CFD技术在水轮机设计及改造中的应用

就当今水轮机设计及改造中采用的CFD技术———计算机模拟流态分析技术作了概要说明 ,CFD技术是一种全新的水轮机设计理念 .同时主要介绍了CFD技术在水轮机设计及改造中的应用 ,CFD技术的特点并对CFD技术在水轮机模型试验中的应用 ,即NTS(数字试验台 )作了较为详细地说明与介绍 .随着计算流体力学及大功率计算机的发展 ,此项技术正在成为水轮机设计与改造的主流     

基于小波神经网络的水轮机叶片裂纹源的定位技术

针对水轮机结构复杂等特点,传统的时差定位及模态定位方法不能满足其裂纹水轮机叶片定位要求,提出利用小波神经网络对水轮机转轮叶片的裂纹进行定位.训练采用标度共轭梯度算法(SCG),并对输出结果采用竞争处理方式.结果表明,与BP网络相比,小波神经网络提高了定位的准确度,所确定的裂纹位置最大误差仅为4.2%,是一种适合复杂结构的定位方法.     

基于LBM的贯流式水轮机甩负荷特性研究

基于格子Boltzmann方法(LBM),采用壁面自适应局部涡黏模型,对原型贯流式水轮机甩额定负荷的瞬态过程进行了大涡模拟,获得了在活动导叶两段关闭方式下水轮机甩负荷过程中转轮转速、水力矩、轴向力等工作参数的变化规律,探讨了贯流式水轮机在甩负荷过程中导叶和转轮前后的水压变化.计算得到甩负荷过程中转轮最大转速上升率为36.7%,满足电站甩负荷调节的要求.较慢的导叶关闭速率可以降低水压力波动的幅度.对甩负荷过程中水轮机各过流部件内的瞬态流场进行了分析,结果表明:在水轮机甩负荷过程中,水流冲角的变化使得叶片表面产生低压区从而引起空化空蚀,在转轮和尾水管内部存在湍流涡及复杂的二次流动,影响系统的运行稳定性.     

矩形潮流能水轮机性能研究

为了有效地利用潮流能,设计了一种适合于中低流速、容易实现大型化的新型潮流能发电转换装置——矩形潮流能水轮机.基于矩形水轮机的设计,采用数值模拟的方法,分析了密实度、叶片安装摆角、流速等参数对水轮机性能的影响,并对叶片间流场扰动进行了研究.结果表明:叶片数(密实度)和叶片安装方式对矩形水轮机的获能特性和推力特性产生较大影响,通过调节叶片数和安装摆角可以改善水轮机的能量利用效率;来流是影响矩形水轮机工作性能的外在因素,在叶片数和安装摆角确定的情况下,来流不仅可以改变矩形水轮机的工作速比区间,而且还直接影响着矩形水轮机的功率、推力特性;叶片在迎流面和背流面体现出不同的水动力特性,叶片在背流侧的能量捕获能力明显低于在迎流侧的,迎流侧叶片对流场的扰动是一种负面效应.     

翼型和运行条件对混流式水轮机转轮汽蚀的影响

本文从理论上探讨了引起水轮机汽蚀的原因,着重分析了水轮机中翼型汽蚀与沿翼型的压力分布、翼型头部的形状及水轮机的运行条件等因素之间的关系.提出了防止和减轻汽蚀破坏的新设想.     

裂纹源的支持向量机与神经网络定位对比研究

利用声发射技术检测水轮机叶片裂纹的产生位置.针对水轮机结构复杂及裂纹位置比较集中等特点,提出利用支持向量机的分类与回归功能对水轮机转轮叶片的裂纹进行定位.结果表明,与BP(误差反向传播)神经网络相比,支持向量机在叶片区域的识别率为100%,高于BP网络;裂纹源到焊缝的距离的预测精度也稍高于BP网络,因而支持向量机是一种适合复杂结构的定位方法,特别是在样本量不大的场所.     

可调直立叶片潮流发电系统研究

以5kW潮流发电装置为背景,提出了可调叶片水轮机潮流发电控制方案.对水轮机及系统进行了数学建模,并在计算机上对所设计的系统进行了数字仿真.仿真结果表明该方案是可行的.     

基于工程经验和RBF神经网络的水轮机综合特性曲线拓展和重构

水轮机特性曲线是描述水轮机运行过程中运行参数变化及相互关系的重要数据图.采用径向基函数(Radial Basis function,RBF)神经网络拓展和拟合水轮机特性曲线的方法可避免用具体的数学表达式表示该特性曲线高度非线性的函数关系,而是通过对离散样本点的学习和训练来获得水轮机全特性曲线.在使用RBF方法进行拟合数据和重构曲面之前,本文利用边界条件和工程经验将已知工况区域的特性曲线向小开度区域和低效率区域进行了有效拓展,大幅增加了RBF神经网络的学习样本数量,从而进一步提高了RBF方法拟合水轮机全特性曲线的精度和可靠度.以HL180水轮机为例,对拓展和拟合水轮机综合特性曲线的具体过程进行了详细介绍.计算结果表明,同仅采用RBF神经网络方法相比,采用本文方法得到的水轮机全特性曲线具有更高的精度和可靠度.     

基于RBF神经网络的水轮机振源参数识别方法

在对水轮机进行力学建模和分析时,其振动荷载特性往往是未知的,但却是十分重要的.基于径向基函数(RBF)神经网络,提出了水轮机振动荷载参数识别方法.根据在丰满水电站现场观测的水轮机振动响应数据,识别出了水轮机在不同运行状态下的振动荷载参数,其中包括振动力的频率、相位差和幅值.利用人工神经网络具有解决参数识别反问题不适定性的能力,建立了水轮机系统响应与模型参数之间近似的非线性函数关系.现场实际应用结果表明,经过充分训练的神经网络具有较快的收敛能力和较高的预测精度.     

低比转速混流式水轮机转轮上冠型线的优化方法

通过混流式水轮机转轮上冠型线的优化,以提高水轮机效率为目的,基于ISIGHT软件集成GAMBIT和ANSYS FLUENT16.0软件,采用实验设计的最优拉丁超立方(optimal Latin hypercube, OLH)方法提出了80组设计方案.然后运用ANSYS FLUENT16.0软件对各方案进行数值计算,以设计工况下的水轮机效率为目标函数,进而用响应面方法(response surface method,RSM)得到近似模型.最后结合粒子群优化(PSO)算法进行自动优化设计,提出一种低比转速混流式水轮机转轮上冠型线的优化设计方法.该方法应用于模型混流式水轮机转轮上冠型线的优化设计,结果表明:优化后水轮机水力效率提高0.35%,从而为混流式水轮机转轮上冠型线的优化设计提供了合理有效的途径.