第二代涡识别方法在混流泵内部流场中的适用性分析

流体机械内部涡的产生会严重影响流体机械的内流场及外性能,速度、压力等传统方式并不能全面揭示流场真实的流动情况,而涡识别方法可以表征混流泵内部涡结构,识别涡的大小、位置和演变规律。采用大涡模拟对混流泵内部流场进行高精度数值模拟,由此获得不同涡识别方法(涡量、螺旋度方法、λ2准则和Q准则)在混流泵内流场中识别出的涡结构。结果表明:与涡量准则法相比,采用第二代涡识别方法更能获得详细的混流泵内部的涡结构。其中,Q准则能剔除绝大部分的剪切层影响,较其他涡识别方法更好地捕捉混流泵内部的涡结构,显示的涡大小更加精确。通过Q准则的识别,提取了混流泵叶轮流道内规则的通道涡,此类型涡结构均匀分布在各个流道,叶片叶顶泄漏涡结构清晰,摆脱了壁面剪切层的干扰;导叶叶片靠近轮毂处同样获取了规则的通道涡,通道涡均匀的分布在各个流道内,叶片尾缘脱落涡摆脱了壁面剪切层的干扰,可以看到清晰的涡结构。Q准则在第二代涡识别方法中脱颖而出,更适用于混流泵内流场的涡识别,在涡结构以及涡大小的显示方面都具有优势,可用于旋转机械内流场的分析。     

中高温密封端面轴向变形及液膜汽化特性研究

为研究中高温液体动压型机械密封端面变形规律及液膜汽化特性,建立涉及汽液两相流和密封环变形的计算模型;以螺旋槽液体机械密封为例,研究不同介质温度下密封端面轴向变形特征,以及润滑膜压力、温度及汽化特性与端面变形的关系。研究表明：动环最大、最小轴向变形分别位于螺旋槽的迎风侧堰区内径侧附近、背风侧中部,槽堰区的轴向变形呈周向波浪式变化;密封端面变形导致坝区膜压、膜温升高且堰区液膜汽化程度明显提高;介质温度升高时,润滑膜温度明显升高、开启力下降,坝区保持低汽化程度,堰区汽化程度提升明显,且当介质温度达393 K后,汽化程度的增速明显加大,即存在汽化突增的介质温度值;转速增大,润滑膜整体汽化程度下降。     

离心泵回流漩涡空化的非定常特性研究

为研究离心泵回流漩涡空化的非定常特性,采用ANSYS CFX 14.5,基于标准k-ε湍流模型和RayleighPlesset方程的均相流空化模型,在小流量工况点0.4Q_d下,针对IS65-50-160离心泵进行非定常数值模拟,获得了回流漩涡空化的发展过程及叶轮叶片前缘处的压力脉动特性,并与其试验结果进行了对比。同时,针对叶轮和叶片前缘处的压力脉动监测点进行了相位交叉性分析。结果表明:在0.4Q_d工况下,当空化系数σ=0.056时,回流漩涡的发展会随着叶片旋转而发生变化,且整个过程中存在3个旋转分量;叶轮进口面未出现旋转分量,而叶片前缘附近出现了3个旋转分量,其传播频率比分别为0.35、0.66与1.95。     

端面粗糙度对螺旋浅槽机械密封液膜空化的影响

以螺旋浅槽上游泵送机械密封为研究对象,对端面粗糙度进行近似模拟,同时建立涉及表面粗糙度和液膜空化的间隙润滑膜流动计算模型,模拟分析端面不同部位粗糙度对密封液膜压力分布和空化的影响。研究表明：密封端面粗糙度会使液膜高压区压力提升、范围扩大,且粗糙度越大越明显,其中,动环非槽区粗糙度影响最大,静环端面粗糙度影响次之,动环槽区粗糙度影响最小;低转速(如1 000 r/min)时,无论端面粗糙与否,螺旋槽和粗糙微元均未导致液膜空化;较高转速时,位于较低膜压区的粗糙微元会导致液膜微观空化,动环槽区粗糙度对液膜宏观空化有一定的抑制作用且粗糙度越大抑制作用越明显,动环非槽区粗糙度导致膜压升高、空化区域收缩,静环端面粗糙度对液膜空化的影响相对较小;动、静环全端面粗糙时对空化的抑制作用比任何局部粗糙时强,且转速越高越明显。     

基于数字信号处理的轴流泵压力脉动试验研究EI北大核心CSCD

传统电信号压力传感器受电流干扰严重,为准确地获得轴流泵内部压力脉动特性,采用高精度数字压力采集系统对一轴流泵模型的叶轮进口、导叶流道内和导叶出口进行压力测试,试验在包含马鞍区的4个流量工况(0.45Q_d、0.8Q_d、1.0Q_d、1.2Q_d)下进行。试验结果表明:在稳定工况(0.8Q_d、1.0Q_d、1.2Q_d)下叶轮进口监测点P1的时域信号为规则的正弦波,脉动周期与叶片通过周期一致;受叶轮与导叶的动静干涉影响,导叶内部P2及出口P3均出现了小峰值的二次谐波。在非稳定工况(0.45Q_d)下各点的时域信号均出现较大峰值的二次谐波。通过快速傅里叶变换(FFT)获得了各监测点的频域结果:稳定工况下各监测点的压力脉动主频均为叶频(BPF),从叶轮进口至导叶出口幅值逐渐减小;非稳定工况下由于回流和叶顶泄漏涡等因素的影响,各监测点的频率成分复杂,主频向高频段移动且伴随有较强高频信号,脉动幅值大于其余工况。     

面向联邦学习的可验证安全聚合方案

在联邦学习中，多个数据拥有者可以联合训练一个高质量模型，有效地解决了数据孤岛问题，且能实现用户数据的隐私保护。然而，目前的联邦学习存在模型泄露、训练结果无法验证以及用户计算和通信代价较高等问题。对此，提出了面向联邦学习的隐私增强可验证安全聚合方案，实现了用户数据和模型参数的隐私保护，训练结果的可验证性，且大幅降低了用户的计算开销和通信代价。所提方案采用同态加密算法处理浮点运算，基于线性同态哈希函数验证聚合结果的正确性，其中部分用户掉线不影响最终的聚合结果。实验结果表明，所提方案具有较小的计算开销，且有效提高了训练模型的检测性能。