離心葉輪設計
關注創建者：犀利CAE 創建時間：2015-12-15
離心葉輪設計的視頻教程
NUMECA 風力發電機葉輪設計分析演示
課程中使用了優化設計平臺的AUTOBLADE，與數值仿真計算部分功能。 課程是快速入門課程，全課程大概在60分鐘學完，課后練習時間在1周左右。 課程目標如下： 學習這個課程可以快速入門軟件的應用，了解應用流程和主要需要設置的參數在哪里。 學習這個課程可以了解風力發電機葉輪流動仿真分析，可以了解怎么設計一臺風力機葉輪。
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Cadence Fidelity 葉輪機械設計與優化系列專題-第二期
Cadence Fidelity 葉輪機械設計與優化系列專題-第二期 ——基于混合網格的渦輪增壓器CFD仿真 適用人群：發動機、風機、水輪機等旋轉機械行業的設計，CFD模擬從業者，高校教師及學生。
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Cadence Fidelity一站式葉輪機械設計與優化方案
Cadence Fidelity一站式葉輪機械設計與優化方案（免費）【已結束】 直播時間：2023-05-18 19:30 概要： 葉輪機械的優化設計需要3D造型，網格構建及性能評估等多次迭代，如何構建全自動化流程及減少人工干預，答案就在本期“Fidelity一站式葉輪機械優化設計流程介紹”。
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離心葉輪設計的實例教程
吉林省宇琦泵業有限公司
摘 要：葉輪是影響離心泵性能的主要水力零件，涉及到人們關注的泵的整體能效和運行可靠性。本文從定性的角度、結合經驗及同行們的研究成果來簡要談一談如何通過優化離心泵的葉輪來改善泵的吸入性能和水力性能，僅供參考。
關鍵詞：離心泵 葉輪 優化 吸入性能 水力性能
引言
有朋友希望我談一談離心泵葉輪的優化設計。為此，首先必須要弄清楚優化的目的：改善吸入性能？提高泵的效率？調整Q-H曲線的上升幅度……其次再根據具體需要進行優化。
影響離心泵性能的主要水力零件是葉輪，另外，還包括與其配合的蝸殼/導葉等過流零件。其實，對于離心泵葉輪的優化設計，作者在微信公眾號《泵沙龍》里不少文章中都有部分涉及，如：《全面理解汽蝕及其對離心泵的影響》、《全面理解離心泵吸入比轉速》、《葉輪幾何參數對離心泵性能的影響》等等。
流體機械屬于一門半理論、半經驗的學科，還存在很多無法準確設計/模擬/預測的地方，例如不同結構、不同溫度、不同泵送介質下無法準確地模擬出流體真實的流態及其對泵性能的影響。因此，本文只能從定性的角度、結合經驗及同行們的研究成果來簡要談一談如何優化離心泵的葉輪來改善泵的吸入性能和水力性能。僅供參考。
改善吸入性能
經常會看到來自各種專家的期刊文章，介紹汽蝕所造成損傷的類型、原因和解決方案。然而，對于普通工程師和現場操作人員來說，汽蝕現象的診斷及避免/消除并不簡單，往往很難糾正。
葉輪葉片有兩種彎曲型式：前彎曲和后彎曲。由于后彎葉片葉輪在最大化動力、賦予流體高旋轉力及防止脫流方面更有效，因此離心泵通常均采用后彎曲葉片葉輪。
對于泵本體來說，泵的汽蝕行為和吸入性能在很大程度上受葉輪入口（eye處）的幾何形狀及面積的影響。
展開 為了設計出高性能的通風機，傳統的設計方法已滿足不了需要，必須采用現代設計理論和方法。這就要求設計者必須詳細掌握流體機械性能和內部流動狀況，從而給流體機械內部流動理論和試驗研究提出了新的課題。而大型商用CFD軟件的出現給風機的數值模擬帶來了極大的便利，使人們對風機內部流場有了更深入地了解。
在設計制造流體機械時，一般的過程為設計、樣機性能試驗、制造。如果采用CFD方法通過計算機進行樣機性能試驗，能夠很好地在圖紙設計階段，預測流體機械的性能和內部流動產生的漩渦、二次流、邊界層分離、尾流、葉片顫振等不良現象，力求將可能發生故障的隱患消滅在圖紙設計階段，在一定程度上取代了試驗，以達到降低成本、縮短研制周期的目的。
本次優化設計，采用FloWorks軟件對公司老產品9-26系列外徑為1120mm的葉輪內部流體運動進行全三維的數值模擬，并將數值模擬計算結果與試驗結果進行了對比，同時對葉輪內部流場進行了分析，為改進流體機械提供依據。
展開 常用的空壓機類型有滑片式、螺桿式、離心式、渦旋式和羅茨式等。其中離心空壓機具有結構緊湊、響應快、壽命長和效率高等特點,比較適合燃料電池。離心空壓機通過葉輪的高速旋轉對工質進行做功,持續輸出壓縮空氣,離心空壓機的性能主要由其中的葉輪決定。燃料電池空壓機葉輪與傳統車用渦輪增壓器葉輪的設計需求差別較大,傳統渦輪增壓器葉輪需要較寬的流量范圍;而燃料電池所需要的離心空壓機需要較高的壓比,不需要過寬的流量范圍。
1 葉輪的設計
1.1 設計方法
高性能葉輪的葉片是復雜的三維結構,在設計時不僅要考慮到氣動性能與結構強度,還要考慮加工工藝,以便于進行側銑加工,總體設計難度較大。葉輪設計基本有兩種方式:(1)根據設計目標全新設計;(2)對現有葉輪進行設計優化。
全新設計葉輪需要根據設計目標,首先從一維設計軟件中預測基本的幾何參數,再通過三維設計軟件對性能進行優化。全新設計葉輪需要很長的時間周期,而且設計難度較大。在工程開發上多采用第二種方式,即對現有葉輪重新設計并進行優化。
展開 CAESES進行離心葉輪設計的時候，有一套專門的Y-ZX坐標系方便用戶使用，使用此種坐標系的時候，盡量把葉輪的hub和shroud曲線制作成下圖中的樣式，而且曲線的方向最好也從左至右，以免后續創建葉片的時候因為方向錯亂導致葉片生成錯誤；
2. 使用創建出來的hub曲線和shroud曲線旋轉生成相應的曲面，隨后在hub和shroud曲線上創建葉片的起止位置曲線；
3. 使用CAESES自帶的stream section曲線或meridional camber曲線創建葉片曲面的中弧線，以stream section為例，輸入設置如下；
4. 使用中弧線位置控制的參數，創建meta surface使曲線形成為曲面；
5. 在曲面上提取surface curve，基于surface curve創建參數化控制的offset曲線，可以創建葉片的截面輪廓線，通過這一步方法創建的截面輪廓線的前緣更圓潤，比直接用中弧線創建截面輪廓線的效果要好；
6. 再次使用meta surface創建葉片曲面，CAESES創建的葉片曲面處在hub和shroud區間內，因為偏移，導致有一側不會和hub或shroud曲面相交，使用Brep中的邊線延伸功能能夠使曲面延伸，滿足裁剪要求；
7. 先使用hub曲面、shroud曲面和葉片尾緣裁剪曲面對葉片裁剪并封裝成固體，隨后陣列固化后的葉片，與hub和shroud曲面組合到一起，完成離心葉輪的設計。
展開 在CAESES中可以采用專門的離心葉輪建模方法快速、方便的構建離心葉輪全參數化模型，也可以針對特殊結構進行造型研究（如下圖向心渦輪中的星型結構）。
葉輪模型
本文將以某離心壓氣機葉輪為例介紹CAESES中進行離心葉輪參數化建模及優化的方法。
全參數化模型
離心葉輪的建模難點在于葉片曲面的構建及參數化表達，CAESES對于離心式葉輪的構建，主要分為三個部分的內容：
1. 在子午平面上限定hub、shroud、LE、TE的形狀和位置曲線；
2. 在空間中創建一系列的中弧面流線并耦合成葉片中弧面；
3. 使用中弧面加厚度分布的方法創建出葉片曲面。
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天洑憑借 “風扇葉輪智能優化設計” 案例，成功入選。該案例是基于天洑自主研發的優化設計軟件AIPOD
Ansys拓展與Concepts NREC的合作關系，通過CFD分析軟件與葉片設計軟件的集成，實現端到端工作流程，并加快產品上市進程
主要亮點
雙方現在可以在Concepts NREC的AxCent? 3D葉輪機械組件設計中運行面向葉輪機械應用的Ansys CFX?計算流體力學軟件
該合作使設計人員能夠以更高的預測準確性快速評估機器性能，從而縮短設計周期，并提高壓縮機、渦輪機、
為了設計出高性能的通風機，傳統的設計方法已滿足不了需要，必須采用現代設計理論和方法。這就要求設計者必須詳細掌握流體機械性能和內部流動狀況，從而給流體機械內部流動理論和試驗研究提出了新的課題。而大型商用CFD軟件的出現給風機的數值模擬帶來了極大的便利，使人們對風機內部流場有了更深入地了解
葉輪是離心泵設計中最重要的部分。經過多年的分析和研發工作，已經開發出了成功的葉輪。最佳葉輪的葉片通過設計是向后彎曲的。這些向后彎曲的葉片具有小于90度的葉片角，并且由于其自穩定的功耗特性而成為行業中最優選的葉片類型。
摘 要：通過數值計算和實驗研究了采用新方法 - 泵葉輪蓋板切割（PIST）來改造泵葉輪對流場和泵性能的影響。本研究的主要目的是研究輸送單相液體離心泵在中低比轉速下的水力性能，該泵通過PIST方法進行了改進。在這種類型的蓋板切割中，不同的切割尺寸僅適用于閉式葉輪的蓋板，而輪轂和葉片的幾何形狀（直徑）保持不變。這種改進增加了葉輪和殼體之間與蓋板側的間隙，為泵送含有未溶解氣體的流體創造了理想的條件
葉輪是離心泵設計中最重要的部分，需要經過多年的分析和開發工作，才能成功研制而成。
理想的情況是，葉輪葉片設計向后彎曲。這些向后彎的葉片角度小于90度。由于其自穩功耗特性，這類葉片備受業界歡迎。
作者介紹
2004年博士畢業于西安交大，畢業后在多家全球500強跨國企業從事仿真應用工作，目前為GE Grid Solution Technology Center的仿真負責人。
摘要：由于傳統車用渦輪增壓器葉輪的效率、流量以及壓比等各項性能無法滿足設計要求
基于CFD仿真、元建模和貝葉斯推斷方法的離心泵優化設計
在采用中心葉輪的離心泵設計中，CFD是分析效率的有效工具。使用CFD，工程師可以分析設計的性能，輕松更改參數以了解流量如何受到影響，并生成泵的流量-效率曲線。
圖2：根據模擬結果，可以輕松地生成泵流量-揚程（左）和流量-效率曲線（右）
使用CFD，可以更簡單、更快速地基于某一比轉速下的最佳場景找到最有效的設計。
