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        基于DOE與梯度優(yōu)化的驅(qū)動(dòng)條件多參數(shù)分析與優(yōu)化

        2020-12-04 03:17:06陳雪凱
        科技視界 2020年33期
        關(guān)鍵詞:供料物理性能側(cè)壁

        路 昕 盛 譽(yù) 陳雪凱

        (核工業(yè)理化工程研究院,中國 天津 300180)

        0 引言

        在離心力的作用下,轉(zhuǎn)子內(nèi)部的氣體沿徑向的分布隨著半徑的平方近似呈指數(shù)型分布,實(shí)現(xiàn)了雙組分氣體沿徑向的分離。

        為了進(jìn)一步的提高效率,在轉(zhuǎn)子內(nèi)部附加一個(gè)軸向的二次環(huán)流,使得徑向的分離效果得到倍增。根據(jù)轉(zhuǎn)子內(nèi)環(huán)流產(chǎn)生的原因,大致將外驅(qū)動(dòng)方式分為:熱驅(qū)動(dòng)、支臂機(jī)械驅(qū)動(dòng)和供取料驅(qū)動(dòng)。熱驅(qū)動(dòng)是指由于氣體溫度不均所產(chǎn)生的環(huán)流驅(qū)動(dòng)方式,又可以分為:端蓋熱驅(qū)動(dòng)和側(cè)壁熱驅(qū)動(dòng)。前者通過控制上下端的溫差來產(chǎn)生環(huán)流,后者通過控制側(cè)壁溫度的分布來產(chǎn)生環(huán)流。機(jī)械驅(qū)動(dòng)是指轉(zhuǎn)子的機(jī)械部件(例如轉(zhuǎn)子內(nèi)的靜止支臂)與氣體相互作用,所產(chǎn)生環(huán)流的驅(qū)動(dòng)方式。供取料驅(qū)動(dòng)在轉(zhuǎn)子內(nèi)部是十分復(fù)雜的一種驅(qū)動(dòng)方式。目前存在的一種供取料方式是:在中心軸線附近供料,在兩端通過支臂取料。

        合理匹配多種驅(qū)動(dòng)條件實(shí)現(xiàn)分離效果的優(yōu)化,以及明確各個(gè)驅(qū)動(dòng)條件對(duì)分離效果的影響特性是當(dāng)前分離理論研究的重點(diǎn)。

        本文以驅(qū)動(dòng)條件多參數(shù)優(yōu)化為切入點(diǎn),在分離理論計(jì)算的基礎(chǔ)上,引入DOE與梯度優(yōu)化算法聯(lián)用得多參數(shù)優(yōu)化算法[1-3],并探索多參數(shù)對(duì)物理性能響應(yīng)的關(guān)鍵性和交互性。

        1 物理性能計(jì)算方法

        1.1 物理模型和參數(shù)

        圖1 計(jì)算模型

        采用二維軸對(duì)稱模型,轉(zhuǎn)子的軸向高度為H,半徑為ra,角速度為ω。引入內(nèi)邊界的條件,計(jì)算區(qū)域?yàn)檫B續(xù)流區(qū)。同時(shí),采用以下環(huán)流驅(qū)動(dòng)條件:

        (1)溫度驅(qū)動(dòng):上、下兩端溫度均勻分布,分別為T上端和T下端。側(cè)壁溫度分為等溫與線性兩種。線性溫度分布時(shí),側(cè)壁兩端與轉(zhuǎn)子兩端溫度相同,分布呈線性。 等溫溫度分布時(shí),T側(cè)壁=(T上端+T下端)/2。

        (2)機(jī)械驅(qū)動(dòng):用旋轉(zhuǎn)速度滯后于轉(zhuǎn)子速度的無限薄圓盤模擬取料支臂對(duì)氣體的機(jī)械驅(qū)動(dòng)作用,支臂附近的氣體旋轉(zhuǎn)角速度為(1+β)ω,-1<β<0。

        (3)供取料驅(qū)動(dòng):不考慮供料氣流離開供料裝置后的具體行為,認(rèn)為供料氣流到達(dá)內(nèi)邊界處是一股具有一定寬度的、可以看成連續(xù)介質(zhì)的流體,供料流量為F。上、下兩端采用環(huán)形狹縫模擬取料作用,分流比為θ。

        1.2 計(jì)算方法

        采用微擾理論對(duì)Navier-Stokes方程組進(jìn)行簡化,把軸向環(huán)流作為小擾動(dòng)疊加到等溫剛體旋轉(zhuǎn)狀態(tài)上,并選擇等溫剛體旋轉(zhuǎn)狀態(tài)的物理參量作為特征量對(duì)方程進(jìn)行無量綱化處理。各物理量可以看作兩種運(yùn)動(dòng)分量的疊加,代入方程,略去二次及高階項(xiàng),得到柱坐標(biāo)系下、無量綱化、線性化運(yùn)動(dòng)基本方程為:

        其中,r,z為徑向,軸向坐標(biāo);u,w,v為徑向、軸向和角向的速度;p,T,ρ分別為氣體壓力、溫度和密度;ε0=exp (Ar2),A=Mω2r2a/2RT0,T0為 平 均 溫 度 ,Br=μ/ρ0ω2r2a/κT0是 Brinkman 數(shù) ,E=μ/ρ0ωr2a是 軸 線 處 的Ekman數(shù),ρ0為側(cè)壁密度,M為分子量,R為普適氣體常數(shù),μ和κ分別為氣體黏性系數(shù)和熱傳導(dǎo)系數(shù)。

        在得到轉(zhuǎn)子內(nèi)部流場分布后,采用低豐度條件下的改進(jìn)徑向平均法求解轉(zhuǎn)子內(nèi)部的豐度分布,進(jìn)而得到物理性能。

        2 DOE分析與梯度優(yōu)化算法聯(lián)用優(yōu)化

        DOE(試驗(yàn)設(shè)計(jì),Design of Experiment)有三個(gè)步驟:試驗(yàn)計(jì)劃、執(zhí)行試驗(yàn)和結(jié)果分析,其中結(jié)果分析包括:試驗(yàn)數(shù)據(jù)表格、散點(diǎn)圖、ANOVA分析表、Pareto圖、主效應(yīng)圖、交互效應(yīng)圖、相關(guān)性圖等。

        計(jì)算選取的試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法為最優(yōu)拉丁超立方方法。以兩因子9水平為例,拉丁超立方設(shè)計(jì)僅需9個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)就可以完成空間的填充。最優(yōu)拉丁超立方設(shè)計(jì)改進(jìn)了隨機(jī)拉丁超立方設(shè)計(jì),可以使所有的試驗(yàn)點(diǎn)盡量均勻地分布在設(shè)計(jì)空間,具有非常好的空間填充性和均衡性。

        表1 驅(qū)動(dòng)條件參數(shù)取值表

        梯度優(yōu)化算法能夠利用函數(shù)的導(dǎo)數(shù)、梯度等數(shù)學(xué)特征,實(shí)現(xiàn)高效的優(yōu)化。尋優(yōu)過程可以近似表達(dá)為:首先選定初始點(diǎn)X(0),按某個(gè)方向S(0),以初選步長 α(0)尋找一個(gè)新點(diǎn)X(1),使函數(shù)值f增加,并重復(fù)這一過程,直到獲得最優(yōu)解X*,即:X(k+1)=X(k)+α(k)S(k)確定序列;滿足f(X1)<f(X2)<…<f(Xk)<f(Xk+1)<…;直到f(X*)?max。

        DOE與梯度優(yōu)化算法聯(lián)用:應(yīng)用DOE分析在設(shè)計(jì)空間中均勻采樣,捕捉整個(gè)設(shè)計(jì)空間中最有效的設(shè)計(jì)區(qū)域。然后應(yīng)用梯度優(yōu)化算法在有效設(shè)計(jì)區(qū)域中進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),最終可獲得最佳設(shè)計(jì)結(jié)果。該方法可以在更少的優(yōu)化次數(shù)下得到更優(yōu)的結(jié)果。

        圖2 拉丁超立方設(shè)計(jì)

        圖3 DOE與梯度優(yōu)化算法聯(lián)用流程

        3 驅(qū)動(dòng)條件的多參數(shù)分析

        3.1 關(guān)鍵因子分析

        DOE分析的后處理功能根據(jù)樣本點(diǎn)建立針對(duì)物理性能的多元二次回歸模型,并通過對(duì)系數(shù)進(jìn)行歸一化處理轉(zhuǎn)化為貢獻(xiàn)度的百分比,建立Pareto圖。圖中帶條紋的表示正效應(yīng),無條紋的表示負(fù)效應(yīng)。圖4為驅(qū)動(dòng)條件對(duì)物理性能影響的前10項(xiàng)所建立的pareto圖。結(jié)果顯示,三種驅(qū)動(dòng)條件中熱驅(qū)動(dòng)的影響仍然占主導(dǎo)作用。

        圖4 驅(qū)動(dòng)條件對(duì)物理性能影響的Pareto圖

        3.2 主效應(yīng)及交互性分析

        主效應(yīng)圖表示因子在每個(gè)水平,其他因子的所有可能的組合對(duì)結(jié)果的影響的平均值。交互效應(yīng)圖根據(jù)主效應(yīng)分析的結(jié)果,反映某兩個(gè)因子的交互性對(duì)響應(yīng)的關(guān)系和程度。其是在第二個(gè)因子取不同水平的情況下,分別作出第一個(gè)因子對(duì)響應(yīng)的主效應(yīng)圖,然后疊加而成。兩條曲線不平行的程度反映了交互效應(yīng)的強(qiáng)弱。

        表2 優(yōu)化結(jié)果

        如圖5和圖6所示,熱驅(qū)動(dòng)條件和機(jī)械驅(qū)動(dòng)條件的兩條曲線交叉,是強(qiáng)交互關(guān)系;熱驅(qū)動(dòng)條件和供料流量的兩條曲線沒有明顯交叉,是弱交互關(guān)系。可見,三種驅(qū)動(dòng)條件間存在交互關(guān)系。

        圖5 上端溫度與機(jī)械驅(qū)動(dòng)影響的交互效應(yīng)圖

        圖6 上端溫度與供料流量影響的交互效應(yīng)圖

        4 驅(qū)動(dòng)條件的優(yōu)化結(jié)果

        表2為兩種側(cè)壁溫度分布下的驅(qū)動(dòng)條件優(yōu)化結(jié)果。其中,以線性分布的物理性能初始值為無量綱的基準(zhǔn)值。從優(yōu)化結(jié)果來看,兩種溫度分布優(yōu)化后的物理性能較初始值都有一定的提升,并且線性分布的物理性能更優(yōu)。同時(shí),等溫分布所需的上、下兩端熱驅(qū)動(dòng)溫差較線性分布要大。

        5 結(jié)論

        三種環(huán)流驅(qū)動(dòng)中,熱驅(qū)動(dòng)的影響占主導(dǎo)作用。并且驅(qū)動(dòng)條件對(duì)物理性能影響存在一定的交互性。

        (2)通過DOE與梯度優(yōu)化算法聯(lián)用,物理性能較初始值有一定的提升。兩種側(cè)壁溫度分布形式中,線性分布物理性能更優(yōu),所需的熱驅(qū)動(dòng)溫差更低。

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