基于CFD模拟分析的风机风道优化设计.docx

doi：10.3969/j.issn.2095-4468.2014.05.206基于 cfd 模拟分析的风机风道优化设计曹雷*1，邹建煌 1，刘中杰 2（1-珠海格力电器股份有限公司，广东珠海 519070；2-国家节能环保制冷设备工程技术研究中心，广东珠海 519070）摘要 通过 cfd 仿真模拟，对风机的三维内部流场进行分析。根据分析结果提出优化设计方案。优化设计结果：风量增加 11%，噪声降低 2 db(a)。实验结果显示风量提升 3%5%，噪声降低(14) db(a)。从 实验和 cfd 仿真的角度验证了优化方案的可行性；优化方案大大节约了风机研发成本，缩短了研发周期。关键词 离心风机；cfd 模拟；风道优化optimization design of fan ventilation duct based on cfd simulation and analysiscao lei*1, zou jian-huang1, liu zhong-jie2(1-gree electric appliances, inc. of zhuhai, zhuhai, guangdong 519070, china;2-national engineering research center of green refrigeration equipment, zhuhai, guangdong 519070, china)abstract in this paper, by the method of the cfd simulation, the 3d inner flowing field of the fan is analyzed.according to the analysis result, a optimization design plan is put forward. the design result shows that air volume improves 11%, and acoustic noise is reduced about 2 db(a). the experiment result shows that testing air volume improves 3%5% and acoustic noise is reduced about (14) db(a). the feasibility of the optimization design plan is validated through experiment and cfd simulation methods; the optimization scheme saves the costs of research and development, and abridges the period of research and development.keywords centrifugal fan; cfd simulation; ventilation duct optimization型线，包括蜗壳、叶轮、导流圈等，以及关键部件间的装配尺寸，对风机风道进行优化设计，如此反 复可达到优化目标，并可根据最终的优化方案制作 快速成型风机，对该优化方案进行试验验证，进一 步说明 cfd 模拟分析的可行性，这样可以节约开 发新产品的成本、降低研发风险，大大提高了产品 的研发可靠性，有效缩短产品研发周期，不但可为 公司节约成本、增加产能、提高效率，还可以减小 研发技术人员的工作量，从而更专注于产品的设计 优化，产品研发流程图如图 1 所示1。0 前言风机作为应用最广泛的叶轮机械之一，是一种 以连续旋转叶片为本体、使能量在流体工质与轴动 力之间相互转换的动力机械，具体而言就是将机械 能转换为流体能量的流体机械，是典型的旋转机 械。良好的气动设计不但可以提高风机的运转效 率，降低风机的损耗，节约能源，对空调风机而言 还可以降低噪声，提高用户的舒适性。为了缩短风 机的研发周期，通过 cfd 仿真模拟可以对风机的 内部复杂的流动进行可视化，更加直观地分析风机 的内部流场，了解内部流动的规律，找出内部损失 的原因，对风机风量小、噪声大、效率低、功耗大 等问题从根本上分析解决，然后根据 cfd 流场分 析的结果，通过调整风机的结构尺寸、关键部件的符合要求图 1 产品研发流程示意图*曹雷（1985-），男，硕士，中级工程师。研究方向：流体机械相关的流场及噪声优化分析。联系地址：珠海前山金鸡西路珠海格力电器股份有限公司，邮编：519070。联系电话e-mail：。 本论文选自 2012 年珠海国际制冷技术交流会议。62产品定型工业试验数值试验数值模拟周期模型改造初始模型第34卷第5期2014年10月vol.34, no.5oct. 2014曹雷等：基于cfd 模拟分析的风机风道优化设计式，如采用标准ke模型可能导致负的正应力。与湍流物理定律不符，这时就必须对正应力进行约 束。为了实现这种约束，涡粘系数表达式中的cm应与应变率联系起来，不再保持不变。这就得到了realizable ke模型3。 相对于标准ke模型，realizable ke模型对于旋转流动、强逆压梯度的边界层流动、流动分离和 二次流流动求解有更好的表现，这些正是对风机内 部流场模拟所需要的。1 cfd的理论基础及计算模型1.1 流体动力学的基本方程微分形式的流体动力学基本方程有：连续性方 程、动量方程和能量守恒方程。对于流体而言，它 必须满足基本的控制方程2。连续性方程：r + (ru) + (rv) + (r w) = 0(1)txyz式中：r流体密度，kg/m3；t时间，s；u、v、w指速度在 x、y、z 方向上的矢量分 量，m/s。动量方程：2 风机内部流场的cfd模拟2.1 风机的机构尺寸对离心风机而言，蜗壳及叶轮是其最主要的部 件，其型线设计的好坏将直接影响风机的性能，原 机的蜗壳叶片型线如图 2 所示。 ( ru )v p+ div ( ruu ) = div ( m gradu ) - + s(2)utx ( r v )v p+ div ( r vu ) = div ( m gradv ) - + s(3)vty ( r w) vp+ div ( r wu ) = div ( m gradw) -+ s(4)wtz式中：su、sv、sw方程广义源项 能量守恒方程： ( rt ) k+ div ( r ut ) = divgradt + s(5) ctt(a) 风机的蜗壳型线式中：k表面传热系数；r流体密度； c流体的比热容； st粘度耗散项。该方程是以温度 t 为变量的能量守恒方程，通 常流体的总能量包括内能、动能和势能，一般情况下可以忽略动能的变化。1.2 湍流计算模型目前常用雷诺（reynolds）平均法与大涡模拟 法来对湍流进行数值模拟，工程应用实践证明 realizable ke模型能够同时满足工程中精度和效 率的要求。realizable ke模型：在具有大时均应变率计算(b) 风机的叶轮型线图 2 风机关键部件图2.2 cfd 计算结果分析计算时对风机模型进行必要的简化，保留其主 要的风道部件，去除蒸发器外的阻力部件，通过 proe63第34卷第5期2014年10月制 冷 技 术chinese journal of refrigeration technologyvol.34, no.5oct. 2014专业结构设计软件将模型简化，并导入专业流体网格软件中进行网格划分。考虑到叶轮区域是主要的 做功区域，其网格质量的好坏将直接影响计算的收 敛性，甚至影响计算结果的准确性，因此采用分区 域网格划分法4。对叶轮区域采用计算收敛性较好 的六面体网格进行划分，其余则使用自适应良好的 四面体网格进行划分，总体网格数量为 300 万，网 格质量良好。输出网格并导入专业流体仿真软件中设置并 计算。采用realizable ke湍流模型，选用压力进口、 压力出口边界条件5，蒸发器部件采用多孔介质处 理，蒸发器的阻力特性根据实验测得。进行三维非 定常计算，叶轮旋转1度所用时间为一个时间步长。 数值模拟结果如下。图 3 给出了风机出口处不同截面的流场速度矢量分布，从图中可以看出，三个截面的速度矢量分 布有明显差异，特别是在出口靠近蜗舌处，越靠近 进口，出口靠近蜗壳处的回流越明显，低速区域面 积越大，出口速度方向与出口截面的正交性越差， 气流扩散的能力越低。而蜗舌处的流场越紊乱，将 会导致风机的噪声增加。2.3 风机的 cfd 优化根据 cfd 分析结果，考虑可将蜗舌间距适当 调整，并且调整蜗壳出口扩压角，有利于气流的扩 散；调整叶轮的外径、内径、叶片弯度、叶片曲率 半径等参数6，叶片数保持不变。优化设计后的蜗壳叶轮叶片型线如图 4 所示。(a) 距离进口 25 mm 处的截面速度分布矢量图(a) 风机的蜗壳型线(b) 距离进口 50 mm 处的截面速度分布矢量图(b) 风机的叶轮型线图 4 优化后风机关键部件图3 验证分析3.1 cfd 优化验证分析对优化后的风机进行 cfd 流场分析，如果 cfd(c) 距离进口 75 mm 处的截面速度分布矢量图图 3 风机不同截面流场速度矢量分布图6422.7721.6320.4919.3618.2217.0815.9414.8013.6612.5211.3910.259.117.976.835.694.563.422.281.140.0022.7721.6320.4919.3618.2217.0815.9414.8013.6612.5211.3910.259.117.976.835.694.563.422.281.140.0022.7721.6320.4919.3618.2217.0815.9414.8013.6612.5211.3910.259.117.976.835.694.563.422.281.140.00第34卷第5期2014年10月vol.34, no.5oct. 2014曹雷等：基于cfd 模拟分析的风机风道优化设计分析结果可行的话，再进行实验验证。为保证优化前后 cfd 分析结果的可比性，优 化前后对模型做相同的简化，选择相同的网格尺寸 进行网格划分，网格质量良好，同样采用 realizable ke湍流模型，压力进出口边界条件，蒸发器部件 采用多孔介质处理，进行三维非定常计算，叶轮旋 转 1所用时间为一个时间步长。数值模拟结果如下。低；优化后的风机与原机相比，相同截面位置的最大速度增加，说明其风叶的做功能力增强。从计算 的风机流量也看出，优化后的风机流量提高 11.4%。cfd 分析结果显示，优化后的风机速度场分布 良好，气流经过叶轮和蜗壳的作用能够获得更高的 速度，更加均匀的流场，使得优化后风机风量提升，表明优化方案具有可行性。下面从实验的角度对优 化方案进行测试分析，进一步验证该优化方案的可 行性。3.2 实验优化验证分析根据优化后的蜗壳风叶，制作快速成型蜗壳风 叶，根据 gb 1236-2000工业通风机用标准化风道 进行性能试验标准7，对原机方案和优化后方案 分别进行噪声和风量实验测试。在实验中对两种方案风机进行高、中、低和超 低四个档位的噪声和风量测试，测试结果如表 1 所 示，其中风量噪声变化正值为增加量，反之为减小 量。从表 1 中可以看出，优化方案在各档位上的风 量增加 3%5.5%，且每一个档位上的噪声总值相比 原机都有不同程度的降低；特别是超低档，降低更 加明显。(a) 距离进口 25 mm 处的截面速度分布矢量图表 1 原机及优化后的实验测量数据档位风量变化/%噪声总值变化/(db(a)高档中档 低档 超低档3.35.05.45.1-1.55-0.97-1.95-4.47(b) 距离进口 50 mm 处的截面速度分布矢量图图 6 给出了两种方案的风量噪声曲线图，从图上可以看出优化方案的噪声风量曲线更加平稳，同 风量下相比原机噪声平均降低 2 db（a）左右。实 验结果表明优化后的风机在噪声风量性能方面有 明显的优势，该优化方案具有可行性。0.0-0.5-1.0-1.5-2.0-2.5-3.0-3.5-4.0(c) 距离进口 75 mm 处的截面速度分布矢量图图 5 优化风机不同截面流场速度矢量分布图由图 5 和图 3 对比可以看出，优化后的风机流场的高速区域面积变大，各个截面出风口的速度方 向与出口截面的正交性较好，无回流迹象，出口靠 近蜗舌处的低速区域减小，出风更加均匀。蜗舌处 的紊流程度减小，将会给风机噪声带来一定的降档位图 6 优化后同风量下的噪声变化65中档高档低档超低档25.0923.8422.5821.3320.0718.8217.5616.3115.0513.8012.5511.2910.048.787.536.275.023.762.511.250.0025.0923.8422.5821.3320.0718.8217.5616.3115.0513.8012.5511.2910.048.787.536.275.023.762.511.250.0025.0923.8422.5821.3320.0718.8217.5616.3115.0513.8012.5511.2910.048.787.536.275.023.762.511.250.00第34卷第5期2014年10月制 冷 技 术chinese journal of refrigeration technologyvol.34, no.5oct. 2014参考文献：4 结论1）通过 cfd 模拟分析的手段对风机的三维流 场进行可视化研究，根据分析结果提出优化方案。 计算结果表明，优化方案不但风量提升 11%，而且 同风量下降低噪声 2 db（a）。应用 cfd 方法对优 化方案的可行性预测具有一定的可靠性，根据流场 的分析特征可预判风机的噪声及风量。2）cfd 分析的结果在实验中得到了验证，说 明了模拟分析的准确性。在产品开发阶段应用 cfd 方法，可以快速进行故障分析及诊断，给出优化方 案，从而提高产品研发及故障诊断的效率、大大缩 短开发周期、节省开发费用，其分析结果对于设计 开发人员优化产品设计具有重要参考价值。陈海生, 谭春青. 叶轮机械内部流动研究进展j. 机械工程学报, 2007, 43(2): 1-10.王福军. 计算流体动力学分析m. 北京: 清华大学出 版社, 2004.霍长宏, 刘江波, 俞燕. cfd 分析和模拟技术在某轻卡 风道设计中的应用j. 合肥工业大学学报（自然科学 版）, 2007, 30(s1): 19-2