[发明专利]一种基于机理模型的风机叶片结冰预测方法、装置及存储介质在审
| 申请号: | 202210326014.7 | 申请日: | 2022-03-30 |
| 公开(公告)号: | CN114676653A | 公开(公告)日: | 2022-06-28 |
| 发明(设计)人: | 杜静宇;许扬;任鑫;童彤;王恩民;王华;赵鹏程;吴昊;祝金涛 | 申请(专利权)人: | 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 |
| 主分类号: | G06F30/28 | 分类号: | G06F30/28;G06Q10/04;G06F30/20;F03D80/40;G06F113/08;G06F119/14 |
| 代理公司: | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人: | 安彦彦 |
| 地址: | 102209 北京市昌平区北七*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 基于 机理 模型 风机 叶片 结冰 预测 方法 装置 存储 介质 | ||
1.一种基于机理模型的风机叶片结冰预测方法,其特征在于,包括:
S1:将风机叶片结冰过程解耦为过冷水滴运动、水滴与叶片表面之间的碰撞、水滴相变结冰和宏观结冰四个过程;
S2:将水滴视为离散相,分析大空间内水滴在运动过程中自身受力,建立水滴完整的受力模型,并对大空间内水滴的运动轨迹进行计算追踪,建立水滴的运动模型;
S3:考虑水滴与壁面碰撞后不同状态带来的质量损失,完善水滴的碰撞模型;
S4:根据水滴结冰过程的质量守恒和能量守恒,建立结冰模型,并研究不同的宏观水滴结冰模型,通过实验数据验证结冰模型的准确性,选择精度较高的模型进行判别结冰状态和结冰程度;
S5:耦合水滴的运动模型、碰撞模型和结冰模型,选定某一翼型叶片和工况,对整体叶片结冰过程进行数值模拟;
S6:研究不同环境因素对叶片结冰的影响,实现风机叶片结冰的预测。
2.根据权利要求1所述的基于机理模型的风机叶片结冰预测方法,其特征在于,S2中,水滴所受力包括水滴自身的重力、水滴受到流体的浮力、流场压力梯度力、水滴受到流体的曳力或阻力、附加质量力、Basset力、Magnus力、Saffman升力、热泳力和湍流脉动力。
3.根据权利要求1所述的基于机理模型的风机叶片结冰预测方法,其特征在于,S2中,基于水滴运动方程,采用拉格朗日法对大空间内水滴的运动轨迹进行计算追踪。
4.根据权利要求1所述的基于机理模型的风机叶片结冰预测方法,其特征在于,S3具体为:根据水滴运动的轨迹,轨迹线中存在着与翼型上下表面相切的两条轨迹线,位于这两条轨迹线之间的水滴会全部撞到翼型上,而轨迹之外的水滴则会绕过翼型;定义两条轨迹线间的翼型区域为水滴撞击区,定义撞击到翼型上的水滴数量为水滴撞击量;考虑水滴与壁面碰撞后的状态,及捕获、破裂或飞溅从而带来质量损失,优化水滴碰撞模型。
5.根据权利要求1所述的基于机理模型的风机叶片结冰预测方法,其特征在于,S5中,采用CFD方法对整体叶片结冰进行数值模拟。
6.根据权利要求1所述的基于机理模型的风机叶片结冰预测方法,其特征在于,S6中,环境因素包括环境温度、空气湿度、水滴粒子的尺寸、结冰时间、气流速度、叶片翼型和叶片材质。
7.根据权利要求1所述的基于机理模型的风机叶片结冰预测方法,其特征在于,S6中,叶片结冰参数包括叶片结冰冰形、结冰时间和叶片气动性能。
8.根据权利要求1所述的基于机理模型的风机叶片结冰预测方法,其特征在于,S6中,对影响叶片结冰的环境因素进行敏感性分析,得到叶片结冰过程与环境因素之间的定量关系。
9.一种计算机设备,其特征在于,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8任一项所述的基于机理模型的风机叶片结冰预测方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述的基于机理模型的风机叶片结冰预测方法的步骤。
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