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速度滑移对液力透平的水力性能和内流特性有一定影响。以反转泵液力透平为研究对象,评估不同湍流模型对液力透平水力性能影响的敏感性,通过数值模拟与试验值误差分析发现,采用RNG k-ε湍流模型预测液力透平水力性能具有较高的可信度。选用RNG k-ε湍流模型和CFX17.0,分析透平内速度滑移机理及速度滑移量化指标,进一步对比液力透平和离心泵速度滑移的大小及流动机理。研究发现:液力透平叶轮内存在速度滑移现象,速度滑移导致透平水头降低,并诱发了附着于叶片工作面的旋涡。透平滑移系数随比转速变化而变化,数值在0.2~0.4。比较反转泵液力透平透平工况与泵工况的滑移系数发现:当比转速大于50时,透平工况的滑移系数比泵工况的小,比转速低于50时,出现了透平工况滑移系数高于泵工况的情形。 相似文献
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为揭示正导叶进出口角对多级液力透平性能的影响,以一台3级离心泵作液力透平为研究对象,利用速度矩相等并根据叶轮和反导叶几何参数推导出正导叶进出口角,设计出推导后的三种导叶模型,通过计算流体力学软件CFX对初始方案和三种新方案进行数值模拟并对比分析。结果表明:三种新方案在各个流量工况下效率均有明显提高,且高效运行范围变宽,其中新方案中方案C液力透平的性能最佳,在最优工况下效率提升了2.15%;内流方面,新方案下的多级液力透平在正导叶与叶轮之间的压力分布更加均匀,各级叶轮叶片进口附近的漩涡区域变小,同时对于进口处较高的湍动能区域也有明显减弱。上述研究可为今后多级液力透平导叶设计和优化提供一定参考。 相似文献
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现有时间序列分类方法普遍基于一种循环网络结构解决时间序列点值耦合问题,无法并行计算,导致计算资源浪费,因此提出一种增强局部注意力的时间序列分类方法。该方法拟合混合距离信息以增加时间序列位置感知能力,将混合距离信息融入自注意矩阵计算中,从而扩展自注意力机制;构造多尺度卷积注意力获取多尺度局部前向信息,以解决标准自注意力机制基于点值计算存在注意力混淆的问题;使用改进后的自注意力机制构造时序自注意分类模块,并行计算处理时间序列分类任务。实验结果表明,与现有时间序列分类方法相比,基于局部注意力增强的时间序列分类方法能够加速收敛,有效提高时序序列分类效果。 相似文献
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液力透平叶轮出口处存在大尺度螺旋形尾涡,对机器的效率和运行稳定性有影响。为分析液力透平尾涡流动机理,利用Q准则识别提取尾涡结构,并对其速度场进行分析。研究发现:尾涡旋向与叶轮相反,其涡核半径约为叶轮出口半径的1/3,且在涡核中心发现了逆流区。根据叶轮出口处尾涡切向速度沿半径分布规律,可将尾涡流动分为涡核心区和涡衰减区,涡核心区内,切向速度沿半径急剧增加,在涡核半径处达到最大,在涡衰减区缓慢下降,在管壁处其值约为峰值的一半。沿着流动方向,尾涡切向速度分布逐渐平缓,且其峰值所在位置逐渐向管壁处移动。涡核心区内以切向速度动能损失为主,是引起液力透平水力损失的原因之一。 相似文献