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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。

本案例主要介紹了基于Ansys專門優化軟件optiSLang、旋轉機械氣動仿真軟件CFX和結構仿真軟件Mechanical對某軸流風扇葉片進行參數化優化的過程；優化目標為在固定轉速和背壓條件下，盡可能增大風扇流量并保證風扇的最大應力不超過限定值。

求解設置根據該款旋轉機械的相關參數，經過理論計算得到該旋轉機械的最大速度為25.6m/s，折合馬赫數為0.075，為不可壓縮流動，故選擇壓力基求解器，湍流模型選用了適用于旋轉機械的k-ε Realizable模型。對于動區域計算模型，本次穩態計算選擇了網格靜止不動的MRF旋轉坐標系法，計算迭代步數400步，相關設置如下。

二、求解設置根據該款旋轉機械的相關參數，經過理論計算得到該旋轉機械的最大速度為25.6m/s，折合馬赫數為0.075，為不可壓縮流動，故選擇壓力基求解器，湍流模型選用了適用于旋轉機械的k-ε Realizable模型。對于動區域計算模型，本次瞬態計算選擇了網格區域移動的滑移網格法，仿真的模擬時間為10s，相關設置如下。三、仿真結果迭代完成之后仿真云圖如下所示。

求解設置根據該款旋轉機械的相關參數，經過理論計算得到該旋轉機械的最大速度為25.6m/s，折合馬赫數為0.075，為不可壓縮流動，故選擇壓力基求解器，湍流模型選用了適用于旋轉機械的k-ε Realizable模型。對于動區域計算模型，本次穩態計算選擇了網格靜止不動的MRF旋轉坐標系法，計算迭代步數400步，相關設置如下。

這是一套全面的計算流體力學 (CFD) 的解決方案，同時具有高性能、高精度、多物理場仿真能力，完美適配旋轉機械CFD模擬需求。

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培訓目標：?了解CFD仿真流程及規范：計算域的建立原則、分析條件設置、網格劃分原則、模型簡化原則等CFD解析中常見的規范性問題；?能采用SCFLOW完成通用流體CFD分析，如模型建立、前處理、計算過程、后處理，并完成部分旋轉機械典型的實例操作。

<p>本案例利用Fluent中的滑移網格（RBM）模型，對離心泵性能問題進行了瞬態仿真計算。該案例僅對離心泵的瞬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。本文的相關設置依托于<a href="https://mp.weixin.qq.com/s?

、仿真、優化、數據管理于一體的現代化設計平臺。

本案例利用Fluent中的MRF模型，對離心泵性能問題進行了仿真計算。該案例僅對離心泵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。本案例采用的離心泵為8個葉片，以轉速為1200rpm，入口質量流量為280kg/s為標準設計相關模型，實際計算時采用3m/s的速度入口。

據測試結果可以看出，測試值比仿真值稍微低一點，可能是測試臺風管等處存在壓降，導致實際測試值比理論值低。 表4 方案2仿真值和測試值數據對比 綜合來看，表4顯示了冰箱機械室排風口風量的仿真值與實驗結果對比。

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。

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。

演講人介紹姚翔，Ansys旋轉機械流體仿真專家畢業于北京航空航天大學航空發動機專業，先后在北京華清燃氣輪機有限公司和中國科學院工程熱物理研究所承擔渦輪設計和試驗工作，擁有豐富的旋轉機械仿真和優化設計經驗。

基于此，本文在該影響因素分析結果下，對盤形軋制結構的關鍵零件進行優化分析，即對螺桿結構進行優化。15 mm和5 mm螺距的螺桿仿真分析結果如圖3所示。

1，問題描述 上周做了空調外機熱風短路的仿真方式，大家的閱讀量還比較高，說明對解決實際問題的case還是比較關注，后期我的分享也會盡量利用仿真方式來分析實際工作生活中的問題點。這樣對仿真的學習和認識都會更加深刻。