充挤压层状网格,以便水流流过叶尖。与无叶尖间隙计算相比较,会存在明显的差异。因此,包含叶尖间隙网格划分已成为默认的方法。
对于非设计性预测,上游方向的数值域长度是相当敏感的。如果进口边界条件太靠近泵,混流泵在中等流速的典型行为就不能很好捕捉到。
叶片和定子壳体的表面网格划分如图3所示,最终的多面体网格包含了约1.1M个六面体单元。
图3:叶片和定子壳体表面网格
所有的计算,都采用著名的k-ε湍流模型,尽管该湍流模型存在着已知的缺陷问题。将在下面的小节进行详细的讨论,与实验数据结果进行比较。
对于空间离散化情况,采用二阶方法处理。实现叶轮片的旋转运动有两种方式:使用相对简单的稳态多参考系方法和全瞬态动网格方法。第一种方法,将转子固定在某一个位置,需要在动量方程中添加额外的源项,来表征旋转作用的影响。采用这种方法,转子定子间的相互作用影响可以忽略不计。
在某个确定转子位置,只能找到一个收敛解。第二种方法中,随着计算的每一个时间间隔,转子位置都会发生变动。显然,这会特别消耗CPU运
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