離心通風機是應用很廣的一種氣體輸送機械，根據我國風機設計及應用的現狀，對風機進行最優設計節省能源潛力巨大。據統計，目前我國在用的通風機中80%以上是70B2、2BY等軸流通風機和9-57、4-62等離心通風機。這些風機普遍存在著性能差、效率低的問題，已被國家列為淘汰產品。所以對現正使用通風機的改造是一個十分迫切的問題[1]。
由于CFD計算可以相對準確地給出流體流動的細節，如速度場、壓力場、溫度場等特性，因而不僅可以準確預測流體產品的整體性能，而且很容易從對流場的分析中發現產品和工程設計中的問題，所以在國外已經逐步得到廣泛的應用。另外，跨學科組合優化設計方法也已經成為復雜葉輪產品的設計平臺。
如今，CFD技術運用于風機的實例在我國已不少見，但由于計算機計算能力的限制，模型過于簡單。如單獨一個離心葉輪的流道或單獨算一個蝸殼；或運用一個流道與蝸殼迭代計算的方法研究風機內部流動，上述模型均忽略了由于蝸殼型線的非對稱而導致葉輪各葉道流動呈現的非對稱流動特征，而且從離心風機通道內流場分析來看，各部件間的相互影響很嚴重，所以，必須充分考慮它們之間的相互影響，不能孤立地分別研究[2]。
本文應用Fluent流動分析軟件，計算某型號離心通風機全流場，詳細得到通風機內部流場流動情況，并根據氣動流場，對葉輪前盤形狀和蝸殼出口部位等進行優化設計，同時，運用多學科優化平臺軟件OPTIMUS集成流體計算軟件FLUENT，優化計算通風機進口型線，比較集成優化型線與單獨用Fluent反復計算的結果，兩者基本接近，說明集成優化是可信的。
1 計算區域及網格劃分
將1流動區域分為三部分：通風機進口部分、葉輪和蝸殼。進口部分和蝸殼是靜止元件，葉輪轉動，采用gambit進行參數化建模。整個通風機的網格數為80萬，網格采用四面體和六面體混合的非結構網格技術。
2計算方法和湍流模型
論文屬于橫向課題。
作者簡介：王東屏（1962—），女，出生于西安, 副教授，碩士，研究方向：計算流體力學工程應用。
71
2005 Fluent 中國用戶大會論文集
氣體在通風機內流動時，它的氣動性能在很大程度上由它本身的造型決定。由于流道形狀、哥氏力和粘性力的影響，通風機內的氣體流動十分復雜。一般認為氣流在葉輪內的相對運動和在靜止元件內的絕對運動為定常流，而且通風機內的氣體壓強變化不大，可忽略氣體的壓縮性。因此，通風機內的流動是三維、定常、不可壓縮流動。求解相對穩定的、三維不可壓縮雷諾平均N-S方程，湍流模型采用標準的κ?ε兩方程模型，采用一階迎風格式離散方程，用SIMPLE方法求解控制方程。
在OPTIMUS提供的優化算法中，采用序列二次規劃算法。
3 數值計算結果與分析
3.1原通風機建模及數值模擬
原有離心通風機存在風量不足、風壓不均勻等問題，所以首先對原通風機模型進行數值模擬，分析其內部氣流流動狀況，找出問題所在。
圖1 原通風機子午面的速度分布 表2 原通風機回轉面的速度分布
葉輪出口部位的速度分布很不均勻，在葉輪前半部分，葉輪不出風反而進風，所以此處有較多逆流存在。觀察葉輪子午面上速度分布如圖1所示，可以看到葉輪出口明顯的逆流現象。風機出風口有較多逆流現象，如圖2所示。
通過上述流場仿真計算，可以確定原通風機的氣動性能很不好。分析氣動流場，認為性能差的原因主要基于三個方面：1葉片進口部位缺乏導流部分，氣體流動的流線不能折轉，所以造成葉片前半部分壓強低，產生逆流。由于葉輪出口有較多逆流，導致進入蝸殼的氣流速度不均勻。2原模型葉輪采用前向葉片，葉輪的前盤采用平前盤。平前盤制造簡單，但對氣流的流動情況有不良影響[3]。3 通風機蝸殼出口的面積過大，所以在蝸殼出口處壓力過低而產生較多的逆流。
3.2通風機改型優化計算
優化是對通風機改型以得到較好氣動性能的過程。針對原通風機模型氣動流場中存在的問題，在結構上作一些相應修改。
3.2.1 改進模型A
針對原通風機模型計算中存在的葉片前半部分逆流現象嚴重的問題，將葉輪前盤改為弧線型，使計算結果改善。但由于將葉輪的前盤改為弧形，而使葉輪出口寬度減小，所以為了不降低流量，將葉輪的軸向尺寸增加。葉輪出口寬度增加到252mm。
如此改動后，葉輪沿子午面速度分布如圖3所示。改為弧形前盤，對氣流進行導流，則氣動性能改善。
與原模型相比，通風機的出口風壓增加24.9%，出口流量增加17%，軸功率增加9.4%，效率增加7.6%。
72
2005 Fluent 中國用戶大會論文集
氣動性能有所改善，但軸功率增加。通過觀察通風機內部氣流的流動情況，葉輪進口部位的流動得到好轉，但蝸殼出口部位的流動仍然不好，蝸殼出口仍然存在著逆流現象。
3.2.2 改進模型B
在模型 A 的基礎上，把蝸殼出口部位的尺寸減小，消除了蝸殼出口逆流的現象。蝸殼出口截面的位置沒有改變，但尺寸減小。出口風量有所減小，但轉矩減小，軸功率減小，出口總壓增加，效率提高。可見氣動特性有很大的提高。
原蝸殼模型
改進模型B
圖3 蝸殼改動前后z=-0.2 壓力分布
蝸殼出口改動之后，出口截面尺寸減小，質量流量有所下降，但蝸殼出口逆流面減少，
效率提高7.4%，軸功率減小12%。說明改動使通風機內部的氣動流場得到較大改善。
3.2.3 改進模型C
離心式通風機的空氣動力特性除了取決于葉輪內部的結構之外，還與通風機的進口形狀密切相關，進口又稱為集風器，其形狀對風機的性能有很大的影響。在改進模型B的基礎上，進一步改善葉輪進口的流動情況。對進口管道處做成縮放型，從而與葉輪輪蓋處的曲線對接，使流動平緩地從軸向轉向徑向使進口氣流緩慢從軸向向徑向過渡。通風機網格數130萬。
通過多次改變進氣管形狀計算，最終得到較好模型。改進模型的氣動性能大為改善，通風機出口總壓增加14.1%，出口流量增加6.9%，效率提高8.21%，軸功率增加0.1%。所以通風機進口部位型線對氣流的導向作用非常關鍵。
若把物體制成流線型，可使邊界層的分離點后移，甚至不發生分離，阻力系數大大減小。在此，一方面減小阻力，另一方面對氣流流動起導向作用，使葉輪進口速度分布均勻，流動狀況好轉。
73
2005 Fluent 中國用戶大會論文集
圖4 改進模型C沿葉輪子午面速度分布 圖5 改進模型C回轉面速度分布
圖6 通風機內部氣流運動軌跡
在子午平面上，流動被很好的導向。由于蝸殼的存在，使得每一個流道內的速度和壓力分布是非對稱的。
表一 模型改進性能參數一覽表
出口總壓 出口流量(kg/s) 轉矩 軸功率 效率
(Pa) (N·m) (W)
原始模型 2014 5.294 122.7 38033.4 22.9%改進模型A 2515.9 6.193 134.3 41600 30.5%改進模型B 2951.5 5.746 117.9 36539 37. 9%改進模型C 3368.8 6.141 118.1 36607 46.1%
通過上述通風機結構的改變，多方案比較，改型后的葉輪氣動性能改善。葉輪出口和蝸殼出口沒有逆流，出口流量均勻。出風量和風壓有所提高，效率提高，軸功率基本小于或等于原模型的軸功率。與原模型相比，通風機的出口流量增加16%，出口總壓增加67.3%,軸功率下降3.8%,效率增加23.2%。4 基于OPTIMUS與FLUENT的離心通風機進口優化
在數值化的今天，新產品的開發周期越來越短，產品的成本需要大幅降低，而產品的外延性以及拓展空間又需要極大的擴展，這就需要廣泛地采用優化技術進行產品設計。通過數值模擬通常能夠得到一些比較滿意的設計方案，但遠遠不是最佳方案。
CFD已完全具備求解用戶設定的一個確定問題的能力，但是工業界對優化設計有越來越強的需求。目前設計—分析—修改設計—分析的過程仍然是不連續的、孤立的、人工干預的，而非自動的。雖然分析人
74
2005 Fluent 中國用戶大會論文集
員可以不厭其煩地在屏幕前一次次修改設計參數以尋找最理想方案，但縮短開發周期的壓力通常要求分秒必爭，人們可能沒有更多的時間對數據參數進行手工調整。最優化技術引入使人們從繁重的湊試工作中解脫出來，同時使設計水平也達到一個新的高度。
多學科多目標優化軟件Optimus，具有強大的集成優化能力，可以集成多種CAE/CAD軟件。它可以自動調度通用的流體分析、結構分析軟件并由用戶設置其它約束條件來完成一個特定優化問題的自動求解過程，使人工的干預降低到最低限度。這樣得到的優化結果是符合目標函數的最佳設計。根據目標進行設計的理念，徹底顛覆了傳統的工程設計過程，從所希望的目標開始，然后定義達到目標所需的設計參數。
本文運用多學科優化平臺軟件OPTIMUS集成流體計算軟件FLUENT6.1和GAMBIT2.1對通風機進口進行優化計算，優化設計建立在仿真分析的基礎上。
一個典型的優化過程通常需要經過以下的步驟來完成：（1）參數化建模，利用Fluent軟件的參數化建模功能把將要參與優化的數據（設計變量）定義為模型參數，為以后軟件修正模型提供可能。(2) 求解，對參數化模型流場進行數值仿真，把狀態參數（約束條件）和目標函數（優化目標）提取出來供優化處理器進行優化參數評價。（3）優化參數評價，優化處理器根據本次循環提供的優化參數（設計變量、目標函數）與上次循環提供的優化參數作比較之后確定該次循環目標函數是否達到了最小，或者是否達到最優，如果最優，完成迭代，推出優化循環圈，否則，進行下步。根據已完成的優化循環和當前優化變量的狀態修正設計變量，重新投入循環。
通過設計實驗方法（DOE）對響應空間作初步的探索,然后對其進行優化計算。DOE是一種設計空間探索技術，用來對設計空間進行初步探索，可以減小優化問題的計算規模，本例通過對DOE結果分析，可以看出，只有減小截面尺寸的分析是有效的，因此把變量的變化范圍縮小，提高計算效率，減少計算時間。
OPTIMUS中提供了局部優化算法如梯度算法、序列二次規劃算法，全局搜索算法如自適應遺傳算法、模擬退火法等[4]。本例采用了序列二次規劃算法，在設定的空間內進行了7次迭代，圖7為離心風機的效率隨迭代次數變化。橫坐標為迭代次數，縱坐標為風機效率。
圖7 優化迭代效率曲線
通過對通風機入口優化，在對原通風機模型改動很小的情況下，可以有效提高通風機的性能，出口總壓、流量等指標都有很大的提高，效率提高11.41％
圖8中的左邊圓錐形進口為原模型的進口，右邊為優化計算得到的進口形狀。通過優化，可以有效改善入口流場的流動，減少不必要的能量損失，明顯提高通風機的性能。優化結果形狀與本文3.2.3提供的數值仿真優化模型進口形狀基本一致。
人工重復每一個中間態的設計分析工作最終求得一個優化解的過程是漫長和昂貴的，采用OPTIMUS可以提高效率，節省時間，盡快得到問題的最優解。
75
2005 Fluent 中國用戶大會論文集
圖8 優化前后進口形狀
5總結
根據上述對離心通風機內部三維粘性流場進行數值模擬及其改進設計，可以得出如下結論：
1 通過對原離心通風機內部三維粘性流場進行數值模擬，認為該風機氣動流場性能比較差，效率只有22.2%.。主要原因是：（1）葉輪葉片進口缺乏導流部分，所以造成葉片前半部分壓強低，產生逆流。由于葉輪出口有較多逆流，從而導致蝸殼入口流動有逆流，進入蝸殼的氣流速度不均勻，惡化了氣流在蝸殼內的流動。（2）原模型葉輪采用前向葉片，葉輪的前盤采用平前盤。平前盤制造簡單，但對氣流的流動情況有不良影響。（3）由于蝸殼出口的面積過大，所以在蝸殼出口處的流動不好，壓力過低所以產生較多的逆流。
2 通過上述通風機結構上的改變，改型后的葉輪氣動性能改善。葉輪出口和蝸殼出口沒有逆流，出口流量均勻。出風量和風壓有所提高，效率提高，軸功率基本小于或等于原模型的軸功率。與原模型相比，通風機的出口流量增加16%，出口總壓增加67.3%,軸功率下降3.8%,效率增加23.2%。
3 運用多學科優化平臺軟件OPTIMUS集成流體計算軟件FLUENT，對通風機進口進行優化計算，可以有效提高通風機的性能，出口總壓、流量等指標都有很大的提高，效率提高11.41％。優化進口形狀與本文3.2.3中提供的改善模型進口形狀基本一致。說明采用OPTIMUS優化計算是非常有效的，而且節省時間，能較快得到問題的最優解。
參考文獻
[1]鄭孝東.提高煤礦主通風機效率的途徑及措施[J].風機技術.2001，（5）：53~55
[2]聞蘇平，張楚華，李景銀.旋轉葉輪和葉片擴壓器耦合的非定常流動計算[J].西安交通大學學報.2004,38(7):754~757[3]沈陽鼓風機研究所、東北工學院流體機械教研室編著. 離心式通風機. 機械工業出版社.
孫經理18954110001 www.hlcbztab.cn 歡迎來電！
