旋轉機械
關注創建者：龍櫻 創建時間：2016-05-10
旋轉機械的視頻教程
基于STAR-CCM+的旋轉機械計算流程講解演示——以自由液面下旋轉螺旋槳數值計算為例
基于STAR-CCM+的旋轉機械計算流程講解演示——以自由液面下旋轉螺旋槳數值計算為例 適用人群：船舶工程在讀學生，計算流體從業者等 基于STAR-CCM+的旋轉機械計算流程講解演示——以自由液面下旋轉螺旋槳數值計算為例（免費）【已結束】 直播時間：2023-05-11 19:30 直播內容： 以STAR-CCM+計算流體力學軟件為工具，對自由液面下的螺旋槳旋轉過程進行數值模擬
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Fluent旋轉機械氣動與噪聲設計應用——氣動噪聲分析設計流程
Fluent旋轉機械氣動與噪聲設計應用——氣動噪聲分析設計流程 適用人群：學習型仿真工程師；理工科學生；旋轉機械噪聲從業人員 Fluent旋轉機械氣動與噪聲設計應用——氣動噪聲分析設計流程（免費）【已結束】 直播時間：2023-06-20 19:30 本講座從風扇氣動噪聲的產生機理入手,對風扇的氣動噪聲進行仿真預測方法的研究。
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軸流風機（旋轉機械）流體仿真在CREO7軟件環境下的操作
7.4多角度多工具對結果解讀及分析 針對CREO flow analysis教程匱乏現象，經作者研究提煉總結本視頻深入淺出講解CREO 7.0 流體仿真（CFD）關于流體“旋轉機械“仿真實戰操作，以現場操作、步驟講解、模型優化、提煉重點、總結經驗，經驗分享等方式對流體”運動學_旋轉機械“現象在仿真操作過程進行總結，希望能夠和朋友們一起學習進步。
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旋轉機械的實例教程
第十三節 轉軸具有橫向裂紋的故障機理與診斷
第七章 齒輪的故障機理及診斷技術
第一節 齒輪箱的失效與振動測定
第二節 齒輪的振動機理
第三節 齒輪的簡易診斷方法
第四節 齒輪的精密診斷方法
第八章 滾動軸承的故障機理及診斷技術
第一節 滾動軸承的失效與振動測定
第二節 滾動軸承的振動機理
第三節 滾動軸承的故障診斷方法
第九章 旋轉機械故障診斷技術及專家系統
第一節 旋轉機械故障的灰色診斷技術
第二節 旋轉機械故障的模糊診斷技術
第三節 旋轉機械故障的神經網絡診斷技術
第四節 旋轉機械故障診斷專家系統
第十章 大型旋轉機械在線監測與故障診斷系統簡介
第一節 國外大型旋轉機械在線監測與故障診斷系統簡介
第二節 國內大型旋轉機械在線監測與故障診斷系統簡介
第三節 大型旋轉機械在線監測與故障診斷系統的展望
參考文獻
展開 本文介紹了使用AI神經網絡進行旋轉機械葉片設計、仿真和優化的方法。通過建立神經網絡模型，實現了對葉片性能的準確預測和優化。本文的研究結果表明，AI神經網絡能夠有效地應用于旋轉機械葉片的設計、仿真和優化過程，并可提高葉片的性能和效率。
旋轉機械葉片是各種動力設備的關鍵部件，如航空發動機、燃氣輪機、壓縮機等。這些設備的性能和效率往往受到旋轉機械葉片的設計和性能的影響。因此，如何提高旋轉機械葉片的性能和效率是當前研究的熱點問題。傳統的旋轉機械葉片設計方法通常基于經驗或試驗，不僅耗費大量時間和資源，而且不能保證設計的最優性。因此，研究人員嘗試利用人工智能技術，特別是神經網絡技術，對旋轉機械葉片進行設計和優化。
近年來，國內外研究者對旋轉機械葉片設計、仿真和優化方法進行了廣泛研究。傳統的旋轉機械葉片設計方法主要基于經驗公式和試驗方法，如采用流體力學、熱力學和結構力學等相關理論進行葉片設計和優化。然而，這些方法往往存在耗時長、成本高、無法保證最優性等問題，因此限制了其應用范圍。近年來，隨著人工智能技術的發展，特別是神經網絡技術的應用，為旋轉機械葉片的設計和優化提供了新的解決方案。
神經網絡是一種模擬人腦神經元網絡的結構和功能的計算模型，具有自學習、自組織和適應性等特點。在旋轉機械葉片設計、仿真和優化中，神經網絡可以用于建立模型，實現對葉片性能的預測和優化。本文采用深度學習框架下的卷積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）相結合的方法，建立了一個多層次、多尺度的神經網絡模型，用于旋轉機械葉片的設計、仿真和優化。
結合神經網絡進行葉片優化設計主要有以下幾方面內容：
1) 應用神經網絡模型：當模型經過足夠的訓練和驗證后，可以將其應用于新的旋轉機械葉片的設計。
展開 1 旋轉機械流致噪聲問題
1.1 背景介紹
旋轉機械如泵、風機、風扇、螺旋槳、渦輪機械等廣泛應用于國民生產各部門，隨著產業競爭的加劇，人們對環保意識的提高，噪聲也成為產品核心競爭力的指標之一，如何降低噪聲也是各大風機廠等制造企業面臨的最具挑戰性的問題之一。
旋轉機械流致噪聲主要包括兩大類噪聲源：湍流噪聲和流致振動噪聲。湍流噪聲主要由其內部非穩定流動所引起的，從湍流噪聲產生的機理看，主要分旋轉噪聲（離散噪聲）和渦流噪聲（寬頻噪聲）兩大類；而流致振動噪聲則是由于流體流動產生的湍流脈動和聲脈動壓力作用在結構上，會引起結構的振動，如果激勵源頻率接近系統的某階固有頻率，將會引發共振而劇烈振動，從而輻射較強的噪聲。這兩類噪聲在旋轉機械中較為普遍，尤其針對具有管道系統的旋轉機械中，流致振動噪聲往往較為關注也比較突出。
1.2 理論介紹
目前，數值計算方法被越來越多的單位應用于旋轉機械噪聲評估與優化，可以對其噪聲產生機理和源特性進行詳細分析，同時方便分析諸多參數對噪聲性能的影響，為工程師設計低噪聲的產品提供數據支撐和理論指導。
旋轉機械的計算聲學就是利用現代CFD技術和噪聲模擬技術計算噪聲性能。在旋轉機械的設計階段就可以了解它們的設計與噪聲性能，減少試驗成本，縮短設計周期。因此，現代CFD與聲學數值計算技術已經成為廣泛采用的噪聲設計與優化技術。旋轉機械流致噪聲產生的最主要根源是流場產生的脈動引起的，因此準確模擬旋轉機械噪聲的前提是首先獲得準確的流場信息，然后采用合適的聲類比理論提取其流動聲源。
使用專業旋轉機械CFD模擬工具對各類型旋轉機械進行模擬，可以快速地獲得旋轉機械在工作狀態的流場信息。隨后利用聲學軟進行流動噪聲分析，建立的聲學模型結構表面為剛性壁面，湍流為聲源區，計算聲學域為湍流區以及外部的流場區域。在計算域外設置無限元包絡。
展開 CFX中旋轉機械模擬的新方法及其應用（旋轉機械相關），時間：6月28日，20:00-21:00 ,報名地址：http://event.31huiyi.com/615709261
300MW汽輪發電機組中的應用
7.4 汽輪機調節系統與軸系統扭振的相互作用
7.5 發動機曲軸扭轉振動的原因及振動模式
7.6 各種阻尼器與動阻尼器
參考文獻
第8章 非對稱轉子系統的振動
8.1 概述
8.2 非對稱轉子-軸承系統動力特性
……
第9章 旋轉機械轉子-軸承系統的穩定性分析
第10章 旋轉機械的非線性動力學設計
第11章 旋轉機械非線性故障的現場分析
第12章 轉子系統失穩后的疲勞強度分析
旋轉機械的相關專題、標簽、搜索
旋轉機械的最新內容
滾動軸承質量控制… 全來自用戶一線</li></ul><p>全是硬技術：</p><ul><li>聲場再現、傳遞路徑分析、小波包降噪、階次跟蹤、運行模態分析、阻抗管測隔聲、多物理量同步測量</li></ul><p>全是可落地：</p><ul><li>方法、參數、設備配置、結論一目了然，拿來就能用在產線、研發、質檢場景</li></ul><p>覆蓋超廣：</p><ul><li>電聲 / 噪聲控制 / 旋轉機械振動
本論文集收錄了來自高校、科研院所及頭部制造企業的多篇實戰研究，覆蓋電聲、噪聲控制與預測、旋轉機械振動分析、結構動力學、與AI結合智能檢測、傳聲器陣列聲源識別、電氣功率分析、應力應變測試與疲勞壽命分析八大核心方向。
所有案例均基于 HBK 測試設備完成，完整呈現了從測試方案設計、傳感器布置、數據采集解析，到理論推導、問題整改驗證的全流程。
AICFD 2026R1版本更新聚焦在智能建模、AI網格、幾何模塊、旋轉機械、多相流及后處理等方面。
二、智能結構仿真軟件AIFEM
AIFEM由天洑自主研發，集智能仿真、高效求解、設計優化于一體。
基于有限元分析技術，創新融合AI算法與工程專家知識庫，精準解決傳統仿真軟件四大難題：建模耗時、操作復雜、迭代低效、計算緩慢。
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7/16 | Ansys旋轉葉片設計、仿真及優化流程2026新功能及方案更新
講師簡介：
姚翔 | Ansys 高級應用工程師
主題簡介：主要介紹Ansys CFD 2026R1最新版本在旋轉葉片設計、優化和仿真領域的重要更新，同時展示Ansys CFD產品在冷卻風扇、飛行器旋翼和其他旋轉機械葉片氣動及氣動噪聲設計優化領域的最新案例和解決方案。
完成本課程后，您將具備對旋轉機械進行建模、分析和優化的能力，能夠提供切實可行的工程見解，并支持多學科工程環境中的創新和技術開發項目。本課程非常適合希望提升其 CFD 專業知識和在旋轉設備應用中基于仿真做出決策的工程師、研究人員、技術教育者和專業人士。
auth_key=1774799999-0-0-cd746299a9209466dfca1ab7e1f2abe2" alt="圖片1.png" width="582"></p><p class="ql-align-center">多重參考系模型應用示例</p><p><br></p><p> 在處理包含旋轉機械的計算流體力學問題時，<strong style="color: rgb
4、求解器升級
旋轉機械滑移網格優化：AICFD 2026R1優化了高精度瞬態滑移網格算法，采用交界面布爾運算與動態守恒插值法，確保通過旋轉-靜止交界面的通量嚴格守恒，提升風扇、渦輪、泵等旋轉機械瞬態模擬的精度與穩定性。
材料模型及多組分輸運增強：新增多種密度、比熱、動力粘度及熱導率模型，覆蓋理想氣體、多項式、分段線性等工程常用形式。
新增循環對稱約束，支持全周擴展顯示，適用于大型旋轉機械的靜態、動態、熱學分析，提升計算效率。
3、分析求解
多物理場分析能力增強，新增強熱固耦合分析，支持導入上游電磁、流體分析結果進行單向流熱固耦合分析。
全類型仿真分析，覆蓋核心需求：支持全尺度流場分析（穩態/瞬態、層流/湍流等）、全類型熱管理（共軛傳熱、自然/強制對流、輻射等）、多物理場耦合（流-固-熱-聲-運動聯動），還可實現多相流、旋轉機械、氣動噪聲、非牛頓流體等復雜場景仿真，同時支持與Altair? EDEM? 耦合，完成顆粒-流體系統仿真，滿足不同行業的個性化需求。
3.
過去一年，公司各產品線聚焦關鍵技術，取得了一系列扎實進展：
■ AICFD 智能化功能持續豐富，AI助手與網格生成能力增強；旋轉機械仿真完成多場景全面驗證；在GPU求解器、密度基求解器等前沿方向展開預研。
■ AIFEM 前后處理效率顯著提升，EDA接口實現自動化建模與映射；腳本錄制支持流程自動化；接觸算法通過工程驗證；多物理場耦合與應力疲勞評估能力進一步完善。
