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燃气透平叶片前缘冲击/气膜复合冷却的管网耦合方法研究

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西安交通大学学报 2024年第6期58卷 114-127页

作者：包林焌刘钊张韦馨丰镇平西安交通大学能源与动力工程学院西安710049

为方便燃气透平叶片前缘冲击/气膜复合冷却结构的设计与研发,提出了一种管网耦合计算方法。利用Python编制了叶片冷却结构设计的一维管网程序,并采用冲击冷却的实验结果对管网程序进行了验证;结合ANSYS CFX三维数值计算软件,搭建了用于... 详细信息

为方便燃气透平叶片前缘冲击/气膜复合冷却结构的设计与研发,提出了一种管网耦合计算方法。利用Python编制了叶片冷却结构设计的一维管网程序,并采用冲击冷却的实验结果对管网程序进行了验证;结合ANSYS CFX三维数值计算软件,搭建了用于叶片前缘冲击/气膜复合冷却的管网耦合设计计算平台,设计了用于计算内部流场的管网模型,并提出了管网耦合计算中的外部气膜冷却修正方法;通过与经湍流模型验证和网格无关性考核后的三维气热耦合计算结果进行对比分析,验证了管网耦合计算方法的可靠性。结果表明:所设计的管网模型对叶片内部冷却具有较好的模拟精度,可用于管网耦合过程中内部流场的计算;与三维气动计算相比,采用气膜冷却修正方法得到的平均气膜冷却效率的相对误差在2.18%~12.2%之间,验证了气膜冷却修正方法的可靠性;管网耦合计算结果与三维气热耦合计算结果吻合良好,两种方法计算的叶片壁面温度分布一致,但采用管网耦合方法可以大大节约计算时间,耗时为三维气热耦合计算的1/18。管网耦合计算方法可应用于叶片前缘冲击/气膜复合冷却的设计与研究。

关键词：冲击/气膜复合冷却管网计算管网耦合气膜冷却修正

基于Deeplab v3+的PIV误矢量修复

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工程热物理学报 2024年第6期45卷 1722-1729页

作者：陈建豪林梅西安交通大学能源与动力工程学院西安710049

在PIV图像后处理过程中,修正其误矢量对获取准确速度矢量场起到关键作用。本研究在模拟和实验矢量图数据库中人为添加误矢量,通过标注添加误矢量图像,用Deeplab v3+算法来识别分割误矢量,并同时生成用于修正的掩膜(mask),其识别分割的... 详细信息

在PIV图像后处理过程中,修正其误矢量对获取准确速度矢量场起到关键作用。本研究在模拟和实验矢量图数据库中人为添加误矢量,通过标注添加误矢量图像,用Deeplab v3+算法来识别分割误矢量,并同时生成用于修正的掩膜(mask),其识别分割的损失控制在0.001。对于修复,使用了DeepFill v2算法,用正确矢量图像训练网络,将损失稳定于0.05。将识别生成的mask和原始待修正的PIV图像,放入修正图像,靠输入指令即可实现PIV矢量图像中的误矢量自动识别与修正。结果表明,此方法,可批量处理PIV矢量图像,简单方便且自动化,具有较高的识别分割与修正精度。

关键词： PIV矢量图像深度学习误矢量识别与修复 Deeplab v3+ DeepFill v2

基于Ti原子杂化微孔晶体结构的CO_(2)吸附特性和电荷转移机理研究

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工程热物理学报 2024年第1期45卷 115-121页

作者：杨宁刘振宇郝敬洋周云龙东北电力大学能源与动力工程学院吉林132012

替换SIFSIX类杂化微孔材料的金属位点或有机配体可以合成大量具有不同孔径的化合物,TiF_(6)^(2-)配体对CO_(2)吸附和电荷转移特性的影响机理尚不充分。本研究以此为背景在SIFSIX-3-Zn的基础上将SiF_(6)^(2-)的Si原子替换为Ti原子,构建了... 详细信息

替换SIFSIX类杂化微孔材料的金属位点或有机配体可以合成大量具有不同孔径的化合物,TiF_(6)^(2-)配体对CO_(2)吸附和电荷转移特性的影响机理尚不充分。本研究以此为背景在SIFSIX-3-Zn的基础上将SiF_(6)^(2-)的Si原子替换为Ti原子,构建了TiFSIX-3-Fe和TiFSIX-3-Zn模型,通过DFT分析了TiFSIX-3-M(TiF_(6)^(2-)为离子配体,M为金属位点,M=Fe/Zn)中CO_(2)在孔道内的吸附与电荷转移行为,计算了孔道内的CO_(2)吸附位点、能带结构、吸附能、差分电荷密度、Mulliken电荷分布。研究结果表明:TiFSIX-3-Fe和TiFSIX-3-Zn具有更小的孔道体积,分别为1.26×10^(5)nm^(3)和1.22×10^(5)nm^(3)。Ti原子加入改善了TiFSIX-3-Fe的能带结构,但对TIFSIX-3-Zn影响不明显。Ti构建的两种模型的吸附能最高分别为-0.356 e V和-0.361 eV。差分电荷密度表明电荷从F原子附近向C原子转移,结合Mulliken布居分析得到构型中电荷转移数量分别增大至0.072 e和0.075 e,TiFSIX-3-Fe和TiFSIX-3-Zn的CO_(2)吸附和电荷转移特性显著增强。本工作为开发具有高效CO_(2)捕集能力的杂化微孔材料提供了理论指导。

关键词： CO_(2)吸附 Ti原子掺杂电荷转移特性密度泛函理论

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先进抽水压缩空气复合储能技术

西安交通大学学报 2024年第5期58卷 1-9页

作者：王焕然席光李瑞雄姚尔人孙中国王志恒邹瀚森令兰宁贺新张宇飞西安交通大学能源与动力工程学院西安710049

储能技术的创新突破成为带动全球能源格局革命性、颠覆性调整的必经之路,是实现“碳中和、碳达峰”目标的重要举措。为此,西安交通大学“先进物理储能技术”研究团队创新性地发明了新型抽水压缩空气复合储能技术。该技术采用空气和水作... 详细信息

储能技术的创新突破成为带动全球能源格局革命性、颠覆性调整的必经之路,是实现“碳中和、碳达峰”目标的重要举措。为此,西安交通大学“先进物理储能技术”研究团队创新性地发明了新型抽水压缩空气复合储能技术。该技术采用空气和水作为混合工作介质,利用水力机械设备和空气透平作为系统的复合做功设备,实现储能介质高效等温压缩/膨胀。相比于传统压缩空气储能技术,新型气液复合空气储能技术具有响应快、效率高、投资成本低等优点。团队通过10余年的攻关研究,完成了关键设备与储能系统的性能表征、时域特性研究、流体机械关键共性技术集中攻关、空气储能技术全寿命周期性能评估软件的研发及应用,研究成果可为气液复合压缩空气储能技术的规模化推广应用提供坚实的理论与数据支撑。

关键词：压缩空气储能技术近等温压缩抽水压缩空气复合储能技术高效运行

缸内流场扰动对快速压缩机着火中间物种采样测量影响的数值研究

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西安交通大学学报 2024年第8期58卷 60-68页

作者：武颖韬饶伯暄汤成龙黄佐华西安交通大学能源与动力工程学院西安710049

针对燃料自燃活性表现出负温度系数(NTC)效应时的快速压缩机缸内流场扰动对物种采样精度影响不明的问题,建立了燃料自燃过程物种采样的数值模型,通过控制活塞缝隙容积在燃烧缸内产生了不同强度的气流扰动,探究了NTC及气流扰动共同作用... 详细信息

针对燃料自燃活性表现出负温度系数(NTC)效应时的快速压缩机缸内流场扰动对物种采样精度影响不明的问题,建立了燃料自燃过程物种采样的数值模型,通过控制活塞缝隙容积在燃烧缸内产生了不同强度的气流扰动,探究了NTC及气流扰动共同作用对正丁烷混合气自燃过程物种采样精度的影响规律。研究结果表明:受燃料NTC效应的影响,两种典型的物种采样方法均出现了反向稀释现象,即燃料的采样浓度偏低,中间产物的采样浓度偏高。反向稀释与采样方法的系统误差产生抵消,导致NTC区域内物种采样精度受气流扰动的敏感性降低。抑制燃烧缸内的气流扰动有利于提高采样精度,然而在绝对无扰动的流场下,整体冻结法的采样误差受热边界层作用反而会略微提高。该研究为燃料自燃过程中物种采样实验的设计及数据不确定性分析提供了有价值的参考。

关键词：物种采样气流扰动负温度系数着火延迟时间快速压缩机

带矩形重入腔的直肋微通道内流动沸腾换热特性

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西安交通大学学报 2024年第7期58卷 39-49页

作者：吴越张子涛何坤晏鑫西安交通大学能源与动力工程学院西安710049

为揭示矩形重入腔强化直肋微通道内流动沸腾换热的机理,采用实验方法研究了带矩形重入腔的直肋微通道内的流动沸腾换热特性,获得了不同质量流率(200~500 kg·m^(-2)·s^(-1))和不同热流密度(0~78.16 W·cm^(-2))条件下微通道内的传热系... 详细信息

为揭示矩形重入腔强化直肋微通道内流动沸腾换热的机理,采用实验方法研究了带矩形重入腔的直肋微通道内的流动沸腾换热特性,获得了不同质量流率(200~500 kg·m^(-2)·s^(-1))和不同热流密度(0~78.16 W·cm^(-2))条件下微通道内的传热系数和压降,并与无矩形重入腔的直肋微通道内的流动换热性能进行了对比。结合流态可视化测量结果,对微通道内流动沸腾过程中的流态进行了分析。实验结果表明:相比无矩形重入腔的直肋微通道,带矩形重入腔的直肋微通道内表现出更好的传热特性,尤其是在高质量流率G>400 kg·m^(-2)·s^(-1)条件下,各流态下带矩形重入腔的直肋微通道的传热性能均有所提升,G=500 kg·m^(-2)·s^(-1)时提升了14.8%;重入腔结构对液相工质的毛细牵引效应,提高了直肋微通道在高热流密度下的换热能力和临界热流密度;带矩形重入腔的直肋微通道的临界热流密度比无重入腔直肋微通道提升了15.2%;在单相区,带矩形重入腔的直肋微通道内的压降损失略高于无重入腔直肋微通道;G=500 kg·m^(-2)·s^(-1)时,在两相区带矩形重入腔的直肋微通道内的压降损失相比无重入腔直肋微通道下降了约48%。

关键词：直肋微通道换热流动沸腾重入腔流态可视化

压气机叶片叶根轮槽物理场预测及快速优化设计

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西安交通大学学报 2024年第4期58卷 96-106页

作者：赵宇轩陈子峰黄丞明谢永慧张荻西安交通大学能源与动力工程学院西安710049

为获得压气机叶片叶根轮槽区域的物理场分布状况、降低其型线优化的时间成本,提出一种叶根轮槽物理场预测模型及快速优化设计方法。选取叶根轮槽的关键几何参数作为设计变量和状态变量,建立了参数化模型;基于深度图卷积神经网络,构建了... 详细信息

为获得压气机叶片叶根轮槽区域的物理场分布状况、降低其型线优化的时间成本,提出一种叶根轮槽物理场预测模型及快速优化设计方法。选取叶根轮槽的关键几何参数作为设计变量和状态变量,建立了参数化模型;基于深度图卷积神经网络,构建了叶根轮槽区域物理场快速预测模型,通过对比有限元分析结果验证了模型的预测精度;基于预测模型和遗传算法,进行了叶根轮槽型线的快速优化设计。结果表明:利用所提预测模型对单个设计工况的分析相比于有限元分析的加速效果达到103量级,位移和应力预测值的变化趋势与有限元分析值的变化趋势一致,最大总位移的相对预测偏差在±1%范围附近,最大等效应力相对预测偏差在±5%范围内;优化后压气机叶片叶根轮槽的最大等效应力由240.96 MPa降低至206.37 MPa,减小了14.36%,优化效果明显。

关键词：压气机叶根轮槽深度学习物理场预测

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涡旋膨胀机研究进展及展望

西安交通大学学报 2024年第3期58卷 1-14页

作者：杨旭胡昊宇曹锋西安交通大学能源与动力工程学院西安710049

随着“双碳”目标的提出,涡旋膨胀机作为回收低品位能量的机械装置备受关注。首先,对近年来涡旋膨胀机的理论研究成果进行了综述,主要包括型线理论、热动力学和计算流体力学(CFD)仿真。然后,对涡旋膨胀机在有机朗肯循环(ORC)中的应用进... 详细信息

随着“双碳”目标的提出,涡旋膨胀机作为回收低品位能量的机械装置备受关注。首先,对近年来涡旋膨胀机的理论研究成果进行了综述,主要包括型线理论、热动力学和计算流体力学(CFD)仿真。然后,对涡旋膨胀机在有机朗肯循环(ORC)中的应用进行了总结,梳理了涡旋膨胀机在跨临界CO_(2)制冷循环中的应用研究成果。最后,对涡旋膨胀机未来的研究方向进行了展望。结果表明:变壁厚涡旋膨胀机因其可以在不增加泄漏线长度的情况下增加内容积比,因此将成为未来型线优化的主要方向;CFD仿真已成为重要的研究工具;润滑油是影响涡旋膨胀机性能的关键因素,提高润滑油的黏度有利于提升效率,而过量的润滑油则会使其性能下降;工作压力是影响涡旋膨胀机性能的最主要的因素,过膨胀、欠膨胀以及泄漏现象都会使其性能下降。此外,涡旋膨胀压缩一体机集成了膨胀机和压缩机两个功能单元于一个机壳中,显著简化了系统结构并提高了能量回收效率,是提升新能源车用CO_(2)热泵空调系统性能的有效途径。基于当前的研究成果和行业需求,提出涡旋膨胀机未来应继续深入研究和优化型线设计、减少泄漏、优化工作压力等,以满足日益增长的能量回收和环境保护需求。

关键词：涡旋膨胀机 “双碳”目标有机朗肯循环涡轮压缩-膨胀一体机

应用不同深度学习代理模型的灯笼型扰流柱通道换热性能分布预测方法比较

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西安交通大学学报 2024年第2期58卷 31-42页

作者：高尚鸿张韦馨杨克峰汪翔宇丰镇平西安交通大学能源与动力工程学院西安710049

为提高对灯笼型扰流柱通道端壁面的换热分布预测能力,构建并比较了几种深度学习代理模型的预测性能。应用数据驱动的思想,建立了多项式响应面模型(RSM)、径向基函数模型(RBF)、径向基神经网络模型(RBFNN)、Kriging模型和总体平均近似模... 详细信息

为提高对灯笼型扰流柱通道端壁面的换热分布预测能力,构建并比较了几种深度学习代理模型的预测性能。应用数据驱动的思想,建立了多项式响应面模型(RSM)、径向基函数模型(RBF)、径向基神经网络模型(RBFNN)、Kriging模型和总体平均近似模型(Ensemble)共5种传统代理模型以及5种基于生成对抗网络的深度学习代理模型,包括有残差网络的pix2pix模型、pix2pixHD模型、CycleGAN模型、StarGAN模型以及单一无残差网络的pix2pix模型,以扰流柱截面参数为设计变量,通过拉丁超立方抽样分别得到了样本数为50、25、12、6和3的训练集,并根据扰流柱尾迹高换热区分布特点,将训练样本数为50的数据集分为宽样本数据集和窄样本数据集,比较了不同代理模型对端壁面换热性能的预测精度、计算成本和泛化能力。结果表明:有残差网络的pix2pix模型相比于无残差网络的pix2pix模型,预测精度得到有效提高,在样本数为50的情况下,面平均值预测误差从0.68%降低到0.32%,平均相对误差从6.89%降低到6.41%,而且当训练样本数减少时,有残差网络的模型预测能力更加突出;传统代理模型的时间成本可忽略不计,但深度学习模型的单卡训练时间较长,且增加残差网络后的模型计算成本更高;当训练样本数为50时,传统代理模型和深度学习模型之间预测精度差异不大;当训练样本数逐渐减少时,深度学习代理模型展示出更高的预测精度和泛化能力;Kriging模型虽然泛化能力强,但是预测结果趋同;RSM模型、RBF模型和Ensemble模型泛化能力最差,训练样本数较少时,预测结果严重失真。可见在换热性能预测方面,深度学习模型在预测精度与泛化能力上均有显著优势,尤其适合于小样本问题,对提高灯笼型扰流柱截面设计效率具有参考价值。

关键词：燃气轮机代理模型深度学习扰流柱换热性能预测