Oil-Air分离器性能预测模型的动态压力

文摘

基于航空发动机润滑油系统试验台,本文利用量纲分析的方法建立数学模型,用于预测动态压力的分离效率和阻力oil-air分离器适合工程。多元非线性拟合误差的分析和实验数据表明,建立了分离效率和阻力模型准确预测的分离和阻力性能动态压力oil-air分离器在一定的范围内;四个分离特性预测模型的平均误差为3.5%,最大误差小于16%。模型,建立了最小二乘法的精度最高;多元非线性拟合的平均误差的四个电阻特性预测模型是不到4%,最大误差小于15%,可以用来预测分离器的阻力性能。适用工况模型的润滑油流量4.3 ~ 8.5 L / min, oil-air比率0.5 ~ 3。

1。介绍

气液分离的现象广泛存在于各种工业生产领域,生物制药和航空航天石油开采。特别是在航空航天领域,发动机需要高性能润滑系统确保其安全平稳运行在高温、高压、高速的工作环境。由于发动机的总体要求的体积小,重量轻,润滑系统的设计要求为每个元素变得更加严格。在引擎的操作、清洁和低温润滑油是转移到发动机的旋转部分,从而减少摩擦和摩擦所产生的热量。空气会进入润滑系统由于内外的压力差。的作用下高速旋转部件,润滑油与空气混合形成润滑油乳化,转移到回油系统的回油泵。为了确保发动机的安全运行,回油的设计容量泵通常是大于石油供应,而且它还会发出大量的空气回油系统工作时。因此,流体的回油系统是一个两阶段混合油和空气,这将增加管道阻力,减少燃油散热器的性能,影响润滑条件下的配合端面摩擦。此外,如果两阶段混合油和空气直接进入到石油供应系统,它将导致石油供应压力和石油供应减少,从而严重影响发动机的安全。因此,有必要安装一个oil-air分离装置的回油系统。 Due to the advantages of its simple structure and lightweight, the dynamic pressure oil-air separator has been widely used in small aeroengines [1),但其流场更为复杂,涉及各向异性三维旋转流,还有大量的当地二次流,如中央回流,当地循环流,局部短路流和其他流现象。同时,由于两相的混合油和空气的存在,流场也有一个复杂的两相界面的变化。所有这些因素都会增加分离器设计和优化过程的困难。

近年来,研究动态压力oil-air主要集中在气液分离圆柱形气旋(GLCC),讨论了流动特性和力学行为的分隔符。在实验研究方面,戈麦斯et al。2)测试中的subvelocity字段分隔符的分布和湍流相关数量的变化在不同位置的分隔符。Hreiz et al。3,4)进行了深入的实验的漩涡特征管式气液分离器的内部流场,讨论了影响进口形状的流场和工作性能,证明了矩形锥形入口可以有效改善分离器的性能。萧et al。5]讨论了入口形式对分离器的流场,发现进气形式的变化直接影响分离器的内部流态,从而影响分离器的分离效率。风扇等。6)利用PIV测量分离器的内部流场。通过对比轴向速度、径向速度和分离效率,他们讨论了不同进气角度对分离器的影响。随着计算机技术的迅速发展,数值模拟方法已被广泛应用于研究的分隔符。Reyes-Gutierrez et al。7,8]分析了单相和两相分离器流场,讨论了流和结构参数对分离性能的影响。结果表明,分离效率大大影响分离器气体核心的行为。环形膜装置的安装可以有效改善GLCC的分离效率。杨(9)等人建立了气泡运动轨迹方程从理论的角度,研究了泡沫分离器的力学行为。此外,陆和胡10)使用DPM模型来研究在旋风分离器和油滴的运动计算出油滴粒径分布使用半经验的公式。结果表明,分离器的油滴飞溅现象会导致分离性能下降。在此基础上,考虑的动态接触角的影响空间界面,Alinejad和Peiravi11]研究两个气缸之间的碰撞和断裂的现象在9个不同的模式,定量和定性分析与实验结果。Guizani et al。12)的速度场分布模拟分离器通过结合RSM模型和DPM模型,和仿真结果反映流场的分布规律。范(13RSM)用来讨论进口角的影响分离器的单相流场和流场分布的差异在不同的情况下和分离器结构的改进设计。王等人。14)也用RSM模拟中的气旋字段分隔符,获得了压降和流场的速度分布规则分隔符。仿真结果与实验结果一致。在此基础上,朱et al。15]研究了分离器的底部出口形式采用RSM和讨论不同的出口形式的影响流场分布。他们相信一个切向出口更有利于提高分离效率。Ghasemi et al。16)进行了分隔符使用欧拉模型的数值模拟,讨论了结构入口宽度等因素的影响,进口角,入口高度,气缸直径,和出口管直径对分离效率,提出了一种结构优化方案。

作为一种数值方法,才能真正反映流体粒子之间的相互作用和改善流场的计算精度,加快(晶格玻尔兹曼方法)广泛应用领域的流动和优化(17,18]。它有可能描述当地流场的二次流现象。Derksen和范19,20.)加快方法用于研究旋风分离器的气相旋转流场和准确地描述旋进涡核的现象(PVC)的气相流场涡中心。胡锦涛et al。(21)也使用在加快D3Q9模型来模拟水力旋流器的单相气旋字段。他们发现,仿真结果的二次回流中心比Hreiz et al。22]。同时,仿真也捕捉到的不稳定特征旋涡流场的核心。

贝里奥et al。23]研究进口角的影响,位置、数量、形状、和其他因素对液体滞留在分离器的气体出口,给最优值范围内的研究。马纳尔et al。24)优化分离器的结构通过田口方法,分离效率进行了模拟研究通过RSM和金刚石,并发现修改分离器的性能改进。Wasilewski和Brar25)用RSM和金刚石研究20个不同的入口结构分隔符,发现弯曲入口对分离效率的影响很小,但更大的影响号码。李等人。26]使用PBM模型进行数值模拟流场的搅拌器和五个不同滴破坏模型的仿真结果相比对液滴破坏过程。Siadaty和黄等。27,28)使用Eulerian-Lagrange方法进行全面研究的影响气流气旋的性能和结构。分析结果表明,温度越高,较弱的回旋流,流压降和颗粒分离效率明显降低。同时,增加气隙宽度和减少排气导向叶片的角度可以提高分离效率。李等人。29日]了轴流式旋风分离器的内径150毫米为研究对象,研究材料在其进气湿度的影响粒度分布,总体效率、分类效率,减少颗粒大小。发现入口速度和粒子湿度恒定时,由于粒子的聚合,随着颗粒浓度的增加,收集和分类的效率明显提高。王等人。30.]研究了油滴分离过程的漩涡流。基于数值模拟和实验结果,他们建立了一个数值模型的影响液滴的碰撞和分手墙上的分离效率。悦et al。31日)利用实验和数值模拟来解释上的流动状态和流动行为纺丝液膜(USLF)气液柱气旋。基于实验中,四个流模式确定,回旋流、搅拌流、环状流,和带状流,他们也建立了流型图。杨et al。32)还结合实验和数值分析研究气液分离特性的圆柱形气旋。结果表明,分离器与强大的回旋流可能无法达到更好的分离效果。最后,基于液滴的力量和旋转动力学,建立了液滴迁移模型,准确地预测液滴的分离性能。

一般来说,过去的研究主要集中在旋流分离器在石油化工和生物工程等工业领域。然而,由于小进气道流和安装空间有限等因素,航空发动机旋流分离器的结构尺寸有很大的不同。这将导致不同的分离器的流场和流场结构的影响也将改变。因此,水力旋流器的研究成果难以直接应用于航空航天领域。虽然在谈到分隔符,专门为航空发动机,实验研究是最直接的方法,很难获得足够的和完整的实验数据。此外,如果分离器的特点分析了直接从理论和机制的角度来看,许多影响因素需要被忽略。大多数建立模型是半经验的公式,它有一定的错误并不是普遍的。虽然semianalytical解法如AGM (Akbari-Ganji的方法)33- - - - - -35)和火腿(同伦分析方法)36)可以直接获得更精确的线性或非线性的解决方案,其应用的难度相对较大,不利于在解决实际工程问题。数值模拟可以清晰地呈现出流分离器内部的工作条件,并且大多数研究现状提出的物理模型并不完美,由于缺乏一个整体的描述的相关特征分隔符。因此,三种方法很难建立一个数学模型代表整个分离器的性能。

因此,本文采用量纲分析方法并结合分离器的实验数据建立预测模型的动态压力oil-air分离器的特点的基础上,主要物理参数影响分离器的性能。根据仿真数据,分离器的性能预测模型进行了优化和改进。预测模型可以有效地预测分离器的分离效率和阻力性能误差测试分析和模型验证后,提供一个参考设计和改进的分隔符。

2。预测模型

2.1。流和结构参数

大量的学者们研究了流量的影响,oil-air比率,和结构参数对分离器的性能。与此同时,他们还提出建议改进的结构参数分隔符。然而,动态压力类型的oil-air分隔符为航空发动机有很大的不同,以及研究成果相对较少。的参数影响动态压力oil-air分离器的性能主要包括工作条件参数和结构参数。工作条件参数指分离器的内部介质的状态在操作期间。结构参数的结构维度构成的组件分隔符。在一起,他们确定分离器的性能。分离器的结构参数的定义如图1,结构和工况参数的值如表所示1。

2.2。预测模型建立

分离器的性能预测模型建立在本文中包括以下参数。这些参数和维度表中列出2。流量入口的流量所取代;此外,混合密度和润滑油密度是用来描述两相混合物的状态。

2.2.1。建立分离效率预测模型

后确定分离器的性能影响因素,核心需要选择物理量。在这篇文章中, , ,和选择为核心的物理量的分离特性预测模型,和建立无量纲方程(37]

分隔符的物理过程的功能是由量纲分析方法。众所周知,当处理实验或数值模拟的结果,通常是用于的范围(π₁,π₂、…π_n3)安排结果成幂律关系(38]。使用π定理得到它的标准方程:

根据空间一致性的原则,每一项的指数测定方法

系数可以通过使用公式(3),可以带进公式系数(2)获得

分离效率预测模型:

取对数方程(左右的5)将非线性模型转化为线性模型。取对数方程(左右的5),使用492套分离效率和阻力在实验获得的数据39由最小二乘法处理他们。结果显示在方程(6)。同时,提出选择方法,逆向选择方法,逐步选择方法(40- - - - - -43)是用于删除并选择变量来简化模型形式。结果见方程(7)- (9)。

2.2.2。阻力预测模型的建立

按照相同的方法和步骤分离效率模型,可以建立阻力预测模型,结果是

方程(10与等号)处理,结果显示在方程(11)- (13)。逐步选择方法和逆向选择的表达方法是一样的,看到方程(13)。

3所示。预测模型试验

预测模型测试主要包括两个方面:一个是测试的可靠性估计方程的参数和模型使用数学统计方法。第二是分析预测模型的拟合过程中的错误。

3.1。分离效率模型试验

每个分离特性预测模型的显著性检验,结果如表所示3。的数据表中的值用于确定各种预测模型的计算值是否能代表真正的价值。当统计值大于临界值,预测模型被认为反映了真实的情况;²是相关系数;值越大,相关性越强的变量和预测模型44]。

从表可以看出3的相关系数²分离特性的预测模型建立的四种方法是0.75,所以因变量和自变量有很好的相关性;在0.05的显著性水平统计值大于临界值, 。统计概率都小于0.0001,表明分离特性的四个预测模型是十分重要的。

接下来,预测模型的拟合误差进行了分析。以数值模拟获得的分离效率在文献[39)为横坐标和分离效率计算的预测模型作为纵坐标,分离效率的拟合误差图,如图2。表4显示的平均误差和最大误差四个预测模型。结合图2和表4,可以得出的结论是,多元非线性拟合,四个模型的平均误差小于3.5%,最大误差小于16%(最大值是15.9%)。根据日期从小型到大型,四个模型是最小二乘法,逆向选择方法,选择方法,并逐步选择方法。这表明该预测模型具有更强的意义具有较高的精度和较小的相对误差,但含有更多的变量,如模型获得的最小二乘法。落后的选择方法是相反的,建立的模型精度最低,但最少的变量,这使得工程应用更方便。比较方程的变量(6)- (9),它可以发现逐步选择方法,提出选择方法,和逆向选择方法去除的效果分离效率,但oil-air比例在实际工程应用程序不容忽视。因此,这三个模型不会在接下来的讨论研究。

3.2。阻力模型试验

每个电阻特性预测模型的显著性检验,结果如表所示5。从表可以看出5在0.05显著性水平,统计值的电阻特性预测模型建立是巨大的,而且远远大于临界值,统计概率小于0.0001,和相关系数接近1。因此,因变量和自变量是显著相关,重要性高,符合标准的显著性检验。

接下来,预测模型的拟合误差进行了分析。自400年之间的分隔符是电阻值Pa - 2800 Pa在不同的工作条件下,分布区间很大,所以图的形式2是不适合的。在这里,只有相对误差在不同工作条件下,如图3;误差分析表所示6。结合图3和表6,可以得出的结论是,这四个模型的平均误差很低,不到4%,最大误差小于15%(最高13.9%);整个错误的四个预测模型非常接近,因此很难评估其利弊。比较方程的变量(11)- (13),提出选择方法去除的影响β,逐步选择方法(逆向选择方法)删除的影响β和l1。β对电阻和l1没有影响。它间接地表明,β和l1分离器阻力密切相关,因此本文建立的四个模型都适用于分离器阻力性能的预测。

4所示。预测模型的应用

根据分析的多元非线性拟合误差分离器性能预测模型,可以看出每个模型都通过了显著性检验,表明它可以用于分离器性能的预测。在本节中,我们将结合所得实验数据进一步测试预测模型的准确性。

4.1。分离效率的预测

从上述可以看出,消除变量后,分离效率的预测模型不能反映的影响分离器的性能,因此本节将只讨论由最小二乘法建立的预测模型。用流和结构参数的动态压力类型oil-air分离器为方程(9),每个试验工况下的分离器的效率值计算并与实验值。结果如图4- - - - - -7。数据4- - - - - -7显示计算的分离效率之间的比较预测模型和实验数据条件下不同的气缸直径,入口倾斜角度、出口管直径和出水管的长度。从图可以看出4- - - - - -6分离效率计算的预测模型是接近实验值,和分布的总体趋势是一致的;随着流量的增加,分离效率逐渐降低;随着出口管直径的增加,分离效率逐渐提高。从图可以看出7之间的不同预测模型的计算值和实验值很小,但实验数据图中显示的最大分离效率 ,虽然预测模型没有显示这一现象。分离效率预测模型方程的指数形式,见公式(9)。当讨论某些因素的影响,将会有一个单调增加或减少分离效率;即预测模型不能获得最佳的分离器结构尺寸。这是一个模型中的缺陷,目前在进行改进。

此外,从数据可以看出4- - - - - -7在相同的条件下,预测模型的计算值大于实验值。分析认为,在实验中,需要一定的时间从一开始的石油样本集的集合。在这段时间里,重力油下沉,气体上升和树叶收集装置。这部分气体的体积不能包含在分离效率的计算。因此,分离效率的测量值相对较小。因此,本文认为上述现象是合理的。

为了进一步分析预测模型的准确性,54从实验获得的实验数据集被用来分析整体误差,结果如图8。从图可以看出,计算每个工况下的预测模型误差很小,最大误差为6%,平均误差为3.03%。总之,本文建立的预测模型能有效地预测分离器的分离性能。

4.2。阻力预测

比较方程(11)- (13),可以看出变量的数量的阻力预测模型建立的四个1 ~ 2个不同的方法,和每个变量的指数几乎是相同的。因此,本节只将只讨论阻力最小二乘法建立的预测模型。此外,在分离器的性能研究的过程中,由于严重的波动压力的两相混合物,分离器阻力不能获得的准确值。因此,在这一部分中,从文献[获得数值模拟数据19)将用于检查阻力预测模型。根据分析部分3,四个电阻的平均误差预测模型在本文建立相对较小,适合分离器性能的预测。然而,是否能预测流和结构参数的影响在分离器的性能还不清楚,所以本节主要关注这个问题,如图9。从图可以看出,随着流量的增加,oil-air比率,和油缸长度和温度的降低,油缸直径、入口倾角,分离器的阻力增加,和阻力分布曲线预测模型获得的数据与CFD的趋势是一致的,表明阻力模型可以预测六个参数的影响。在图9 (f)可以看出,通过CFD计算阻力分布形状像一个“蛇”,但预测模型是单调递增的。此外,图9 (h)显示阻力预测模型得到的曲线是平的。与出口管角的增加,阻力略有减少,数值模拟获得的增加的趋势。然而,阻力的分析数据显示,β当分布是0 ~ 25°,阻力之间的分隔符是880 Pa - 920 Pa。的事实,本文使用11种参数多变量非线性拟合建立阻力预测模型,误差是可以接受的。

从上面的分析,可以看出,当使用预测模型研究分离器的内部阻力,计算值与数值模拟结果不仅一致的趋势,但也值几乎是相同的。在深入分析阻力预测模型的准确性,分析之间的总体误差进行了阻力模型的预测值和CFD仿真值。结果如图所示10。见图10,预测模型的计算误差在每个工作条件相对较小,最大误差是11.36%,平均误差3.13%。因此,相信本文建立的阻力预测模型可以有效地预测分离器的阻力性能。

总之,适用范围的分离效率和阻力预测模型可以概括: 4.3 ~ 8.5 L / min,∈(0.5 ~ 3), 30 ~ 200°C, 60 ~ 120毫米, 10 ~ 20毫米, 0 ~ 25毫米, 2 ~ 3毫米, [0 ~ 25)°, 0 ~ 25°。在这个范围内,该模型可以有效地预测分离器的分离效率和阻力。

5。结论

本文采用量纲分析原理建立预测模型的分离特性和阻力特性动态oil-air分离器的压力,分析多个非线性拟合误差,并与实验数据比较,验证模型的准确性。结论如下:(1)利用量纲分析原理,分离和阻力特性的预测模型的动态压力oil-air分离器可以建立具有足够精度。此外,因变量和自变量有很好的相关性和高意义建立预测模型的分离和阻力特性,这符合显著性检验标准(2)随着流量的增加,分离效率逐渐降低;随着出口管直径的增加,分离效率逐渐增加;最大值出现在分离效率 。随着流量的增加,oil-air比率,和油缸长度和温度的降低,油缸直径、入口倾角,分离器的阻力增加(3)多元非线性拟合的平均误差预测模型四个分离的特点是不到3.5%,最大误差小于16%。从小型到大型,四个模型的最小二乘法,逆向选择方法,提出选择方法,逐步选择方法。与实验数据相比,平均误差小于3.03%,最大误差小于6%。建立了模型,通过最小二乘方法可以准确地预测各种工况分离器的分离效率(4)多元非线性拟合的平均误差的四个电阻特性预测模型是不到4%,最大误差小于15%。的总体误差四个预测模型非常接近,可用于预测分离器的阻力性能。预测模型的计算误差在每个工作条件小,模型和模拟值之间的平均误差为3.13%,最大误差为11.36%。因此,认为本文建立的阻力预测模型可以有效地预测分离器的阻力性能(5)可以使用本文中的模型建立: 4.3 ~ 8.5 L / min,∈(0.5 ~ 3), 30 ~ 200°C, 60 ~ 120毫米, 10 ~ 20毫米, 0 ~ 25毫米, 2 ~ 3毫米, [0 ~ 25)°,β∈(0 ~ 25)°性能预测的动态范围内oil-air分离器的压力。

数据可用性

所有生成的数据或分析在本研究中包括这篇文章。

的利益冲突

作者宣称他们没有金融和个人与他人关系或组织不当会影响他们的工作。没有专业或其他任何性质的个人利益或在任何产品,服务,公司可能被视为影响的位置或论文的审查。

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