一种基于模态能量分解的离心式叶轮优化设计方法

1.本发明属于流体机械技术领域，尤其是涉及一种基于模态能量分解的离心式叶轮优化设计方法，适用于离心泵、离心机等具有离心式叶轮的结构。


背景技术：

2.本方案所适用范围不仅限于离心泵，也适用于离心风机等。以离心泵为例，离心泵的基本构造是由叶轮、泵体、泵盖、泵轴、轴承、密封环、以及轴向力平衡装置组成。离心泵的种类有很多，从结构、运输的介质以及输送介质温度可将其分为很多种类。
3.模态能量分解的方法在数据处理方面运用十分广泛，它的优点在于能够大大减少再现原始现象所需要的存储数据量，因而常被看作为一种独特的过滤技术和数据压缩工具。该技术前人已运用在了对流场分析的领域，但是也仅限于流场分析及基于流场分析的流场重构和预测。本方案基于前述基础将其用于离心泵叶轮流场特性分析，并基于模态能量分解对离心泵叶轮进行优化。


技术实现要素：

4.本发明的目的是针对上述问题，提供一种基于模态能量分解的离心式叶轮优化设计方法。
5.为达到上述目的，本发明采用了下列技术方案：
6.一种基于模态能量分解的离心式叶轮优化设计方法，该方法包括：
7.s1.对目标叶轮进行网格划分，并在设计工况下进行数值模拟以获得目标叶轮的内部流场，判断扬程和效率是否达到要求，若否，则修正网格模拟，直至达到要求；
8.s2.对步骤s1所得的内部流场，使用matlab软件进行模态分解，获取叶轮流道内部流场能量占比累加大于50％的前几阶主要模态数据；
9.s3.对主要模态进行涡的识别和提取，同时提取涡的径向尺度以及涡与流道中线距离；
10.s4.对得到的主要模态中涡的径向尺度s以及涡与流道中线距离l进行无量纲处理；
11.s5.绘制主要模态的涡径向尺度与涡到流道中线距离随流量变化的曲线图，选取涡径向尺度最小时对应的无量纲流量q
s1
、q
s2
、
…
、q
sn
和涡与流道中线距离最大时对应的无量纲流量q
l1
、q
l2
、
…
、q
ln
，n表示主要模态的数量；
12.s6.基于所获得的q
s1
、q
s2
、
…
、q
sn
与q
l1
、q
l2
、
…
、q
ln
，采用遗传优化算法对叶轮设计参数进行优化，使得主要模态涡尺度最小时对应的无量纲流量q
s1
、q
s2
、
…
、q
sn
和与流道中线的距离最大时对应的无量纲流量q
l1
、q
l2
、
…
、q
ln
均达到无量纲化设计流量q
d’，即q
s1
＝q
s2
＝
…
＝q
sn
＝q
l1
＝q
l2
＝
…
＝q
ln
＝q
d’＝1时所得的参数为叶轮的最优设计参数。
13.本方案提出在对流场进行模态分解的基础上对叶轮进行优化，采用模态能量分解的方法对流场的主导结构进行提取，减少了其他干扰信息，且不会对流场主导结构造成影
响，大大减小计算工作量，简化了优化过程本身。此外，本方案采用涡尺度和涡与流道中线的距离量取将离心式叶轮内部流场的现象特征数据化，利用涡的位置与流道中线的关系对叶轮效率的影响来进行优化，通过涡的尺度以及涡与流道中线距离两者共同的约束下快速精确的确定离心泵叶轮的最优工况点，更加形象有力且具有说服力，可以更加高效的获取目标叶轮的优化参数。
14.在上述的基于模态能量分解的离心式叶轮优化设计方法中，步骤s3中，通过如下方法进行模态分解并提取主要模态数据：
15.假设快照集un近似为有限和，un变量在等式中分解为以下形式：
[0016][0017]
其中，是通过将速度投影到等式(2)中所示的模态上而确定的时间膨胀系数，上标n是快照的一般时间，φi是定义的空间中的模态；
[0018]an
＝ψunꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
[0019]
其中，ψ＝[φ
1 φ2…
φn]，定义速度矩阵如式(3)所示：
[0020][0021]
其中n是时间步长的总数，m是空间节点的数量，协方差矩阵c如下式所示，
[0022]
c＝u
tuꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)
[0023]
通过式(5)得到相应的特征值λi和特征向量ai，
[0024]
ca＝λ
iai
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)
[0025]
根据方程中特征值的大小对解进行排序，
[0026]
λ1》λ2》
…
》λn≥0
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)。
[0027]
在上述的基于模态能量分解的离心式叶轮优化设计方法中，步骤s3中，采用matlab软件进行对涡进行提取，其原理为：
[0028][0029]
其中：||a||2为速度梯度的对称张量，||b||2为速度梯度的反对称张量：
[0030]
其中∈＝max(||b||
2-||a||2)/1000，化简即max(q)/500；
[0031]
简化到二维笛卡尔坐标下的ω值如下：
[0032][0033]
上式中u和v分布表示x和y方向的速度；max(q)/500即q准则计算值的最大值除以500。
[0034]
在上述的基于模态能量分解的离心式叶轮优化设计方法中，步骤s3中，采用ω准
则涡识别方法通过matlab软件进行涡的提取。
[0035]
在上述的基于模态能量分解的离心式叶轮优化设计方法中，步骤s3中，涡提取方式如下：
[0036]
获取叶轮流道ω云图，依据前几阶主要模态ω云图分别对涡的径向尺度s进行量取，相干结构通过ω值表征，ω值越大，说明涡越强烈。
[0037]
提出使用ω准则提取涡结构，相比第二代涡识别方法，ω方法能够不受阈值影响且可同时识别出强涡与弱涡结构，排除了流场中流体拉伸，压缩，剪切等对涡结构识别的影响，使提取更精准有效，从而实现更好的优化效果。
[0038]
在上述的基于模态能量分解的离心式叶轮优化设计方法中，涡的位置越靠近流道中线，叶轮效率越低，步骤s3中，对前几阶主要模态中涡与流道中线的位置关系分别进行界定，并对数据进行记录。
[0039]
在上述的基于模态能量分解的离心式叶轮优化设计方法中，步骤s3中，取ω＝0.52作为等值面来展示涡，以叶轮轴心为圆心画经过ω＝0.52的涡的中心点的圆，该圆与流道中线相交得交点记为点2，点1与点2之间的圆弧段记为涡与流道中线的距离l。
[0040]
在上述的基于模态能量分解的离心式叶轮优化设计方法中，步骤s4中，无量纲处理方法如下：
[0041]
无量纲化流量：实际流量除以设计流量，即
[0042]
不同流量下测量所得的涡径向尺度减去所有数据中涡径向尺度的最小值除以极差(s
max-s
min
)，即
[0043]
不同流量下测量所得的涡与流道中线的距离l减去所有数据中涡与流道中线的距离l的最小值除以极差(l
max-l
min
)，即
[0044]
在上述的基于模态能量分解的离心式叶轮优化设计方法中，通过s1-s6获得叶轮最优设计参数，对于计算所得的主要优化参数在泵设计中约束范围有如下限制：
[0045][0046][0047]
20
°
＜β1＜39
°
[0048][0049]
16
°
＜β2＜40
°
[0050]
[0051]
上述式中：g表示重力加速度(m/s2)；k
m1
表示叶轮进口轴面系数；d1表示叶轮入口直径；d2表示叶轮出口直径；β1表示叶轮进口安放角；β2表示叶轮出口安放角；b1表示叶轮进口宽度；b2表示叶轮出口宽度；ns表示比转速；q表示理论流量(m3/s)；n表示转速(rad/s)。
[0052]
本发明的优点在于：
[0053]
(1)在对流场进行模态分解的基础上对叶轮进行了优化，采用模态能量分解的方法对流场的主导结构进行提取，减少了其他干扰信息，且不会对流场主导结构发生改变，大大减小计算的工作量，简化了优化过程。
[0054]
(2)本发明使用ω准则提取涡结构，相比第二代涡识别方法及其他方法，本方案所提出的ω方法具备以下优点：1、不受阈值影响，2、可同时识别出强涡与弱涡结构，3、排除了流场中流体拉伸，压缩，剪切等对涡结构识别的影响。
[0055]
(3)涡尺度和涡与流道中线的距离量取将离心式叶轮内部流场的现象特征数据化，更加形象有力且具有说服力，可以更加高效的获取目标叶轮的优化参数，相较于其他优化方法其优化参数更加准确，离心泵效率提升幅度更大。
[0056]
(4)优化过程更多的借助建模软件、仿真软件和绘图软件等辅助技术，离心泵以及风机的优化和计算机的结合更加紧密，优化过程更加智能化和可视化。
附图说明
[0057]
图1为本发明所述对离心式叶轮优化设计方法的流程示意图；
[0058]
图2为本发明处理结果中涡的径向尺度示意图；
[0059]
图3为本发明处理结果中涡与流道中线距离示意图；
[0060]
图4为本发明实例中叶轮在初始参数下前三阶模态涡径向尺度随流量变化的曲线图；
[0061]
图5为本发明实例中叶轮在优化参数下前三阶模态涡径向尺度随流量变化的曲线图；
[0062]
图6为本发明实例中叶轮在初始参数下前三阶模态涡与流道中线距离随流量变化的曲线图；
[0063]
图7为本发明实例中叶轮在优化参数下前三阶模态涡与流道中线距离随流量变化的曲线图。
具体实施方式
[0064]
下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步详细的说明。
[0065]
本发明实例中，给出了一种基于模态能量分解的离心式叶轮优化设计方法，对目标叶轮进行三维建模并划分网格，采用数值模拟的方法进行计算，生成结果之后获得该叶轮流道的内部流场，使用matlab软件和ω准则进行涡识别，同时量取涡的尺度以及涡与流道中线距离，在两者的共同约束下快速精确的确定离心泵叶轮的最优工况点，获取对应的叶轮设计参数。
[0066]
如图1所示，该方法具体包括：
[0067]
s1.对目标叶轮进行网格划分，并在设计工况下进行数值模拟以获得目标叶轮的内部流场，判断扬程和效率是否达到要求，若否，则修正网格模拟，直至达到要求。
[0068]
设计工况是在一定转速下，效率最高点对应的流量工况，但在设计工况下的效率不一定能够达到使用需求，故需要通过下列方法对叶轮的设计参数进行优化，改善叶轮流道流场，从而提升运行效率。
[0069]
s2.对步骤s1所得的内部流场，使用matlab软件进行模态分解，获取叶轮流道内部流场能量占比累加大于50％的前几阶主要模态数据；
[0070]
s3.对主要模态进行涡的识别和提取，同时提取涡的径向尺度以及涡与流道中线距离，主要方式为，采用ω准则涡识别方法获取叶轮流道ω云图，依据前几阶主要模态ω云图分别对涡的径向尺度s进行量取，取ω＝0.52作为等值面来展示涡，相干结构通过ω值表征，ω值越大，说明涡越强烈。相干结构就是大尺度结构，是对流场有害的流动结构。
[0071]
涡在叶轮流道内的位置分布对于叶轮效率有极大的影响，涡的位置越处于中心对于叶轮效率影响就越大，即涡的位置越靠近流道中线，叶轮效率越低，故本发明对主要模态中涡与流道中线的位置关系分别进行界定，并对数据进行记录。
[0072]
s4.对得到的主要模态中涡的径向尺度s以及涡与流道中线距离l进行无量纲处理；
[0073]
s5.绘制主要模态的涡径向尺度与涡到流道中线距离随流量变化的曲线图，选取涡径向尺度最小时对应的无量纲流量q
s1
、q
s2
、
…
、q
sn
和涡与流道中线距离最大时对应的无量纲流量q
l1
、q
l2
、
…
、q
ln
，n表示主要模态的数量；
[0074]
s6.基于所获得的q
s1
、q
s2
、
…
、q
sn
与q
l1
、q
l2
、
…
、q
ln
，采用遗传优化算法对叶轮设计参数进行优化，使得主要模态涡尺度最小时对应的无量纲流量q
s1
、q
s2
、
…
、q
sn
和与流道中线的距离最大时对应的无量纲流量q
l1
、q
l2
、
…
、q
ln
均达到无量纲化设计流量q
d’，即q
s1
＝q
s2
＝
…
＝q
sn
＝q
l1
＝q
l2
＝
…
＝q
ln
＝q
d’＝1时所得的参数为叶轮的最优设计参数。通常情况下，将泵运行时最佳效率点对应的流量工况设定成设计目标。理论上当s最小且l最大时所对应的泵效率应是最高的，因此只需满足上述两种情况下对应的流量qd等于设计流量qd’即可。
[0075]
上面提到的遗传优化直接采用目前成熟的算法即可，下面是该算法的大概步骤：
[0076]
a、原始数据初始化，建立数据库；
[0077]
b、寻找该数据库适应度函数；
[0078]
c、运算(选择、交配、变异)；
[0079]
d、重新寻找适应度函数，更新最优解；
[0080]
e、判断是否满足终止条件，是则结束，若否则重复步骤c、d。
[0081]
步骤s3中，在对流场进行模态分解的基础上对叶轮进行了优化，采用模态能量分解的方法对流场的主导结构进行提取，减少了其他干扰信息，且不会对流场主导结构发生改变，大大减小计算的工作量，简化了优化过程，具体方法如下：
[0082]
假设快照集un近似为有限和，un在等式中分解为以下形式:
[0083][0084]
其中，是通过将速度投影到等式(2)中所示的模态上而确定的时间膨胀系数，上标n是快照的一般时间，快照集是指n个时刻的瞬态流场的集合，也就是数据集。φi是定义的空间中的模态；
[0085]an
＝ψunꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
[0086]
其中，ψ＝[φ
1 φ2…
φn]，定义速度矩阵如式(3)所示：
[0087][0088]
其中n是时间步长的总数，m是空间节点的数量，协方差矩阵c如下式所示，
[0089]
c＝u
tuꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)
[0090]
通过式(5)得到相应的特征值λi和特征向量ai，
[0091]
ca＝λ
iai
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)
[0092]
根据方程中特征值的大小对解进行排序，
[0093]
λ1》λ2》
…
》λn≥0
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)
[0094]
特征值大小与能量大小是对应的，对特征值大小排序就是按照能量大小进行排序，能量占比就是某一阶模态对应特征值在所有特征值之和中占的比例，基本前几阶就会占大部分。
[0095]
进一步地，步骤s3中，应用ω方法采用matlab软件进行对涡进行提取，其原理为：
[0096][0097]
其中：||a||2为速度梯度的对称张量，||b||2为速度梯度的反对称张量：
[0098]
其中∈＝max(||b||
2-||a||2)/1000，化简即max(q)/500；
[0099]
简化到二维笛卡尔坐标下的ω值如下：
[0100][0101]
上式中u和v分布表示x和y方向的速度；max(q)/500即q准则计算值的最大值除以500。相比第二代涡识别方法，本方案提出的ω方法具备以下优点：1、不受阈值影响。2、可同时识别出强涡与弱涡结构。3、排除了流场中流体拉伸，压缩，剪切等对涡结构识别的影响。
[0102]
具体地，图2展示了经过涡径向尺度示意，径向尺度是弧1和弧2之间的流道中线长度，弧1和弧2分别表示旋涡的左右边缘位置。
[0103]
叶轮流道中涡与流道中线的距离l测量的具体方法如图3所示，显示了经过漩涡叶轮流道中涡与流道中线的距离l示意图，以叶轮轴心作为圆心画经过ω＝0.52的涡的中心点1的圆，该圆与流道中线相交得交点记为点2，点1与点2之间的圆弧段记为涡与流道中线的距离l。
[0104]
具体地，无量纲处理方法如下：
[0105]
无量纲化流量：实际流量除以设计流量，即
[0106]
不同流量下测量所得的涡径向尺度减去所有数据中涡径向尺度的最小值除以极差(s
max-s
min
)，即
[0107]
不同流量下测量所得的涡与流道中线的距离l减去所有数据中涡与流道中线的距离l的最小值除以极差(l
max-l
min
)，即
[0108]
通过s1-s6获得叶轮最优设计参数，对于计算所得的主要优化参数在泵设计中约束范围有如下限制：
[0109][0110][0111]
20
°
＜β1＜39
°
[0112][0113]
16
°
＜β2＜40
°
[0114][0115]
上述式中：g表示重力加速度(m/s2)；k
m1
表示叶轮进口轴面系数；d1表示叶轮入口直径；d2表示叶轮出口直径；β1表示叶轮进口安放角；β2表示叶轮出口安放角；b1表示叶轮进口宽度；b2表示叶轮出口宽度；ns表示比转速；q表示理论流量(m3/s)；n表示转速(rad/s)。
[0116]
下面以具体实例的方式对本方案做进一步说明：
[0117]
实施例中初始叶轮的主要参数如下表所示：
[0118][0119]
(1)对原始离心式叶轮进行网格划分，在设计工况下进行数值模拟获取离心式叶轮流道的流场数据，判断扬程和效率是否达到要求，若否，则修正网格模拟，直至达到要求；
[0120]
(2)对上述所得流场，使用matlab软件对流道流场进行模态分解，获取叶轮流道内部流场能量占比累加大于50％的前几阶主要模态数据。
[0121]
(3)对步骤2)所得流场使用matlab软件进行主成分分析获取其叶轮流道的内部流
场的模态数据，本实施例中前三阶模态能量累计占比67.4％，已超过50％，代表流场主导的流动结构，故对一阶、二阶、三阶，三个低阶模态进行涡提取，涡提取主要利用matlab软件采用ω方法进行涡提取从而获取叶轮流道ω云图，量取涡尺度，并进行记录；同时量取涡与流道中线的距离,并进行记录；
[0122]
按照上述步骤4量取涡径向尺度s以及涡与流道中线的距离l，绘制前三阶涡径向尺度随无量纲流量q变化的曲线图，如图4所示，由于一阶模态下涡尺度最小时对应的无量纲流量q
s1
＝1.25，二阶模态下涡尺度最小时对应的无量纲流量q
s2
＝1.25，三阶模态下涡尺度最小时对应的无量纲流量q
s3
＝0.65；
[0123]
绘制前三阶涡与流道中线的距离随无量纲流量q变化的曲线图，如图6所示，由于一阶模态下涡尺度最小时对应的无量纲流量q
l1
＝1.1，二阶模态下涡尺度最小时对应的无量纲流量q
s1
＝1.2，三阶模态下涡尺度最小时对应的无量纲流量q
s3
＝1.25；
[0124]
(4)由上述数据可知一阶，二阶，三阶模态下涡尺度最小时的无量纲流量q
s1
、q
s2
、q
s3
和与流道中线的距离最大时对应的无量纲流量q
l1
、q
l2
、q
l3
不同，故采取遗传优化算法得一阶，二阶，三阶涡尺度最小时对应的无量纲流量q
s1
、q
s2
、q
s3
和与流道中线的距离最大时对应的无量纲流量q
l1
、q
l2
、q
l3
均达到无量纲化设计流量qd′
，即q
s1
＝q
s2
＝q
s3
＝q
l1
＝q
l2
＝q
l3
＝qd′
＝1时所得的参数为叶轮的最优设计参数，优化后s和l随流量变化如图5和图7所示。
[0125]
此时得到叶轮最优设计参数，如下表所示：
[0126][0127]
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

技术特征：
1.一种基于模态能量分解的离心式叶轮优化设计方法，其特征在于，该方法包括：s1.对目标叶轮进行网格划分，并在设计工况下进行数值模拟以获得目标叶轮的内部流场，判断扬程和效率是否达到要求，若否，则修正网格模拟，直至达到要求；s2.对步骤s1所得的内部流场，使用matlab软件进行模态分解，获取叶轮流道内部流场能量占比累加大于50％的前几阶主要模态数据；s3.对主要模态进行涡的识别和提取，同时提取涡的径向尺度以及涡与流道中线距离；s4.对得到的主要模态中涡的径向尺度s以及涡与流道中线距离l进行无量纲处理；s5.绘制主要模态的涡径向尺度与涡到流道中线距离随流量变化的曲线图，选取涡径向尺度最小时对应的无量纲流量q
s1
、q
s2
、
…
、q
sn
和涡与流道中线距离最大时对应的无量纲流量q
l1
、q
l2
、
…
、q
ln
，n表示主要模态的数量；s6.基于所获得的q
s1
、q
s2
、
…
、q
sn
与q
l1
、q
l2
、
…
、q
ln
，采用遗传优化算法对叶轮设计参数进行优化，使得主要模态涡尺度最小时对应的无量纲流量q
s1
、q
s2
、
…
、q
sn
和与流道中线的距离最大时对应的无量纲流量q
l1
、q
l2
、
…
、q
ln
均达到无量纲化设计流量q
d’，即q
s1
＝q
s2
＝
…
＝q
sn
＝q
l1
＝q
l2
＝
…
＝q
ln
＝q
d’＝1时所得的参数为叶轮的最优设计参数。2.根据权利要求1所述的基于模态能量分解的离心式叶轮优化设计方法，其特征在于，步骤s3中，通过如下方法进行模态分解并提取主要模态数据：假设快照集u
n
近似为有限和，u
n
在等式中分解为以下形式:其中，是通过将速度投影到等式(2)中所示的模态上而确定的时间膨胀系数，上标n是快照的一般时间，φ
i
是定义的空间中的模态；a
n
＝ψu
n
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)其中，ψ＝[φ
1 φ2…
φ
n
]，定义速度矩阵如式(3)所示：其中n是时间步长的总数，m是空间节点的数量，协方差矩阵c如下式所示，c＝u
t
u
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)通过式(5)得到相应的特征值λ
i
和特征向量a
i
，ca＝λ
i
a
i
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)根据方程中特征值的大小对解进行排序，λ1>λ2>
…
>λ
n
≥0
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)。3.根据权利要求1所述的基于模态能量分解的离心式叶轮优化设计方法，其特征在于，步骤s3中，采用matlab软件进行对涡进行提取，其原理为：
其中：||a||2为速度梯度的对称张量，||b||2为速度梯度的反对称张量：其中∈＝max(||b||
2-||a||2)/1000，化简即max(q)/500；简化到二维笛卡尔坐标下的ω值如下：上式中u和v分布表示x和y方向的速度；max(q)/500即q准则计算值的最大值除以500。4.根据权利要求3所述的基于模态能量分解的离心式叶轮优化设计方法，其特征在于，步骤s3中，采用ω准则涡识别方法通过matlab软件进行涡的提取。5.根据权利要求4所述的基于模态能量分解的离心式叶轮优化设计方法，其特征在于，步骤s3中，涡提取方式如下：获取叶轮流道ω云图，依据前几阶主要模态ω云图分别对涡的径向尺度s进行量取，相干结构通过ω值表征，ω值越大，说明涡越强烈。6.根据权利要求5所述的基于模态能量分解的离心式叶轮优化设计方法，其特征在于，涡的位置越靠近流道中线，叶轮效率越低，步骤s3中，对前几阶主要模态中涡与流道中线的位置关系分别进行界定，并对数据进行记录。7.根据权利要求6所述的基于模态能量分解的离心式叶轮优化设计方法，其特征在于，步骤s3中，取ω＝0.52作为等值面来展示涡，以叶轮轴心为圆心画经过ω＝0.52的涡的中心点的圆，该圆与流道中线相交得交点记为点2，点1与点2之间的圆弧段记为涡与流道中线的距离l。8.根据权利要求7所述的基于模态能量分解的离心式叶轮优化设计方法，其特征在于，步骤s4中，无量纲处理方法如下：无量纲化流量：实际流量除以设计流量，即不同流量下测量所得的涡径向尺度减去所有数据中涡径向尺度的最小值除以极差(s
max-s
min
)，即不同流量下测量所得的涡与流道中线的距离l减去所有数据中涡与流道中线的距离l的最小值除以极差(l
max-l
min
)，即9.根据权利要求8所述的基于模态能量分解的离心式叶轮优化设计方法，其特征在于，通过s1-s6获得叶轮最优设计参数，对于计算所得的主要优化参数在泵设计中约束范围有如下限制：如下限制：
20
°
<β1<39
°
16
°
<β2<40
°
上述式中：g表示重力加速度(m/s2)；k
m1
表示叶轮进口轴面系数；d1表示叶轮入口直径；d2表示叶轮出口直径；β1表示叶轮进口安放角；β2表示叶轮出口安放角；b1表示叶轮进口宽度；b2表示叶轮出口宽度；n
s
表示比转速；q表示理论流量(m3/s)；n表示转速(rad/s)。

技术总结
本发明公开了一种基于模态能量分解的离心式叶轮优化设计方法，提出在对流场进行模态分解的基础上对叶轮进行优化，采用模态能量分解的方法对流场的主导结构进行提取，减少了其他干扰信息，且不会对流场主导结构造成影响，大大减小计算工作量，简化了优化过程本身。此外，本方案采用涡尺度和涡与流道中线的距离量取将离心式叶轮内部流场的现象特征数据化，利用涡的位置与流道中线的关系对叶轮效率的影响来进行优化，通过涡的尺度以及涡与流道中线距离两者共同的约束下快速精确的确定离心泵叶轮的最优工况点，更加形象有力且具有说服力，可以更加高效的获取目标叶轮的优化参数。可以更加高效的获取目标叶轮的优化参数。可以更加高效的获取目标叶轮的优化参数。


技术研发人员：高翠兰 陈海 何兴
受保护的技术使用者：嵊州市浙江工业大学创新研究院
技术研发日：2023.04.07
技术公布日：2023/8/24