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【技術貼】離心泵水力性能優化平臺方案精解

2017-04-06  by:CAE仿真在線  來源:互聯網

離心泵水力性能優化平臺方案

優化平臺概述

舊方案:CFturbo + PumpLinx
Y =f ( X ),
其中X是參數的組合。
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缺點:重復性工作;之前的計算數據無法使用。
新方案:CFturbo + PumpLinx + ISIGHT
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優點:
1.對已有的計算結果進行分析,獲取新的設計參數; 2.具備軟件驅動功能,可重復計算。
離心泵設計
初始條件:
? 流量:200m3/h;
? 揚程:45m;
? 轉速:2500RPM
? 介質:20℃清水
CFturbo設計步驟:
? 離心/混流/軸流泵葉輪設計
? 蝸殼設計
CFD計算
網格
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結果
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性能優化

優化目標:提高額定工況下離心泵效率;
約束:揚程>=45m.
參數:
主要外形尺寸:
? 吸入口直徑
? 葉輪直徑
? 葉輪出口寬度
子午面形狀:
? 前蓋板型線
? 后蓋板型線
葉輪外形:
? 葉輪前緣位置
? 葉輪包角
? 葉輪出口角
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優化流程
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CFturbo:建模,模型參數化;
PumpLinx:仿真,獲得結果數據;
Isight:對結果數據進行分析。
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Isight中優化流程圖
優化算法

優化策略:全局尋優+局部尋優
? 遺傳算法(GA, Genetic Algorithm)是Holland在60年代提出的,主要借助生物進化過程中“適者生存”的規律,模仿生物進化過程中的遺傳繁殖機制,對優化問題解空間的個體進行編碼(二進制或其他進制),然后對編碼后的個體種群進行遺傳操作(如:選擇、交叉、變異等),通過迭代從新種群中尋找含有最優解或較優解的組合
? 序列二次規劃算法的基本思想是在初始點處將非線性規劃問題的目標函數和約束條件展開為泰勒級數,其中目標函數展開為泰勒級數時取至二次項,而約束條件函數展開為泰勒級數時取至一次項,略去其余的高此項,這樣就把一個非線性規劃問題轉化為一個二次規劃問題。
優化結果
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1、在滿足揚程的約束下,經過323次迭代,額定點效率提高到85.21%,提高了1.56%;
2、離心泵的揚程和效率曲線都在原來基礎上有所提高,各工況點,揚程提高了5m以上,效率提高在2%左右。
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優化前后對比
總結與展望

1.搭建了離心泵性能優化平臺,平臺包含了三維造型軟件CFturbo、三維仿真軟件PumpLinx和優化軟件Isight;
2.利用優化平臺以離心泵效率最優為優化目標進行研究,采用遺傳算法和二次規劃法的組合優化策略,經過323次迭代,花費4.5天時間,將離心泵效率由83.65%提高到了85.21%。
3. 除了優化目標以外,該平臺還可以實現眾多優化方案,比如以離心泵性能曲線平坦為優化目標。

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