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1.
基于时间推进方法,通过求解周向平均带体积力源项的流动控制方程,融合发展较为完善的落后角及损失模型,考虑径向掺混影响,同时引入Koch稳定边界模型,建立了一个轴流压气机性能预测计算模型。利用该模型对两台四级低速轴流压气机及两台单级跨声速压气机展开计算,得到了相应的特性曲线,并将计算值与相关实验数据进行对比分析。结果表明,该模型能可靠预测轴流压气机总体特性,可为多级压气机特性分析提供有效的技术支撑。 相似文献
2.
为探究进口总压畸变下大涵道比风扇/增压级内部流场的主要特征,基于三维彻体力模型的思想,开发了一套能够实现风扇/增压级内外涵联算功能的三维数值计算程序。利用该程序模拟了某大涵道比风扇/增压级在周向总压畸变进气下的三维流场。计算结果表明:大涵道比风扇单转子不同叶高处的畸变传递特征差异较大,转子出口总压畸变强度由叶根到叶尖逐渐降低,在叶尖处衰减为最小值1.5%;在转子出口相应诱导出的总温畸变强度由叶根到叶尖逐渐升高,在叶尖处达到最大值1.4%;进口周向总压畸变导致风扇转子总压比下降0.5%,而风扇转子出口形成的总压总温复合畸变导致增压级总压比下降2%;总压畸变在增压级中呈逐级衰减趋势,而高温畸变区的周向范围在逐级增加。 相似文献
3.
4.
弯曲叶片对压气机轮毂-角区失速的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
为了数值模拟弯曲静子对某两级低速轴流压气机总体性能及轮毂-角区失速的影响,选取了第1级静子进行弯曲。弯曲静子积叠线为贝塞尔曲线-直线-贝塞尔曲线(Bezier-line-Bezier,BLB)形式,弯高为20%叶片高度,弯角为10,15,20,25和30°。结果表明,弯曲叶片能有效抑制小流量范围内的轮毂-角区失速,从而改善压气机的性能。过度的弯曲会带来较大的叶型损失,从而导致大流量工况下压气机效率有所下降。扩散因子不能作为判断轮毂-角区失速是否存在的主要依据。 相似文献
5.
反推状态下大涵道比涡扇发动机气动稳定性预测与评估 总被引:3,自引:1,他引:3
为了预测与评估反推状态下,反推气流再吸入对大涵道比涡扇发动机气动稳定性的影响,采用反推气流扰流流场三维CFD数值模拟、发动机整机稳定性计算分析以及反推状态下发动机进气畸变台架试验相结合的方法,开展了反推气流对大涵道比涡扇发动机气动稳定性影响的研究。通过三维CFD数值模拟手段,捕获了反推状态下发动机进口流场的畸变程度。在此基础上,通过采用稳定性计算程序预测了发动机的气动稳定性,并进一步通过发动机台架试验,验证了预测结果。CFD计算结果表明,随着相对来流马赫数的减小,反推气流被发动机重新吸入的可能性不断增大,当相对来流马赫数减小到0.05时,外侧发动机进口的流场畸变情况变得最为严重。进气畸变情况下的整机稳定性计算分析以及发动机台架试验结果表明,在所考核的目标状态,若只存在因反推气流再吸入引起的进口流场畸变,是不会导致发动机失稳的。 相似文献
6.
为研究进气旋流畸变对轴流压气机失速发展过程的影响,设计了一种叶片式旋流畸变发生器。通过改变叶片式旋流畸变发生器的叶片安装方式来改变进口气流流向,产生对涡或整体涡,研究均匀进气、对涡和整体涡进气条件下低速轴流压气机失速发展的特点。试验结果表明:旋流畸变发生器达到了预期的设计要求,在压气机进口前产生了对涡和整体涡。压气机转子对进口旋流畸变有很大的影响,对正向旋流有一定加强作用,使正向旋流强度增大;对反向旋流有一定抑制作用。旋流畸变减小了压气机的稳定裕度,切向气流角越大效果越明显,使其更快进入失速,其中以对涡进气和正向涡进气条件下最为明显。旋流畸变进气条件下压气机中失速团的产生机理不发生改变,失速团传播频率不发生改变。 相似文献
7.
为研究变循环发动机单/双涵道模式转换动态过程中流场参数的变化规律,基于本项目组设计的模拟模式转换过程的试验台,利用动网格技术对该试验台进行了二维数值模拟。结果表明:在模式转换动态过程中,内外涵流量和总压的变化滞后于阀门缓慢关闭的状态;并且阀门变化速率越快,其内涵总压和流量的动态响应越滞后;而静压的变化规律则相反。此外,还研究了在阀门关闭过程中,不同初始涵道比对这种流场参数变化滞后性的影响。发现初始涵道比越小,滞后性越强;并且这种滞后性在阀门关闭至22°位置时达到最大。 相似文献
8.
带分流叶片离心叶轮气动设计及其流场分析 总被引:4,自引:0,他引:4
为提高某涡轴发动机的性能,需要对其离心压气机进行改进.本文设计了带分流叶片的离心叶轮,以确保离心压气机在不降低喘振裕度的前提下,设计点总压比提高不低于0.3,效率提高不低于2%.计算结果表明新设计的离心叶轮达到了设计指标.流场分析显示,新设计的叶轮有效地控制了气流分离,减小了出口尾迹的强度与范围;分流叶片的长度对叶轮效率有一定影响,合理的分流叶片长度可以有效地削弱二次流强度,提高叶轮效率. 相似文献
9.
10.
针对叶片型面的设计问题,提出一种基于遗传优化算法的多层参数化方法.这种方法类似多层网格法原理,利用Bézier曲线的递推算法进行各层之间的设计变量转化,使得优化迭代过程中,下层群体中得以保存上层的优秀个体.根据遗传算法固有的并行特性构建了局域网并行优化平台,并对基本遗传算法进行了改进,从而大大缩短优化时间、提高优化效率.最后设计了曲线逼近和叶型优化的算例,结果显示多层参数化方法能明显加速收敛,在个体数较少时,效果更为明显. 相似文献