负荷控制风车低速轴流风机的稳态和非稳态全环空模拟评估

抽象的

对负荷控制风车风机的非定常全环空计算进行了稳态混合平面方法与时间平均方法的比较。目的是评估与更经典的方法相比，完全非稳态计算的附加价值，特别是关于空间和时间周期性释放的影响，在这样一个不寻常的操作，如风车。进行了全局稳态测量和转子径向特性的实验。数值分析表明，非定常仿真时均解所得到的windmilling全局性能与定常情况相差不大，尤其是转子。定子中出现了一些差异，特别是速度场方面。这一行的时间周期性释放对流动非定常响应有明显的影响。一个详细的分析强调，在一个稳定的方法记录的风车流动的一般模式也在非稳定的情况下被报道。

1.介绍

在不久的将来，对车载电能的需求将成为飞机制造商非常兴趣的主题。从这个角度来看，目前正在进行几项研究，以调查现有的车载设备之间的任何潜在能源。这是本研究的背景，其专注于对低速低尺寸风扇的分析。

这个风扇的作用是在飞机着陆时冷却热交换器。它位于进气的下游。在飞行中，通过冲压空气产生的质量流量确保了这一功能;风扇不起作用，到处乱转。在此背景下，风车作业不再被视为仅发生在意外情况(发动机熄火)的边际运行模式，而是被视为潜在能量回收的解决方案。本文研究的风车结构被称为“负载控制风车”，位于文献中充分记录的自由状态和锁定转子结构之间。

在文献中，几项关于涡扇的研究表明，风车运动的特征是转子和定子列的高度负相位，导致大量分离[1-4.］．这一现象在负荷控制的风车中比在自由风车中更为重要。为了更好地理解，图中给出了在压缩机模式下、在自由风车和在负荷控制风车下的常规风扇速度图的说明1．

风车流动复杂拓扑对数值趋同和预测性有问题。在未发表的先前作品中测试了不同的方法和湍流模型，以评估风车性能或更好地了解该制度的流量的不稳定性。

关于在Freewindmill的涡轮机的预测性，通常报道转子出口处的数值径向分布与实验数据很好，这不是定子出口的情况（稳态混合平面仿真[5.]在1/12和全环的1/12和1/10扇区上不稳定模拟[6.那7.])。这是因为损失机制没有被很好地捕获。因此不能很好地预测总体性能。在小轴流风机上加载风车时，转子出口的数值径向分布不再与实验结果一致，这加剧了整体性能的差异(稳态混合面模拟[8.])。这来自于事实，在负载的情况下，转子上的流动比在自由风车更分离。本文以实验数据为参考，对负载控制风车的稳态混合面计算与时间平均全环面计算进行了比较。研究了混合平面方法和周期性释放对混合平面性能的影响。需要指出的是，本文选取的风车磨工作点是稳态混合面模拟中存在许多收敛困难的工作点。这是位于自由风车和高负荷风车之间的典型操作范围。在这些情况下，困难的收敛被怀疑来自固有的空气动力学不稳定。为了验证这一假设，进行了非定常计算。

对于风车流的非定常，二维NLH方法[9.杜福尔等人[5.那10.]， Goto等对全环1/12扇区的非定常计算[6.]强调定子中发生涡旋脱落现象的存在。根据Dufour的说法，转子唤醒定期冲击定子叶片，该刀片负责连续修改定子的攻角，这导致或多或少强的分离。goto等人。[6.]试图在3D角度上分析此涡旋脱落，但由于需要更多调查的模式的复杂性。本文的一个目标是分析3D定子分离的时间演变，特别是考虑到其径向不稳定行为。因此，本文呈现的不稳定计算用于分析流动的不稳定，以改善风车流动拓扑的理解和抽取通用模式。最后一个目标也是检查关于在本作者的前一篇论文中提出的稳定计算中强调的转子拓扑的趋势[11.]，通过使用不稳定的模拟。

因此，本文的范围是在不寻常的情况下运行的传统风扇的空气动力学性能，即风车条件。此处讨论了以下主题：（一世）稳态混合面模拟和时间平均全环空计算的全局和局部预测性与实验数据进行了比较（ii）全环计算与稳态混合平面方法的二次流动拓扑比较（iii）转子和定子在全环计算上的风车分离区域的3D结构分析

2.机和方法论

所研究的机器是一种传统的转子-定子型轴流风机。由于风机的几何形状是机密的，表中仅给出一些基本性质1．

本文用一种特殊的表示方法来说明传统压缩机的整体性能:形式主义。这些参数，适用于粘合剂等人的非设计配置。[12.特纳和火花[13.]，在平均二次半径处定义：

3.实验装置

在Asae-Supaero的空气动力学，能量和推进（Daep）中，已经实施了一个被称为Windmill低雷诺斯的柳树的测试设施，以分析风车中低维风扇（直径≤200mm）上的流动行为状况 [14.］．试验台由空气真空系统和异步电力发动机组成，其组合使我们能够从压缩机浪涌到锁定转子配置的所有可能的操作点。该设施使我们可以独立控制吸入和轴载荷的流动产生。通过与电动发动机耦合的差压变压器扭矩计（Magtrol TM 306）测量和控制旋转速度和扭矩。测试设施在图中可见2．如图所示，发动机远离测试部分，以保护测量从电磁干扰。如果需要，仪表部分是可逆的，以反转流动方向。风扇几何形状由固定的可拆卸转子和定子组成。

进行入口（平面1）和出口（平面5）之间的测量以评估全局性能。它由3个热电偶（k，基本精度1°）和连接到差分传感器的6孔肯特腔室组成（罗斯蒙特， MBAR，基本准确性全面(FS))。这使我们能够测量平均总温度和平均静压。此外，出口(5面)配备了一个固定的五孔探头，用于获取总压力(Keller， MBAR，基本准确性FS)。此外，转子进口、转子出口和定子出口的三个壁面静压口位于固定方位位置。

记录局部径向分布，分析转子流动拓扑。两个定向五孔探头分别位于转子前缘(平面2)上游约7毫米和后缘(平面3)下游约5毫米(Keller，  mbars, basic accuracyFS,罗斯蒙特  mbars, basic accuracyFS)。速度和压力场以及流动角度的径向探测从枢纽传导到约35个位置。第三方向五孔探头在定子（平面4）的后缘下游约27.5毫米（凯勒，  mbars, basic accuracyFS,罗斯蒙特  mbars, basic accuracyFS)。在这种情况下，方位角和径向探测都在俯仰方向45°以上，离散度为1°。这导致在一个静叶通道内大约15个不同半径的14个测量分布。五孔探头的方位运动由电机驱动，并由安装在套管上的环形齿轮保证。Newport高性能旋转级装置确保该齿轮在45°角扇形上的旋转，对应大约3个叶片通道，这取决于考虑的转子。发动机的角度分辨率为0.0025°，机械间隙约为0.01°。数据采集是由一个复合的国家仪器(NI) cDAQ-9172设备连接到3种NI模块，用于记录电流(NI 9215)、电压(NI 9203)和温度(NI 9211)。测量采集5000个样本，采样频率为20千赫。五孔探针的旋转和平移是通过一个2轴NI运动装置(NI PCI-7344)进行的。

根据传感器的全球和地方绩效评估不确定性。此外，使用学生的压缩机，FREEWMILL和负载控制的风车进行三个操作点进行重复性研究- 分布施加超过一系列测试序列，以获得95％的置信区间。结果显示在表中的全局测量2并且对于图中转子出口的五孔探头的局部测量3.．总的来说，重复性错误大于不确定性。由于清楚起见，本文的数字未在本文的附图中指出。

在本研究范围内，一个特定的操作点在负荷控制的风车操作被调查。它对应于在转子和定子列上的流动没有完全展向分离的情况。这一点的特点是流量系数约为 ，转速1500rpm，质量流量0.455 kg·s^-1．给出的结果根据大气温度和压力进行了修正。

4.数值设置

使用Numeca开发的Fine TM / Turbo V9.0.2的Euranus Solver进行了数值结果。所有计算都在内部超级计算机上执行，由16个处理器的24个节点和24个处理器的8个节点组成。用于稳态混合平面和全环模拟的数值域在图中示出2．在这两种情况下，轴，钟嘴和后部支撑不是数值表示的。

对于稳定混合平面方法，我们使用了一个整体尺寸为3.3 M pts的网格。转子内流道数为109条，其中叶尖间隙为29条，定子为89条。在俯仰方向的细胞数是51在转子和43在定子。每个叶片表面(吸力和压力)被离散，转子中有105个网格点，定子中有85个网格点。网格质量参数如表所示3.．

非定常计算的特点是网格为60 M pts(转子:32 M，定子:24 M)，对应于稳态情况的重复。根据上述的内部计算方法，对于如此大的网格尺寸，数值域必须被缩小(图2)．尽管这尺寸，但240000个CPU小时仍然需要达到收敛。出于同样的原因，不可能更精细的完整网格。转子的一个旋转在1564个角位置被离散化，对应于每个转子周期的92个时间步长，每隔68个时间段。达到10次旋转的收敛。

为两个计算设置了数值参数，如下所示。使用Autogrid 5™生成的多块结构网集离散域，该域是离散化的。该网格由位于叶片和通道中的H形网块周围的O-栅格块（O4H网格）组成。墙上的第一电池设定为5 μ的均值壁处的参数约为0.3 ( )．全局试验数据用于设置总均匀入口边界条件(压力，温度)和施加出口的质量流量。湍流闭合采用双方程海温模型。湍流强度是根据雷诺数(约3%)计算的。稳态仿真的四阶段龙格-库塔方案保证了伪时间的提前。对于全环空情况，采用Jameson提出的双时间步进方法实现时间离散。内部循环中的迭代次数设置为10。空间离散是基于单元中心有限体积方法。对流通量采用加人工耗散的Jameson二阶中心格式确定。

5.比较分析

本节从全局性能、径向分布和局部流动拓扑三个方面比较了稳态混合面和全环空非定常RANS模拟的预测性。全局性能提取与实验相同的轴向面和质量平均。所有径向数值轮廓在实验轴向平面上提取，并在面积加权方位角平均后得到。可以假定，由于转子中计算出的流动是稳定的，因此相对坐标系中俯仰方向的数值平均等效于固定方位位置的实验时间平均[5.］．在静子中，几个径向分布在俯仰方向的实验测量和平均叶片通道。非定常计算的时间平均超过6个转子周期， ．这个最后一个参数被定义为定子刀片数的函数如下所示：

5.1。全球性能

全局流量系数用两种数值方法都能很好地估计，如表4.．这种良好的一致意味着转速和质量流量都是数值施加的。相反，在仿真的加载系数（6％误差）上观察到更差的预测。这可以通过考虑机械损失和使用质量流量加权平均值来估计实验空气动力功率。这两个预测的总熵效率也类似于测量的总熵效率。在定子静压下降上报告了计算之间的唯一区别。实际上，不稳定的情况的定子分离比混合平面模拟更延伸，更强烈。利用有效流动区域更重要，定子出口处的轴向速度较小，并且静压大于记录在稳定情况下的静态压力。此外，在转子静压下降方面，两种模拟都显示出与实验相同的差异。

5.2。径向分布

在图4.，研究了压缩轴向速度的演变。在转子入口，两个模拟是等效的，如预期的，并很好地匹配测试数据从跨中到叶冠。然而，在叶片的下半部分记录了一个显著的差异。在轮毂附近缺乏可预测性可以解释为数值边界层发展不足。在转子出口处，混合面方法与时间平均非定常情况之间没有差异。总的来说，轴向速度沿跨度的预测是相当好的。这意味着静脉堵塞(无效流动面积流出几何面积[15.]）通过模拟估计。在定子插座上，两种方法之间记录了更大的差异。据报道，全平均案例的时间平均解决方案与实验数据更好。由于该方法考虑到转子对定子拓扑的影响，因此该结果并不令人惊讶，因此预期将更代表该行中的实际流动现实。

转子负载系数和压力比的径向分布在图中考虑在图中5.．工作交换不会在负载控制的风车上从枢纽单调从轮毂融合到古典风扇操作。两种模拟都抓住了一般形状，特别是斜率反转。然而，从跨度的枢纽到30％的距离以及从该高度送到护罩的低估时，记录类似的高估。后者表示停滞区域中的方法的不良行为。据信对切向速度的不良预测是对工作交换的不良一致性与测试数据负责。关于损失，数值预测从枢纽到罩子很好。令人惊讶的是，稳定的模拟似乎与测试数据更好地吻合。从完整的环形案例中预期更准确的结果，因为考虑了更多的流物理。

现在检查定子中的数值方法的预测性。发病率和压力比的径向分布在图中给出6.．在进口，两种方法都能很好地预测从轮毂到30%叶片跨度的流动。从这个高度来看，有很大的差异。混合平面方法似乎比非定常情况给出了更好的结果。这可以通过提取径向分布的轴向平面的位置来解释:转子/定子轴向距离太小，无法放置一个以上的五孔探头。定子进口的萃取面与转子出口的萃取面相同，数值上位于混合面之前。对于定子损失，两个模拟都大大低估了压力比。

在图7.，给出了定子大量分离引起的静脉阻塞的实例。当考虑方位变化时，数值方法之间存在显著差异。这一结果明显地否定了混合平面方法，并强调了非定常情况下预测定子内流动物理的相关性，尽管对轮毂处的最大速度略有高估。

最后，在转子中，除了停滞区域中的工作分布和毂附近，除了两种方法之外，这种方法都被两种方法捕获了流动拓扑。这一点导致怀疑湍流闭合。正在进行内部研究以研究大量湍流模型的影响。然而，目前没有显着改善，尽管据报道，SST和Spalart-Allmaras模型是最好的。总的来说，渗透率在整个过程中相对良好地预测了两种方法。在大多数差异的定子中，不稳定的方法似乎比稳定的方法更加相关，特别是当考虑方位角方向时。然而，在这两种情况下，定子中的总压力损失严重评估，强调了RAN方法的潜在不关会，以捕获在风车处的分离流的物理学。仿真的第一次提高是使用层流湍流转换模型来解释雷诺数效应。通过使用Langtry等人提出的模型来测试该溶液。[16.那17.]在更精细的网格（14米PTS）上以尊重方法要求。转子没有见证差异。在定子中，没有达到改进：压力损失的轻微差异是值得报道的唯一点。下一步是尝试计算LES计算以捕获更多流物理。

5.3。当地流动拓扑

本部分的目的是检查目前作者的前一篇论文中使用混合平面方法记录的典型风车气流的一般趋势([11.]在时间平均不稳定的计算上观察到。

数字8.显示静压轮廓，具有在转子毂附近的流线。两个数字结果都非常相似。轮毂边界层内部的曲率效应产生与转子旋转相比的逆向的串联。

同样，图中给出了转子出口处的径向速度轮廓9.强调了两个模拟结果是相同的。此外，每个段落都显示了完全相同的模式。

上述结果最终导致了与转子分离相同的3D结构，如图所示10.．流动在整个前缘上分离，但由于径向速度的阳性值和稳定性降低，因此朝向护罩传播。总的来说，关于转子拓扑的所有结果都是通过不稳定的计算确认的。

数字11.给出了两种计算方法的定子出口轴向速度轮廓。在稳态混合面模拟中，极值比时间平均解更重要。在后一种情况下，由于时间和空间约束释放所支持的均质化，流拓扑变得平滑。

从先前的数值结果中出现的是事实，通常说，在稳定的混合平面计算和转子中的时间平均的不稳定情况之间没有存在显着差异。该结果来自定子仅影响系统渗透性而不改变转子拓扑[8.］．在定子上，在极值和流动拓扑上报告差异。最后一段将在下一节调查这一点。

6.风车定子分离分析

在本节中，目的是分析定子分离的非稳态3D结构，这在图上呈现12.在给定的时间步骤和8个连续段落。方便地，为了更好地理解，在本节中呈现的所有图中指出了这些段落的编号。由于零轴向速度异索曲面，可视化流动分离。主要差异在从一个通道到另一个通道的后缘发现，其中分离结构在三个方向上高度发展。在尖端区域中，分离轴向和径向地从通道1到4延伸。在最后一段中，分离截断，这意味着分离的方位角宽度在至少两个通道上铺展。径向地，涡旋似乎从护罩中出现，然后在向外进入出口时迁移到轮毂上。

数字13.描述在一个转子周期的不同时间步骤中截取叶片到叶片视图上的熵轮廓的时间的演变。填充一个转子和一个定子叶片以遵循转子旋转。在给定时间的定子攻角的相应θ平均径向分布呈现黑色粗线（其他时间步长）。红线对应于转子周期期间的时间平均分布。该图证实了转子通道上的定子分离的相位锁定，其由Dufour等人报告。[5.那10.］．在定子出口处识别的结构似乎在旋转的相反方向上发展。该图说明静脉堵塞在定子中通常比在转子中更重要。在风车操作中，二次流动负责转子分离的向后运动，这使得影响定子的唤醒[11.靠近裹尸布。这可以解释为什么绝大多数绝对气流角的变化都发生在叶尖区域。

为了完全理解定子分离的3D结构，现在研究了其径向演进。在图中定子出口给出熵轮廓和零轴向速度。14.在转子周期。另外，径向速度分布在同一时间步骤呈现，并且被提取以用于固定方位角（黑色粗线）。红线对应于转子周期期间的时间平均分布。可以看出，熵的异质性很大，尽管最高值位于护罩附近，但分离是最大的。通过通道的径向速度的迹象显示在转子时段期间的几次变化了几次。这在该通道中的流体替代地朝向轮毂和朝向护罩移动，证明定子分离的径向不稳定。这种行为是由等间隔的高熵区域的位移引起的周期性限制（空间模式3转动旋转的相反方向）所引起的。到了作者的知识，到目前为止，在有关风车操作的文献中，分离的这种不稳定的径向行为从未报道过。

数值结果显示了定子中发生的高度不稳定的3D分离。彻底了解这种拓扑仍有待实现，但分离的区域清楚地锁定在转子的相位上。这种现象在护罩区域中尤其重要，其中转子唤醒是由于次级流动的影响而最宽的。就风车的流动理解而言，urans计算揭示了一个有趣的拓扑。然而，这种昂贵的方法没有关于全球性能估计或对转子本地拓扑的理解的附加值。实验初步结果还显示了复杂不稳定行为的一些指示，但完整的实验活动仍在继续。

7.结论

本文的第一个目标是比较在负载控制的风车上轴流风机在选定的工作点上运行时，混合面稳定计算和全环空非稳定计算的时间平均解之间的全局和局部性能。第二个目标是分析一个转子周期内的定子分离，以更好地理解其三维结构。从以前的讨论中得出以下结论:（一世）在转子中，在混合平面计算与不稳定情况的时间平均溶液之间的全局和径向性能方面，转子可见很小的差异。（ii）在定子两种方法之间有显著差异，全环空方法似乎更能代表流动，特别是在螺距方向上。（iii）对于转子的拓扑结构，在30%叶片跨度的工作预测方面，数值结果与实验结果相差不大。这被归结为三维三角形的转子分离，几乎不影响轮毂附近的区域。这可能与失稳区强度和再附着线位置的预测不准确有关。此外，在定子中，对损耗的数值预测与实验数据相差甚远。总而言之，RANS方法对于在负载控制的风车上运行的风扇的相关性肯定是值得质疑的。（iv）在风车，定子分离的结构是高度三维和锁定转子的相位。

8.视角

未来的工作将专注于（一世）不稳定计算的模态分析;（ii）在转子出口处的不稳定测量，分析风车流动的光谱含量（Kulite探针）;（iii）在转子和定子出口处进行热丝测量，研究分离结构。

命名法

上标

：	在转子出口评估平均二次半径。

下标

：	入口
：	转子进口
：	转子出口/定子入口
：	定子出口
：	出口。

缩写

斜：	偏态
Asp.ratio：	纵横比
Exp.ratio：	膨胀比。

罗马符号

：	绝对总焓（J·Kg-1）
：	发病率(）
：	绝对静压(Pa)
：	绝对总压力（PA）
：	半径（m）
：	刀片速度（m·s-1）
：	绝对速度(m·s-1）
：	绝对径向速度（m·s-1）
：	绝对切向速度(m·s-1）
：	绝对轴向速度(m·s-1）
：	相对速度（m·s-1)．

希腊字母

：	相对流动角(）
：	转子出口偏差(）（= ）
：	压力比
：	全球效率
：	流量系数
：	载荷系数
：	叶片角速度(rad·s)-1)．

的利益冲突

作者声明本文的发表不存在利益冲突。

致谢

该研究是在Corac基因组项目的范围内进行的，其旨在优化更多电动机的电力管理。作者愿对政府倡议创造的Corac联盟表示感谢，以协调航空航天的研究努力。作者也负责技术人员，以获得对测试设施的宝贵和众所周知的工作。

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