Optimización del caudal de aire de las paletas guía en un ventilador de flujo axial basado en DOE y CFD

Scientific Reports volumen 13, Número de artículo: 4439 (2023) Citar este artículo

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Detalles de métricas

El diseño irrazonable de las paletas guía en el ventilador axial podría tener efectos negativos. Para mejorar el rendimiento, DOE y CFD analizan en primer lugar la relación entre la tasa de flujo del volumen de aire del ventilador axial seleccionado y los parámetros geométricos de las paletas guía, y el método del proceso gaussiano determina los parámetros óptimos. Los resultados muestran que el número y la cuerda total de las paletas guía tienen un efecto no lineal en el flujo de volumen de aire, y la cuerda total de las paletas es el factor principal que afecta los resultados del cálculo. Para la configuración particular estudiada aquí, el diseño óptimo de las paletas guía muestra que reducir la cuerda de las paletas en 38 mm y aumentar el número de paletas a 18 podría producir más flujo de aire con la misma velocidad de rotación.

El ventilador de flujo axial, un dispositivo mecánico importante en la producción y la vida, se usa ampliamente en la vida diaria y la producción industrial. En China, el consumo de energía de las bombas y los equipos de ventiladores representa más de la mitad de la generación de energía del país, y la eficiencia operativa de los equipos de ventiladores en producción y vida real es de aproximadamente 40 a 60 %, muy por debajo de las reglamentaciones. La mejora efectiva de la eficiencia del ventilador puede reducir el consumo de electricidad, lo que tiene una gran importancia para la conservación de energía, la reducción de emisiones y la protección del medio ambiente1.

Las características aerodinámicas de los ventiladores de flujo axial son complicadas y los principales factores que influyen son los siguientes: número de palas, forma, ángulo de instalación de las palas, tamaño de la holgura de las puntas de las palas, relación de las puntas del cubo, colector, difusor, etc. Muchos estudiosos han llevado a cabo análisis de simulación. en el flujo de aire dentro del ventilador de flujo axial a través del método CFD (dinámica de fluidos computacional) y obtuve muchos resultados. Por ejemplo, Vad2 descubrió que los rotores de compresión sin aspas y el rendimiento de los ventiladores axiales podían mejorarse de manera efectiva mediante la inclinación y el barrido de las aspas hacia adelante. Hurault et al.3 estudiaron los efectos del barrido del ventilador de flujo axial en el flujo de aire mediante CFD y experimentos y encontraron que la energía cinética turbulenta aguas abajo del ventilador se ve muy afectada por el barrido. Aykut y Ünverdi4 llevaron a cabo una simulación CFD de un ventilador axial de seis palas y compararon los resultados de la simulación con los datos de prueba obtenidos de la cámara AMCA. El modelo estándar de turbulencia k-ε se implementa en la simulación y los resultados muestran que el modelo es insuficiente para calcular la ubicación del punto de separación y el cambio de presión en las superficies de los álabes para flujos separados. El rendimiento aerodinámico y el ruido de un ventilador biónico están optimizados por Chen et al.5, utilizando la función de pérdida de masa de Taguchi para disminuir el ruido y aumentar el caudal másico. Li6 parametrizó la influencia del ángulo de la pala y el ángulo radial de la pala utilizando el modelo de fluido térmico numérico verificado previamente. Wang et al.7 combinaron redes neuronales artificiales y algoritmos genéticos para optimizar el cálculo. Los resultados del cálculo muestran que la eficiencia isoentrópica y el margen de pérdida del sistema podrían mejorarse efectivamente con este método. El resumen de esos estudios se muestra en la Tabla 1. La literatura8,9 representa un antecedente numérico en la predicción de ruido con un procedimiento CFD, y la segunda es una comparación de los modelos de turbulencia en la predicción de ruido tonal, que es una buena referencia para la predicción del ruido en los estudios futuros. Además, los resultados de la simulación han sido verificados por muchos estudios existentes, lo que podría proporcionar información útil para completar la optimización10,11,12,13.

Los parámetros de los ventiladores se estudian principalmente en la investigación anterior, excluyendo el efecto de la paleta guía en la tasa de flujo de volumen de aire. El álabe guía delantero podría hacer que el flujo de aire produzca una rotación previa negativa contraria a la dirección de rotación de las aspas, lo que hace que el flujo axial del ventilador axial produzca una velocidad de bobinado, para mejorar la presión total del ventilador de flujo axial. Cuando el fluido pasa a través de las paletas, generará una velocidad parcial en la dirección circunferencial, y la paleta guía trasera puede cambiar la dirección del flujo para que la energía cinética generada por la velocidad parcial pueda convertirse en energía de presión. Se puede concluir que las paletas guía son factores importantes que afectan la eficiencia de los ventiladores de flujo axial. Los mejores parámetros de diseño de los álabes guía de un ventilador de flujo axial se obtienen a través del método DOE (Diseño de Experimentos), que proporciona una base de investigación para la optimización de los álabes guía de otros ventiladores de flujo axial.

Este estudio de caso podría llenar algunos vacíos en la optimización de las paletas guía y el método óptimo podría proporcionar una referencia para la optimización de otros tipos de ventiladores de flujo axial. Para obtener el mejor rendimiento del ventilador axial, el diseño de las paletas guía debe modificarse en diferentes entornos de trabajo y estructuras de ventilador. La combinación de métodos CFD y DOE podría reducir el costo de la investigación y acortar el período de investigación. Después de verificar los resultados del cálculo CFD, la simulación puede reemplazar algunos experimentos y obtener datos que son difíciles de medir. El método DOE puede reducir la repetición de experimentos y lograr el efecto deseado con el menor número de experimentos. Por lo tanto, se adoptaron estos dos métodos para realizar la investigación y obtener el diseño óptimo de la paleta guía, que está destinada a reducir el costo de la electricidad.

Se seleccionó un pequeño ventilador de flujo axial que se utiliza para limpiar el polvo. Como se muestra en la Fig. 1, el ventilador tiene álabes guía traseros (11 álabes) y un impulsor de 9 álabes. El radio del conducto es de 117 mm. La cuerda del álabe y la extensión del impulsor son 29 mm y 18 mm respectivamente, y la cuerda y la extensión del álabe son 76 mm y 22 mm por separado. La velocidad de rotación se establece en 5000 r/min, la presión ambiental es de 1 atm y la temperatura es de 25 °C. Todo el abanico se modela y se malla mediante modelado paramétrico.

(a) Fotografía del abanico elegido. (b) Diagrama del ventilador elegido.

Las suposiciones y simplificaciones de este documento son las siguientes:

Todos los límites de muros en la simulación son muros antideslizantes.

El motor del ventilador se simplifica y no se incluye en la simulación.

El número y la cuerda total de las paletas de guía se seleccionaron como factores, y la tasa de flujo de volumen de aire se seleccionó como el objetivo de cálculo. Se usó el método DOE para realizar análisis de sensibilidad de parámetros para obtener la secuencia de influencia de los factores de entrada, y luego se usó el método del Proceso Gaussiano para obtener el punto de operación óptimo. El proceso anterior se describe en detalle a continuación.

El modelado paramétrico lo lleva a cabo Design Modeler en la suite ANSYS, que puede completar de manera eficiente la modificación del modelo. Los parámetros que deben cambiarse, como el número de paletas guía, deben marcarse en el proceso de establecimiento de la geometría para facilitar los cambios posteriores del modelo. ANSYS Meshing se utiliza como software de mallado, que puede generar rápidamente una malla no estructurada de alta calidad y es muy adecuado para la división de mallas de una gran cantidad de modelos geométricos generados por modelado paramétrico. La malla se genera como se muestra en la Fig. 2. Como se muestra en esta figura, el dominio de simulación es el campo de flujo interno del ventilador. Los límites de entrada y salida se establecen como entrada y salida de presión respectivamente. Las ecuaciones RANS estacionarias con el modelo SST \(k - \omega\) fueron elegidas como ecuaciones generales14.

Diagrama de malla.

A continuación, se realizó la independencia de la malla para demostrar el valor de referencia de la simulación. La malla se refina mediante un refinamiento global con el tamaño de malla constante de la primera capa de inflación, y el valor de Y+ cerca de la pared es de aproximadamente 1 con diferentes tamaños de malla global. Los datos de la malla se muestran en la Tabla 2. Se analizó y resumió la tasa de flujo del volumen de aire de la salida con diferentes números de malla, como se muestra en la Fig. 3, y se obtuvo el tamaño de malla global adecuado (0,008 m) y se utilizó de la siguiente manera calculos Los detalles y la calidad de la malla adecuada se muestran en la Tabla 3, que muestra que la calidad de la malla es adecuada para el cálculo (sesgo inferior a 0,98).

Los resultados del cálculo de diferentes tamaños de malla.

El solucionador utilizado es ANSYS Fluent (versión 15.0), que se usa ampliamente en todo el mundo. El esquema numérico utilizado en este solucionador es el esquema contra el viento de segundo orden. Para demostrar el efecto de rotación del rotor, es necesario establecer parámetros MRF en el área de rotación. El modelo MRF es el método más simple para calcular variables en el dominio de rotación del ventilador. Al establecer la velocidad de rotación en el dominio de rotación, el problema transitorio se considera aproximadamente como un problema de estado estable para resolver. Si la región está en reposo, la ecuación se convierte a la forma de reposo. En la interfaz del dominio computacional, se utiliza un marco de referencia local para calcular el flujo de variables de flujo en un área y convertirlas en áreas adyacentes. Aunque el método MRF es un método aproximado, puede proporcionar un modelo computacional razonable en muchos escenarios de aplicación. Por ejemplo, la interfaz de contacto entre la región giratoria y la región estacionaria de la maquinaria turbo es relativamente simple y no hay un efecto transitorio a gran escala entre los impulsores, por lo que se puede usar el modelo MRF.

Para mejorar la fiabilidad del análisis y reducir el tiempo de cálculo, se adopta el principio DOE para el diseño de parámetros geométricos y su posterior análisis. DOE es un método para estudiar la influencia de los parámetros de entrada en los parámetros de salida15,16. En OFAT (un factor a la vez), solo cambia un factor y los otros factores permanecen iguales, por lo que es intuitivo capturar el impacto de un solo factor en el área de prueba. Sin embargo, OFAT no puede simular la interacción entre los factores de entrada y la información de todo el espacio de diseño no se puede capturar debido al tamaño del área seleccionada17. DOE tiene herramientas para capturar y estudiar la no linealidad. Hay una serie de experimentos de CFD que utilizan diseño de superficie de respuesta y diseño de relleno de espacio. En este documento se utiliza un diseño de relleno de espacios debido al resultado determinista del método CFD18,19,20,21,22,23,24. McKay et al. presentó un método de diseño llamado diseño de hipercubo latino (LHC)25, que es el diseño de relleno de espacio más común. Loeppky et al. descubrió que usar 10 veces el número de factores de entrada podría tener un mejor resultado, lo que se ha convertido en una pauta popular ahora26.

Los parámetros de entrada son el número y la cuerda de las paletas guía, y los parámetros de salida son el caudal de volumen de aire del ventilador. Los experimentos OFAT no pudieron aclarar el efecto de mezcla de dos factores en la salida. Por lo tanto, construimos un LHC de dos factores y dividimos los dos parámetros de entrada en 20 niveles de factores espaciados uniformemente en el software JMP27. El diseño del LHC necesita considerar los casos extremos, 3 y 22 se consideran después de muchas simulaciones. Los puntos de diseño se muestran en la Tabla 4. De acuerdo con la experiencia de simulación anterior, establecemos el número de paletas guía en el rango de 3 a 22, y el valor de cambio de cuerda de las paletas guía en el rango de − 70 mm ~ + 120 mm .

Con el fin de encontrar los parámetros de diseño óptimos, se establece un modelo proxy para el diseño de relleno de espacio de hipercubo latino mediante el modelo de proceso gaussiano. A diferencia de los modelos polinómicos de bajo orden, que definen la forma del modelo antes del análisis, los modelos de procesos gaussianos son flexibles y pueden adaptarse a superficies complejas. Además, los modelos del Proceso Gaussiano son interpolativos y los resultados son totalmente consistentes con las observaciones experimentales24. Sacks et al.28 desarrollaron el modelo del Proceso Gaussiano en 1989 y las fórmulas se muestran a continuación:

en el que \(z{(}{\mathbf{x}}{)}\) es un proceso aleatorio normal con covarianza \(\sigma^{2} {\mathbf{R}}\).\(r_{ij }\) es el coeficiente de correlación. \(\theta_{s}\) (peso), \(\sigma\) (desviación estándar de la población) y \(\mu\) (promedio) son los parámetros del modelo a estimar, la ecuación de predicción es

donde \(\hat{\theta }_{s}\), \(\hat{\sigma }\) y \(\hat{\mu }\) es la estimación de máxima verosimilitud de \(\theta_{s} \), \(\sigma\) y \(\mu\) respectivamente. Además,

que contiene los vectores de puntos de diseño. La validación de las Ecs. (1)–(4) se pueden encontrar en la literatura29.

Para asegurar la validez de los resultados de la simulación, el ventilador original fue simulado y verificado mediante experimentos. La velocidad del aire se recoge en el centro de la salida, que se mide a través del tubo de Pitot. La velocidad experimental es de 7,5 a 11,3 m/s (promedio de 9,4 m/s) y la velocidad simulada es de 9,8 m/s a 5000 r/min. Además, se seleccionaron más puntos como se muestra en la Fig. 4, los resultados comparados se muestran en la Fig. 5 y las tablas de error se muestran en la Tabla 5, lo que muestra que los resultados de la simulación se pueden consultar y analizar.

Puntos de medición.

La comparación de los resultados experimentales y de simulaciones. La velocidad de los puntos de medición se obtuvo mediante tubo de pitot, el cual tiene una tendencia similar con los resultados del cálculo.

Los resultados del cálculo trazados por el método del proceso gaussiano se muestran en la Fig. 6. En primer lugar, la mayoría de las áreas de la superficie son relativamente planas y solo la región del borde fluctúa mucho, especialmente la región donde el cambio de cuerda de las paletas guía cambia a un valor negativo. Además, el punto más alto de toda la superficie aparece en la región del borde, lo que significa que los mejores valores se pueden encontrar fuera de la superficie. Por lo tanto, es necesario realizar otra predicción.

Diagrama de superficie por el método del Proceso Gaussiano.

Para verificar la racionalidad de la predicción, el punto extremo se obtiene a través del gráfico de predicción (Fig. 7). Se puede encontrar en la figura que cuanto más larga sea la cuerda de la paleta guía, mayor será la pérdida a lo largo de la tubería. Sin embargo, si las paletas guía son demasiado cortas, no podrán corregir el flujo de aire desviado, lo que dará como resultado un volumen de aire bajo.

Curva de predicción de puntos extremos (primera predicción). La tasa de flujo de volumen de aire es más alta cuando el valor de cambio de cuerda es − 40,97 mm y el número de aspas es 22. La zona gris contiene los resultados posibles. El parámetro no representado en la primera curva (izquierda) se presenta en la segunda, lo que significa que el cambio de número de álabes en el caudal de aire está por debajo del mismo valor de cambio de cuerda, − 40,97 mm. Y el parámetro no representado en la segunda curva se presenta en la primera. Nota: Voluntad significa un grado de satisfacción (Cuanto más cerca esté el valor de 1, mejor será el resultado).

El punto extremo de la Fig. 7 se toma como un nuevo punto de muestra que se colocará en el conjunto de datos original para la predicción. Usando el método del Proceso Gaussiano, se obtiene el nuevo punto extremo, como se muestra en la Fig. 8. En esta figura, el valor máximo aparece en la región interior de la superficie, lo que puede demostrar que el mejor valor está dentro del rango seleccionado. Sin embargo, la ocurrencia de un nuevo punto extremo indica que la predicción anterior no es lo suficientemente precisa, por lo que se adopta el siguiente método de búsqueda de puntos extremos, como se muestra en la Fig. 9.

Curva de predicción de punto extremo (segunda predicción). La tasa de flujo de volumen de aire es más alta cuando el valor de cambio de cuerda es − 30,98 mm y el número de paleta es 8.

Método de búsqueda de puntos extremos.

Después de varias veces de predicciones mediante la inserción de nuevos puntos de muestra, se pudo encontrar que la tasa de flujo del volumen de aire es bastante considerable cuando la cuerda de las paletas guía se reduce en 20–40 mm, y se determina que el número de paletas guía es 15–22 . Después de una consideración exhaustiva del tiempo de cálculo y los gastos, el punto de diseño óptimo en este documento se determina como DP [− 39,0, 18], lo que significa que el valor de cambio de cuerda y el número de paletas guía son − 39 mm y 18 respectivamente, y el el caudal volumétrico de aire es de 142,07 m3/h cuando la velocidad de rotación es de 5000 r/min.

El gráfico del modelo de borde y el informe del modelo de los puntos de diseño se muestran en la Fig. 10 y la Tabla 6, respectivamente. Se pudo ver que la cuerda de la paleta guía juega un papel principal en la influencia del volumen de aire y tiene interacciones con otro parámetro.

El gráfico del modelo de borde de los puntos de diseño. Los puntos negros son resultados de simulación de diferentes puntos de diseño y las líneas azules son resultados previstos. El parámetro no representado en cada figura no es una constante. El modelo de borde se obtiene poniendo los puntos de diseño y los resultados de la simulación juntos en cada figura directamente.

Podría verse en la Fig. 11 que bajo el número óptimo de álabes, el aumento de la cuerda de los álabes guía primero aumenta y luego disminuye el caudal volumétrico de aire. La figura 12 se obtiene mediante el procesamiento posterior de los cuatro puntos de diseño con caudales de volumen de aire más pequeños, lo que muestra que cuando la cuerda de las paletas guía no es suficiente para corregir la desviación del flujo de aire, la colisión del flujo de aire en el conducto de aire aumentará significativamente. (DP [−70,13] y DP [−60,21]). También se pudo encontrar en la Fig. 11 que la forma de las líneas de trayectoria está relacionada con la tasa de flujo del volumen de aire, lo que muestra la importancia del diseño de las paletas guía para los ventiladores axiales. Sin embargo, las paletas guía más largas pueden causar una mayor pérdida de resistencia a lo largo de la ruta, lo que resulta en una tasa de flujo de volumen de aire reducida.

Las curvas de las entradas sobre la salida en el punto óptimo.

Las líneas de ruta de cuatro puntos de diseño seleccionados.

El número de paletas guía también tiene cierta influencia en el caudal de aire. Los álabes guía no pueden corregir bien la desviación del flujo de aire cuando el número de álabes es demasiado pequeño (DP[120,3]). Pero el espacio para el flujo de aire a través de las paletas guía se reducirá cuando el número de paletas sea demasiado grande, lo que dará como resultado una alta velocidad del flujo de aire y más pérdidas de resistencia a lo largo del camino, como se muestra en la Fig. 13.

La distribución de velocidad de los puntos de diseño seleccionados.

Se calculan y analizan varios puntos de diseño para encontrar los parámetros de diseño óptimos mediante el método del proceso gaussiano. Por debajo de 5000 r/min, se analizan los efectos de varios parámetros en el caudal de volumen de aire. Nuestras conclusiones se pueden resumir de la siguiente manera.

El principio DOE podría proporcionar un método conveniente para identificar la relación entre entradas y salidas en el proceso óptimo de paletas guía;

La cuerda de las paletas guía es el principal factor que afecta la tasa de flujo del volumen de aire, mientras que el número de paletas no lo es;

El estudio óptimo muestra que reducir la cuerda de las paletas en 38 mm y aumentar el número de paletas a 18 podría obtener mejores resultados.

Los resultados presentados en este documento podrían proporcionar un método de optimización de referencia para paletas guía. Sin embargo, nuestros experimentos y simulaciones solo se realizan en el ventilador axial seleccionado.

En el futuro, se estudiarán más tipos de ventiladores axiales y se resumirá el diseño de la paleta guía para formar recomendaciones de optimización más completas. Además, el método de optimización se mejorará haciendo referencia a métodos más avanzados. Todos los estudios proporcionarán más información útil para la optimización de la paleta guía.

Los conjuntos de datos generados y/o analizados durante el estudio actual están disponibles del autor correspondiente a pedido razonable.

la velocidad media

Energía cinética de turbulencia \(k\) y tasa de disipación específica \(\omega\)

Energía cinética de turbulencia

La disipación de \(k\) y \(\omega\) debido a la turbulencia

El término de difusión cruzada

Los términos fuente

Los términos de flotabilidad

Energía cinética de turbulencia \(k\) y tasa de disipación específica \(\omega\)

Proceso aleatorio

Coeficiente de correlación

La función de rendimiento desconocida

Función objetivo o función de restricción

Las variables de diseño

Soluciones de diseño

Valores de respuesta de la función

El modelo de agente

Los valores de respuesta de la función de muestra conocida

La función base de puntos conocidos

Un proceso estocástico estático con media cero y varianza de \(\sigma^{2}\)

puntos en el espacio

La función de correlación

La matriz de funciones base de puntos conocidos

La matriz de covarianza de los puntos

La matriz de covarianza de los puntos desconocidos y los puntos conocidos

El error de los puntos conocidos

El error de los puntos desconocidos

Densidad (kg/m3)

La tasa de disipación específica (la relación entre la disipación de la turbulencia \(\varepsilon\) y la energía cinética de la turbulencia \(k\))

La difusividad efectiva de \(k\) y \(\omega\)

covarianza

Peso

Desviación estándar de población

Promedio

La estimación de máxima verosimilitud de \(\theta_{s}\), \(\sigma\) y \(\mu\) respectivamente

El factor de ponderación

El peso de la función base.

la varianza

el valor propio

\({\hat{\mathbf{\lambda }}} = - \frac{{{\varvec{\uplambda}}}}{{2\sigma^{2} }}\)

\({{\varvec{\upbeta}}}^{*} = ({\mathbf{F}}^{T} {\mathbf{R}}^{ - 1} {\mathbf{F}})^ { - 1} {\mathbf{F}}^{T} {\mathbf{R}}^{ - 1} {\mathbf{y}}\)

\({{\varvec{\upgamma}}}^{*} = {\mathbf{R}}^{ - 1} ({\mathbf{y}} - {\mathbf{F\beta}}^{* } )\)

Diseño de experimentos

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Diseño de hipercubo latino

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Este trabajo fue apoyado por el Consejo de Becas de China (CSC: 202206420073), la Fundación Nacional de Ciencias Naturales de China (No. 52204254), las Universidades Centrales bajo Subvención (Nos. 2022QN1010 y 2022QN1011) y la Fundación de Ciencias Naturales de la provincia de Jiangsu ( nº BK20221124).

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Guanzhang Zhu

Escuela de Recursos y Geociencias, Universidad China de Minería y Tecnología, Xuzhou, 221116, China

danyang xi

Facultad de Recursos, Universidad de Ciencia y Tecnología de Shandong, Tai'an, 271019, China

soy miao

Laboratorio Nacional de Ingeniería para Minería de Relleno de Minas de Carbón, Universidad de Ciencia y Tecnología de Shandong, Tai'an, 271019, China

soy miao

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Conceptualización, FC y DX; metodología, FC y DX; software FC; validación, FC y DX; análisis formal, DX y BM; investigación, DX y BM; recursos, DX y BM; curación de datos, DX y BM; redacción—preparación del borrador original, FC; redacción—revisión y edición, FC, DX y BM; visualización, FC y DX; supervisión, BM; administración de proyectos, BM; adquisición de fondos, BM Todos los autores han leído y están de acuerdo con la versión publicada del manuscrito.

Correspondencia a Danyang Xi.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

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Reimpresiones y permisos

Chen, F., Zhu, G., Xi, D. et al. Optimización del caudal volumétrico de aire de las paletas guía en un ventilador de flujo axial basado en DOE y CFD. Informe científico 13, 4439 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-31666-w

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Recibido: 22 noviembre 2022

Aceptado: 15 de marzo de 2023

Publicado: 17 de marzo de 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-31666-w

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