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中高压喷嘴集成优化数值仿真20凳子模具

2022-06-28 03:07:11  洁漾五金网

中高压喷嘴集成优化数值仿真(2)

中高压喷嘴集成优化数值仿真(2) 1.3计算流场设置自动化 在流体的数值模拟计算中需要设置较为复杂繁琐的边界条件和其他设置,手动设置步骤繁琐,工作量大,重复劳动多,效率低,本文应用了Gambit和FI umt白带的joumal文件以及command自动导入网格文件,设置边界条件及约束以及计算步数,可以大大减少设置时间,增加效率。 应用Gambit的命令行功能,如图2所示,可对白旋双喷嘴进行参数化建模和边界设置,最后输出msh网格文件。 应用Fluent提供的command和transcript功能,如图3所示,对边界条件、湍流模型残差等参数进行设置,最后输出包含喷嘴打击力和流量损失的tran—salt文件。2 集成优化2.1目标函数和约束条件 中高压喷嘴射流打击力主要技术参数有压力、流量、功率、喷射直径及喷管的流场形状等。一般来说压力越大,直径越大,喷管的打击力就越大,清洗的效果就越好。但这还有一个功率匹配的问题,喷嘴直径越大,所需的流量也越大,功率也越大。结合本课题的际,这里把喷嘴直径、喷嘴长度、喷嘴内锥角作为设计变量。喷嘴直径取lmm至3mm,喷嘴长度4mm至6mm,喷嘴内锥角20度至30度之间。 目标函数综合考虑了流量损失和射流打击力的关系,权衡它们之间的关系。2.2改进的CFD集成优化算法 CFD集成优化过程如图4所示。 这里采用了遗传算法GA和序列二次规划SQP相结合的优化方法。遗传算法可以在计算的初始阶段扩大搜索空间,不会导致计算陷入局部最优的困境:然后用数值算法序列二次规划法,可加快收敛速度求出最优解。 由于无论是何种遗传算法,每代都会遇到相同的个体。而且一般cfd运算时间较长,如何对遗传算法控制,加快收敛速度缩短计算时间是一个值得考虑的问题。我这里采用的方法对每个设计变量都进行判断,如果某一个设计变量的两个解的绝对差大于一个小量,如1 e一2,认为两者不等了;反之,每个绝对差小于l e一2,则认为相同或非常接近,就从数据库直接给出计算结果。实践证明,采用此方法后,可大大加快收敛速度。3集成优化结果 给定射流压力30MPa,对喷嘴直径径、喷嘴长度、内锥角进行优化,优化结果如下(图6~图8)。 图5与图6分别是在其他参数不变的情况下,喷嘴直径D、收缩角和打击力的关系。从仿真结果可以看出喷嘴半径越大,射流速度越小,而打击力就越大。图8是在其他参数不变的情况下,喷嘴长度三和打击力的关系。仿真结果表明喷嘴长度对打击力的影响不大,趋势是喷嘴长度越长,打击力有缓慢下降趋势。

图9为喷嘴优化结果。图1 0是以喷嘴半径、喷嘴长度、内锥角为设计变量条件下,运行次数和射流打击力关系历史曲线。由于采用了加快收敛速度的算法,这里程序只运行了26次就已经收敛,得到最佳打击力约为223牛。

通过对喷嘴内锥角、直径、长度等参数进行总体化,提高了它的打击能力(见表l),并且流场的性能也得到了改善。4 结论本文以中高压喷嘴作为例子,采用基于遗传算法的集成CFD优化方法,对喷嘴进行了优化设计。从仿真结果可以看出,喷嘴得打击能力和流场特性都有了很大得提高。集成优化算法对于产品优化设计是一个强有力的工具。优化过程是通过集成gambit参数化建模、自动划分网格接几和fluent运算器接几的方法实现的。这种集成CFD软件优化方法大大节省了设计时间和效率,也可用于集成其它CAD应用软件最终用在多学科优化设计中,有非常广阔的应用前景.

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