[0011] 本发明具体实现步骤如下:步骤(1):建立流场模型和网格划分
建立阀门装配体三维模型,并且分别在阀门进、出口连接5倍公称直径和10倍公称直径长度的上、下游管道,抽取“阀门-管道”流场模型,并建立15倍公称直径长度的“直管道”流场模型。
[0012] 对“阀门-管道”流场模型进行多种不同规模的混合网格划分,即两边管道区域划分为结构网格,中间阀门区域划分为非结构网格;将“直管道”流场模型全部划分为结构网格。这种划分网格的方式可以获得
质量更高的初始网格。
[0013] 步骤(2):判断最优初始网格针对“阀门-管道”流场模型,分别应用不同规模的初始网格进行仿真试运算,并分析所得的“阀门-管道”模型进出口压差随网格规模的变化趋势,当在某初始网格
基础上网格数量增加10%而计算所得的压差变化量不超过1.5%时,将该初始网格选取为最优初始网格。
[0014] 步骤(3):不同边界条件下“阀门-管道”压差利用步骤(2)中得到的最优初始网格,考虑不同的流动边界条件,结合多次网格自适应操作,仿真计算各边界条件下的“阀门-管道”模型的进出口压差。
[0015] 步骤(4):不同边界条件下“直管道”压差针对“直管道”流场模型,设置与步骤(3)中相对应的边界条件,结合网格自适应操作,仿真计算各边界条件下的“直管道”模型的进出口压差。
[0016] 步骤(5):计算阀门流量系数将“阀门-管道”压差与“直管道”压差的差值代入阀门流量系数计算公式中进行计算,得到相应的阀门流量系数,式中为流量(单位:),∆Pv为阀门的净压差(单位:),为密度(单位:),常温下。
[0017] 步骤(6):计算流量系数平均值将各组边界条件下最后一次自适应计算得到的流量系数取算术平均值,并将此均值作为阀门流量系数的预测值。
[0018] 本发明的有益效果是:(1)相比于实验方法测量阀门流量系数,本发明所述方法能够在设计初期准确预测阀门的流通能力,而且能够提供远比实验更加丰富的流场细节信息,向设计人向直观地展示阀门结构
对流场的影响,因此可以在阀门的设计阶段起到很好的指导作用,缩短研发周期,节约成本,避免人力物力的浪费。
[0019] (2)相比于现有应用CFD仿真对阀门流通能力进行检测的方法,本发明通过应用网格自适应技术大大提高了仿真精度。利用y+自适应技术可以有效的改善
边界层网格,利用速度梯度自适应技术则可对流场中急变流区域网格进行自动加密,避免了人工加密网格的盲目性,同时也降低了工作量和难度。该方法对操作者优化网格的专业程度依赖性不高,有利于在工业界普遍推广。
[0020] (3)本发明在阀门进出口分别延长了5倍和10倍公称直径长度的管道区域,这种做法可以让流体介质充分发展,且可以有效避免回流现象的发生。在仿真过程中用“阀门-管道”压差∆P1和“直管道”压差∆P2的差值∆Pv对阀门流量系数进行计算,这种方法有效地避免了长直管道产生的压差对计算结果的影响。
附图说明
[0021] 图1是本发明所述流量系数计算方法
流程图;图2是同一初始网格不同边界条件自适应前后相对误差变化折线图。
具体实施方式
[0022]图1是本发明所述流量系数计算方法流程图,下面提供本发明所述的一种基于CFD仿真和网格自适应的阀门流量系数计算方法的具体实施方式。
[0023]
实施例1:本实施例的操作步骤如下:
(1)建立流场模型和网格划分
以DN500偏心蝶阀为例,利用Solidworks建立装配体模型,对此模型中的倒圆、
倒角和
螺纹孔等细小结构进行简化后在进出口分别连接5倍公称直径和10倍公称直径长度的管道;然后抽取“阀门-管道”流场模型,总长度为7857毫米,并且建立15倍公称直径长度的“直管道”流场模型,总长度为7500毫米。
[0024] 利用ANSYSICEMCFD前处理软件将“阀门-管道”流场模型划分为混合网格,将“直管道”流场模型全部划分为结构网格。
[0025] (2)判断最优初始网格针对“阀门-管道”流场模型设置2.3m/s的进口流速,在45万、140万、311万、383万、427万五种不同规模的网格下进行仿真运算。仿真得到的压差如表1所示。
[0026] 表1不同网格规模下仿真结果网格数量 45万 140万 311万 383万 427万
压差 4103.901 4002.798 3918.347 3854.502 3840.697
每一次增加网格数量仿真得到压差之间的相对误差分别为2.464%、2.110%、1.629%和
0.358%,利用427万网格计算得到的压差相对误差低于1.5%,故选取最优网格数量为427万。
[0027] (3)不同边界条件下“阀门-管道”压差针对“阀门-管道”流场模型,在427万网格数量下分别设置入口速度为2.3m/s、2.88m/s、3.17m/s、3.33m/s,并且对每一组实验进行2次网格自适应,共进行12次仿真计算。不同边界条件下仿真得到的“阀门-管道”压差如表2所示,单位为Pa。
[0028] 表2不同进口速度下“阀门-管道”压差仿真结果 2.30m/s 2.88m/s 3.17m/s 3.33m/s
无自适应 3840.697 6098.928 7705.834 8663.991
1次自适应 3760.412 6016.862 7568.538 8416.179
2次自适应 3759.700 5956.436 7494.298 8298.444
(4)不同边界条件下“直管道”压差
针对“直管道”流场模型,在373万网格数量下设置与步骤(3)中对应的边界条件,并分别进行一次网格自适应操作。不同边界条件下仿真得到的“直管道”压差如表3所示,单位为Pa。
[0029] 表3不同进口速度下“直管道”压差仿真结果 2.30m/s 2.88m/s 3.17m/s 3.33m/s
无自适应 524.50 798.99 954.43 1107.76
1次自适应 515.50 789.96 957.64 1116.52
(5)阀门流量系数计算
将以上仿真结果带入阀门流量系数计算公式 中,计算得到的流量系
数如表4所示。
[0030] 表4不同进口速度下流量系数仿真结果 2.30m/s 2.88m/s 3.17m/s 3.33m/s
无自适应 8915.62 8835.27 8625.77 8567.93
1次自适应 9025.24 8904.36 8714.88 8712.15
2次自适应 9026.23 8956.28 8764.23 8783.27
基于表4所示的仿真计算结果与实验测得的平均流量系数(9193.94),可得在不同入口流速条件下仿真计算的相对误差,如图2所示。可以发现,针对不同的入口条件,基于CFD仿真的流量系数计算方法都具有较高的准确性,而且应用网格自适应方法后,相对误差更进一步减小。以上结果表明了本文提出的仿真方法能够适用于不同的入口条件,具有较好的通用性。
[0031] (6)计算流量系数平均值对上述几种不同边界条件下最后一次自适应得到的流量系数计算平均值得到此阀门的流量系数的预测值为8882.50,与实验测得的平均流量系数相对误差为3.387%,可见本发明提出的一种基于CFD仿真和网格自适应的阀门流量系数计算方法具有很高的仿真精度。
[0032] 在本实施案例中第一次自适应过程都同时应用y+自适应和速度梯度自适应,其中在y+自适应中设置粗化阀值为30、加密阀值为200;在速度梯度自适应中选取的自适应方法为Gradient,标准化方式为Standard,根据自适应函数等值线云图确定速度梯度变化较大区域,得到加密阀值。之后,继续采用y+自适应对近壁面网格进行不同次数的优化,直到满足30
[0033] 实施例2:本实施例的操作过程如下:
(1)建立流场模型和网格划分
以DN100中线蝶阀为例,利用Solidworks建立装配体模型,对此模型中的倒圆、倒角和
螺纹孔等细小结构进行简化后在进出口分别连接5倍公称直径和10倍公称直径长度的管道;然后抽取“阀门-管道”流场模型,并且建立15倍公称直径长度的“直管道”流场模型。
[0034] 利用ANSYSICEMCFD前处理软件将“阀门-管道”流场模型划分为混合网格,将“直管道”流场模型全部划分为结构网格。
[0035] (2)确定最优初始网格针对“阀门-管道”流场模型,本研究在31.8kg/s的进口流量,16万、42万和66万和89万四种不同规模的初始网格下进行仿真计算,仿真得到的压差如表5所示,单位为Pa。
[0036] 表5不同网格规模下流量系数仿真结果 16万 42万 66万 89万
压差 8355.23 8219.93 8101.65 8083.22
每一次增加网格数量计算得到的“阀门-管道”压差之间的相对误差分别为1.619%、
1.439%和0.227%,利用最后两组网格计算得到的流量系数相对误差均低于1.5%,但是从计算效率和计算精度两方面综合考虑选取最优网格数量为66万。
[0037] (3)不同边界条件下“阀门-管道”压差在66万网格规模的情况下分别设置入口流量为31.8kg/s、38.4kg/s、50kg/s,并且对每一组实验进行1次网格自适应,共进行6次仿真计算。不同边界条件下仿真得到的“阀门-管道”压差如表6所示,单位为Pa。
[0038] 表6不同进口速度下流量系数仿真结果 无自适应 一次自适应
31.8kg/s 8101.65 7744.70
38.4kg/s 11678.30 11085.70
50kg/s 19431.50 18263.40
(4)不同边界条件下“直管段”压差
针对“直管道”流场模型,在44万网格数量下设置与步骤(3)中对应的边界条件,并分别进行一次网格自适应操作。不同边界条件下仿真得到的“直管道”压差如表7所示,单位为Pa。
[0039] 表7不同进口速度下流量系数仿真结果 无自适应 一次自适应
15.9kg/s 1830.90 1833.70
19.2kg/s 2580.30 2585.80
25kg/s 4174.30 4170.90
(5)计算阀门流量系数
将以上仿真结果带入阀门流量系数计算公式中,计算得到的流量系数以及与实验测得的平均流量系数(470.00)的相对误差如表8所示。
[0040] 表8不同进口速度下流量系数仿真结果 无自适应 相对误差 一次自适应 相对误差
15.9kg/s 457.26 2.71% 470.86 0.183%
19.2kg/s 458.45 2.46% 474.16 0.886%
25kg/s 460.77 1.96% 479.49 2.019%
可以发现,针对不同的入口条件,基于CFD仿真的流量系数计算方法都具有较高的准确性,而且应用网格自适应方法后,相对误差更进一步减小。
[0041] (6)计算流量系数平均值对上述几种不同边界条件下最后一次自适应得到的流量系数计算平均值得到此阀门的流量系数为474.84,与实验测得的平均流量系数相对误差为1.029%,可见本发明提出的一种基于CFD仿真和网格自适应的阀门流量系数计算方法具有很高的仿真精度。
[0042] 在本实施案例中第一次自适应过程都同时应用y+自适应和速度梯度自适应,其中在y+自适应中设置粗化阀值为30、加密阀值为50;在速度梯度自适应中选取的自适应方法为Gradient,标准化方式为Standard,根据自适应函数等值线云图确定速度梯度变化较大区域,得到加密阀值。之后,继续采用y+自适应对近壁面网格进行不同次数的优化,直到满足30
[0043] 上面所述仅是本发明的基本原理和操作步骤,并非是对本发明做出限制,显然,本领域的技术人员可以对发明做出各种改动和变型而不脱离本发明的范围和精神,倘若这些
修改和变型属于本发明
权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包括这些改动和变型在内。