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如果泵的運行接近或高于額定流量，MRF模擬可準確預測試驗壓力上升 對于較低的流量或部分負載運行，MRF預測的壓力升高高于試驗。 建議不要依賴MRF結果計算出的流體扭矩和功率，因為MRF結果計算出的功率和扭矩可能是錯誤的。

本案例利用Fluent中的MRF模型，對螺旋槳敞水水動力性能問題進行了仿真計算。該案例僅對螺旋槳的穩態計算進行了簡單演示，其余的旋轉機械的仿真設置與本案例基本一致，可按照該案例進行相關設置。本文僅計算了進速系數為0.4的工況，計算結果與相關實驗較為接近。

在2300rpm工況下，將PQ、MRF 域方法采用定流量的仿真值與風扇單體試驗結果進行對比，如圖2： 風扇在轉速2300rpm下，MRF 域方法靜壓為0、40、80Pa時仿真精度較高，隨著壓力增加，誤差逐漸增大。采用MRF 域仿真誤差整體大于PQ 方法，風扇模型精度及MRF域旋轉區域的建立方式都是造成誤差的原因。

Fluent_案例解析 旋轉機械_水泵 -MRF

4.2 材料設置此處選擇water進行計算，相關設置如下如所示：4.3 MRF設置此處對葉輪旋轉區域進行MRF設置，相關設置如下如所示，轉速為125.6rad/s，旋轉軸為z軸：4.4 邊界條件設置根據SCDM設置中的介紹，對各個邊界條件進行設置，各邊界條件的設置如下：對紅框區域的壁面進一步進行移動壁面設置，具體的設置如下：4.5 初始化設置

本案例利用Fluent中的MRF模型，對螺旋槳敞水水動力性能問題進行了仿真計算。該案例僅對螺旋槳的穩態計算進行了簡單演示，其余的旋轉機械的仿真設置與本案例基本一致，可按照該案例進行相關設置。本文僅計算了進速系數為0.4的工況，計算結果與相關實驗較為接近。

4.3 模型設置進行MRF設置。4.4 參數表達式設置本案例雖然僅進行4°攻角計算，但在此處進行了參數表達式的設置，可以快速更換角度進行測試，后續也可以進行參數化計算。此處不展開闡述，有需要的可以查看這兩篇文章進行學習Fluent MRF 旋轉機械 、參數化計算Fluent NACA2415參數化仿真計算（一）。

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在這些條件下，不太適合選用MRF公式對流動進行模擬，而需要使用滑移網格模型進行模擬。總而言之，利用了FLUENT CFD求解器在非結構混合網格上對后傾離心風機進行性能計算。 計算結果與現有試驗數據吻合良好。此外，還正確地預測了重要的性能趨勢，如壓力上升和效率隨流量的變化以及效率峰值點。這些結果表明，穩態MRF方法可以有效地計算離心風機的流量。

這些結果表明，穩態MRF方法可以有效地計算離心風機的流量。雖然目前的計算是對風機內平均流場的合理近似，但可以預見的是，當流體在非常低的流速下開始分解時，流動將變得非常不穩定。因此，穩態MRF方法無法滿足精度要求，需要非穩態（滑移網格）來進行求解計算。

，一個本地參考坐標系轉換被應用（local reference frame transformation）使在一個區域內的流體變量被使用計算在其相鄰區域邊界位置上流率；注，MRF方法不能夠考慮移動區域對于相鄰區域（可能是移動或靜止）的相對運動，計算網格保持恒定不變，這是一種類似于在某一位置凍結（analogous to freezing）運動部件運動，并觀察轉子在某一位置的瞬態連續流場，因此MRF

對比以上三種方法，各有其優缺點： MRF方法是一種穩態方法，因此具有設置簡單、計算快速、易于收斂等優點，在計算螺旋槳的敞水曲線時一般采用該方法，計算精度滿足要求，資源耗費較少，性價比高。