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        基于對流傳熱反問題的矩形通道內(nèi)擾流橫肋的形狀優(yōu)化

        2022-06-29 09:47:40陳金月閔春華楊旭光
        關(guān)鍵詞:擾流邊界點邊界條件

        陳金月,王 坤,閔春華,楊旭光

        (河北工業(yè)大學(xué) 能源與環(huán)境工程學(xué)院,天津 300401)

        0 引言

        通道表面增設(shè)擾流橫肋是無源強(qiáng)化換熱的一種常用手段。因其具有操作簡單、強(qiáng)化效果較好等優(yōu)點,在電子器件散熱[1]、冷卻設(shè)備[2]及太陽能空氣加熱器[3]等領(lǐng)域均得到了廣泛應(yīng)用。擾流橫肋的形狀和排布方式是影響強(qiáng)化換熱的重要因素。已有很多學(xué)者對此開展了相關(guān)研究工作。表1給出了文獻(xiàn)中出現(xiàn)的幾種不同形狀的擾流橫肋結(jié)構(gòu)。

        表1 文獻(xiàn)中典型橫肋擾流橫肋匯總Tab.1 Summary of typical structures of transverse ribs

        Vanaki 等[9]對矩形、三角形、楔形等不同擾流橫肋形狀進(jìn)行了優(yōu)化和性能對比,結(jié)果表明三角形肋能夠?qū)崿F(xiàn)最大綜合強(qiáng)化換熱效果;Yadav等[10]對太陽能空氣加熱器內(nèi)的流動與換熱進(jìn)行了數(shù)值分析,研究了湍流狀態(tài)下的12種不同尺寸的等邊三角形剖肋構(gòu)型,結(jié)果表明肋片存在最優(yōu)的螺距與高度。除肋片形狀外,排布方式對加肋通道的性能影響也很大,以下是研究者對不同排布方式的肋片的研究。Vanaki 等[9]對湍流狀態(tài)下,上底面加熱的2 種布置方式(直排式和交錯式)進(jìn)行數(shù)值模擬對比,結(jié)果表明直排式的Nu值最高,綜合強(qiáng)化換熱效果最好;Liu 等[11]重點研究了不同截斷方式肋片流道的傳熱及阻力特性,對比研究發(fā)現(xiàn),截斷型肋片在不降低換熱效果的基礎(chǔ)上,可以大大減小流道的壓降;Abraham等[12]對湍流狀態(tài)下V型和W型肋的中心頂點分別指向上游和下游的4種布置方式進(jìn)行了實驗和模擬研究,最終得出建議使用W型排布肋。

        以上研究針對不同形狀和排布的擾流橫肋的性能進(jìn)行了對比分析,未對橫肋的形狀進(jìn)行優(yōu)化。近年來反演優(yōu)化的思想越來越受到大家的重視。早期的研究主要關(guān)注于導(dǎo)熱反問題[13-15]或是反演未知的熱邊界條件[16-18],而將其應(yīng)用于對流換熱幾何參數(shù)反演優(yōu)化的還較少。在本研究團(tuán)隊之前的研究工作中[19-20],對于布置方形肋片的二維流道進(jìn)行了對流換熱反問題的研究,分別以流道出口溫度(Tout定壁溫邊界條件)和火積耗散(Eh定熱流邊界條件)作為目標(biāo)函數(shù),反演優(yōu)化了流道內(nèi)肋片的最佳節(jié)距值。然而,這些研究工作僅對傳熱性能進(jìn)行了優(yōu)化,并未考慮阻力特性。本文基于共軛梯度法,以綜合考慮傳熱與阻力特性的綜合換熱性能作為目標(biāo)函數(shù),對不同排布方式下矩形通道內(nèi)擾流橫肋的形狀進(jìn)行反演優(yōu)化。

        1 模型及計算方法

        1.1 計算模型

        圖1 a)是三維矩形通道,圖1 b)是簡化的二維模型。主流道幾何尺寸為:高H=20 mm,長L=12.5H,寬W=2H。計算過程中為保證進(jìn)口流體速度穩(wěn)定及出口無回流,流道的實際計算長度分別向兩端延伸了l,其中l(wèi)=5H。初始擾流橫肋結(jié)構(gòu)為等腰直角三角形橫肋h(yuǎn)=1/4H,w=1/2H,第一個三角形橫肋距流道入口端的距離為11.25H,S為擾流橫肋頂點之間的距離,擾流橫肋個數(shù)用N表示,圖中N=4。

        圖1 計算模型示意圖Fig.1 Schematic diagram of model

        流道中的流動介質(zhì)為空氣,假設(shè)空氣的物性參數(shù)為常數(shù),通道左側(cè)為入口,流體以恒定流速流入,給定雷諾數(shù)為8 000,進(jìn)口溫度Tin=300 K,右側(cè)為出口,出口截面為壓力出口。主流道底面為第二類邊界條件,q=5 000 W/m2,其他邊界采用絕熱邊界條件,忽略該系統(tǒng)的輻射換熱。

        1.2 計算方法

        壓力和速度的耦合項采用SIMPLE 算法,無滑移邊界條件,對有限體積法中控制體進(jìn)行離散化時,對流項采用二階迎風(fēng)格式離散,擴(kuò)散項采用中心差分格式離散,湍流模型選擇standardk-ε。正問題的收斂準(zhǔn)則是當(dāng)連續(xù)方程、動量方程的殘差均小于10-6,能量方程的殘差小于10-7時。模型的處理、網(wǎng)格的劃分均采用ANSYS-FLUENT軟件實現(xiàn)。

        流動與換熱過程的控制方程如下。

        連續(xù)性方程為

        式中,ρ為流體的密度。

        動量守恒方程為

        式中,

        湍流動能方程為

        耗散率方程為

        式中:S為應(yīng)變張量的平均速率之模,其定義式為S=(2SijSij)1/2,Sij=1/2(?uj/?xi+?uj/?xi);αk和αε分別為k和ε的有效普朗特數(shù)(Prandtl number)的倒數(shù),其值αk=1.0,αε=1.3;C1ε=1.42,C2ε=1.68;應(yīng)變率,η=Sk/ε,η0=4.38,β=0.012。

        能量守恒方程為

        式中,λ是導(dǎo)熱系數(shù)。

        1.3 模型與網(wǎng)格驗證

        對于計算區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格獨立性驗證時,矩形通道采用結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格,擾流元左右20 mm附近采用非結(jié)構(gòu)性網(wǎng)格加密,網(wǎng)格數(shù)大于109 942后,流道的Nu及f均不發(fā)生大的變化,其結(jié)果如圖2所示。因此,選擇此時的網(wǎng)格數(shù)進(jìn)行數(shù)值模擬計算。

        圖2 網(wǎng)格無關(guān)性考核Fig.2 Grid independence test

        在進(jìn)行優(yōu)化之前,為了驗證模型的準(zhǔn)確性,將擾流橫肋周圍的局部努塞爾數(shù)數(shù)值結(jié)果與Liou等[21]的實驗結(jié)果進(jìn)行了比較,其結(jié)果如圖3所示??梢钥闯?,模擬結(jié)果與實驗結(jié)果具有很好的吻合度,驗證了數(shù)值模型的可靠性。

        圖3 模型驗證Fig.3 Model validation

        2 反演優(yōu)化方法

        2.1 優(yōu)化問題的目標(biāo)函數(shù)

        上述的擾流橫肋幾何邊界反問題的目的是找到擾流元幾何邊界r(θ),使目標(biāo)函數(shù)值最大,目標(biāo)函數(shù)可以定義為

        式中:a為系統(tǒng)傳熱能力與系統(tǒng)阻力的權(quán)重系數(shù),其大小反映了優(yōu)化過程中系統(tǒng)換熱能力及減阻效果的側(cè)重程度;Nu0和f0分別代表光滑通道的努塞爾數(shù)和摩擦系數(shù),由Gnielinski和Filonenko公式定義:

        2.2 擾流橫肋邊界幾何形狀的擬合

        本文采用三次Spline函數(shù)將離散的數(shù)據(jù)點連成光滑曲線,與其他方法相比,此方法操作性強(qiáng),光滑性好。設(shè)有m個邊界點(θi,ri)(i=1,2,…),ri(i=1,2,3,…)為極半徑,ri值可變;θi為極角,(0<i≤m),下角標(biāo)i表示沿順時針方向的離散點序號。由插值函數(shù)的邊界條件可得

        則可以唯一確定一個φΔ(θ)表示成如下的分段形式:

        式中,Sk(θ)(1 ≤k≤m)是1個三次多項式,且滿足插值條件

        由式(13)可得

        其系數(shù)的確定過程為:

        對式(14)兩邊同時求導(dǎo)得,

        利用αk(θ)和βk(θ)的性質(zhì),式(15)等價于

        式中,hk=θk+1-θk。

        由邊界條件公式(11)可導(dǎo)出2個方程:

        由式(17)和式(18)得矩陣形式的線性方程組為

        由此可得到m0,m1,···,mm-1,mm。

        2.3 簡化共軛梯度法求解反問題的計算流程

        本文所用共軛梯度法構(gòu)造一組搜索方向,求出目標(biāo)函數(shù)的極值點。其求解的計算流程如下。

        每個元素ri的更新方式為

        式中:βi為搜索步長,取搜索步長為定值,其值為0.0002mm[19];di為搜索方向,其計算式(21)為

        反問題求解的計算過程如下:

        1)采用數(shù)值模擬的方法,求解整個計算區(qū)域的速度和溫度分布,然后求得目標(biāo)函數(shù)值;

        2)根據(jù)正問題的結(jié)果和收斂準(zhǔn)則ε,(ε是很小的正數(shù)),此時令k=1;

        3)給研究變量一個小的擾動Δr,根據(jù)數(shù)值計算結(jié)果,按照式(8)和式(23)計算對應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)J[r(θ)]及其梯度,判斷梯度值是否滿足收斂準(zhǔn)則,若≤ε,則迭代終止,否則繼續(xù);

        4)按照式(22)和式(21)分別計算共軛系數(shù)γi和搜索方向di;

        5)根據(jù)式(20)計算更新ri的值,并令n=n+1,返回步驟3。

        3 結(jié)果與討論

        3.1 不同目標(biāo)函數(shù)的對比

        以具有單個擾流橫肋的通道為例,初始擾流橫肋形狀為圖1所示結(jié)構(gòu),此次迭代為未擬合邊界所得結(jié)果,離散邊界點為11,其他邊界條件不變。Fan等[22]曾提出一種傳熱綜合效果評價圖,給出了等流量約束條件下、等壓降約束條件下、等泵功約束條件下分別為a=1、1/2、1/3。根據(jù)式(8),目標(biāo)函數(shù)分別為。

        圖4和圖5分別為不同a值反演優(yōu)化后所對應(yīng)的優(yōu)化結(jié)果。由圖可知,隨著a值逐漸增大,即隨著系統(tǒng)阻力權(quán)重的逐漸增大,優(yōu)化后擾流橫肋結(jié)構(gòu)的尖角逐漸平緩甚至消失。這是由于尖角的存在可以提高傳熱性能,但同時也會增大流動阻力。當(dāng)a=1/3時,目標(biāo)函數(shù)值達(dá)到1.869,但增量最小,僅為3.32%。可根據(jù)不同的工程要求來選取不同的a值。

        圖4 不同a 值下的優(yōu)化形狀Fig.4 Optimal shape with different a

        圖5 不同a 值下優(yōu)化結(jié)果Fig.5 Optimization results under different a

        3.2 不同排布方式的對比

        以具有2 個擾流元的通道為例(N=2),初始擾流元形狀為圖1 所示結(jié)構(gòu),此時目標(biāo)函數(shù)為,其他邊界條件不變。圖6為擾流元不同排布方式的結(jié)構(gòu)示意圖,之后分別對4 種布置方式下擾流元的間距S進(jìn)行討論,得出底排隨著S增大J值一直在減小,最終取S=10 mm;叉排后置S增大的過程中,出現(xiàn)J值先增大后變小,當(dāng)S=65 mm 時,此時J值最大;叉排前置隨著S增大J值一直增大,當(dāng)S=120 mm 時,此時擾流元已經(jīng)位于加熱壁面的邊緣,因此取此時的位置對擾流元進(jìn)行反演優(yōu)化,以下均采用四種間距下的初始結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化。

        圖6 不同排布方式的結(jié)構(gòu)(N=2)Fig.6 Schematic diagram of different arrangement(N=2)

        圖7中4種擾流元布置方式,可以看出布置方式為底排的擾流元優(yōu)化后所得的目標(biāo)函數(shù)最大;順排布置的擾流元優(yōu)化后所得的目標(biāo)函數(shù)與底排布置的擾流元優(yōu)化結(jié)果相比稍??;叉排布置的2 種擾流元優(yōu)化后所得的目標(biāo)函數(shù)遠(yuǎn)小于底排布置的結(jié)構(gòu)。

        圖7 不同排布方式優(yōu)化性能隨迭代步數(shù)的變化(N=2)Fig.7 Optimization of the performance-changing process with different different arrangement(N=2)

        3.3 不同擾流橫肋個數(shù)的對比

        3.3.1 邊界離散點數(shù)目的影響

        以具有單個擾流元的通道為例,初始擾流元形狀為圖1 所示結(jié)構(gòu),此時目標(biāo)函數(shù)為,其他邊界條件不變。分別對離散邊界點個數(shù)為m=3、7、11 的3 種情況進(jìn)行反演。表2 給出了擬合前后取不同離散邊界點優(yōu)化結(jié)果的速度與壓力分布??梢钥闯?,擬合前后大致形狀基本類似。

        表2 擬合前后云圖對比Tab.2 Contour plot before and after fitting

        圖8 給出了擬合后不同離散邊界點所得的目標(biāo)函數(shù)值,m=3時,J值達(dá)到1.866,此時的目標(biāo)函數(shù)值遠(yuǎn)高于多個點所取得的值,分別比m=7 時增加0.865%,比m=11 時增加0.92%。因此,選用m=3的反演結(jié)果。對于擬合,并非所選點越多,擬合階次越高越能達(dá)到我們的要求,傳統(tǒng)的高階曲線擬合方法,如拉格朗日法會在擬合曲線的兩端出現(xiàn)大幅震蕩的“龍格”現(xiàn)象,造成求解區(qū)域的嚴(yán)重失真,反演過程無法實現(xiàn)。

        圖8 不同點數(shù)下的優(yōu)化結(jié)果Fig.8 Optimization results under different m

        圖9 為不同初始擾流橫肋形狀示意圖,分別為:等腰直角三角形橫肋、正五邊形、半圓形結(jié)構(gòu),主要尺寸w,h與等腰直角三角形相同,3個初始形狀在離散邊界點為3時進(jìn)行反演優(yōu)化。圖10為離散邊界點為3時不同初始形狀下的優(yōu)化結(jié)果,擬合優(yōu)化后形狀基本類似,如半個水滴形,最高點像左偏移,文獻(xiàn)[23]中曾模擬了擾流元柱的流動和換熱,優(yōu)化得到插排布置的擾流元柱為水滴形,與本文離散邊界點為3時反演優(yōu)化得到的結(jié)果類似。

        圖9 不同初始擾流元形狀Fig.9 Different initial rib shapes

        圖10 不同初始形狀下的優(yōu)化結(jié)果Fig.10 Optimization results under different initial shapes

        3.3.2 擾流橫肋個數(shù)的影響

        取圖1所示的三角形為初始結(jié)構(gòu),邊界離散點為3,目標(biāo)函數(shù)為,其他邊界條件不變。圖11為不同擾流橫肋個數(shù)擬合后的目標(biāo)函數(shù)值的比較,由圖11可知,不同擾流元個數(shù)擬合所得結(jié)果,N=1與N=3 所得目標(biāo)函數(shù)結(jié)果相差不大,能達(dá)到1.866,N=1 時,減少2.84%的換熱,降低了18.47%的阻力,得到2.89%的目標(biāo)函數(shù)的提升;N=3時,增加了2.6%的換熱,降低了2.12%的阻力,得到3.33%的目標(biāo)函數(shù)的提升。

        圖11 不同擾流元個數(shù)下的優(yōu)化結(jié)果Fig.11 Optimization results under different number of ribs

        圖12 為不同個數(shù)擾流橫肋的速度等值線圖,可以看出,N=1 時擾流元的形狀為頂點向左偏移的半個水滴形;N=2 時,為2 個向內(nèi)凹的三角形結(jié)構(gòu);N=3 時,前2 個為向內(nèi)凹的三角形結(jié)構(gòu),第3 個結(jié)構(gòu)為頂點較低且向左偏移的半個水滴形;N=4時,前2個同為向內(nèi)凹的三角形結(jié)構(gòu),第3個為較低的三角形結(jié)構(gòu),第4 個為頂點較低且向左偏移的半個水滴形,N=5 時,此時目標(biāo)函數(shù)值較小,不與考慮。這是因為N=3 時的結(jié)構(gòu)是由N=1 和N=2 結(jié)構(gòu)的組合,初始形狀需對來流的擾動盡可能大,所以開始為內(nèi)凹三角形,最后1個需要減小由于三角形的強(qiáng)擾動引起的阻力,所以結(jié)構(gòu)會較平緩,最終會出現(xiàn)這種形狀的多個擾流元的組合結(jié)構(gòu)。

        圖12 不同擾流元個數(shù)下的速度云圖Fig.12 Velocity contour with different numbers of rib transverse

        由于N=1與N=3所得目標(biāo)函數(shù)結(jié)果相差不大,所以我們觀察在流動過程中,如圖13所示,不同擾流元個數(shù)沿x軸局部Nux和fx變化,當(dāng)氣體流到擾流元之前,矩形通道內(nèi)氣體的局部阻力損失相同,Re一定時,流體剛進(jìn)入通道時,由于入口段的邊界層較薄,局部Nux數(shù)較高,隨著流動的進(jìn)行,入口效應(yīng)逐漸減弱,Nux數(shù)快速降低,當(dāng)流體流經(jīng)擾流元結(jié)構(gòu)時,在擾流元尾部,在壓差的作用下,產(chǎn)生了二次流,加強(qiáng)了擾動和混合,Nux數(shù)有所增加,之后Nux會趨于穩(wěn)定,N=1與N=3的Nux數(shù)基本相似,但沿著通道到達(dá)擾流元尾部時,N=3時的局部阻力值遠(yuǎn)小于N=1時的局部阻力,在二次流完全結(jié)束之后,兩者的局部阻力值基本相同。因此,最終選用N=3時的優(yōu)化結(jié)構(gòu)。

        圖13 不同擾流橫肋個數(shù)沿x 軸局部Nux 和fx 變化Fig.13 The number of different rib transverse varies locally along the X-axis in Nux and fx

        4 結(jié)論

        本文以綜合換熱性能最佳為目標(biāo),采用共軛梯度法對矩形通道內(nèi)擾流橫肋的最佳形狀進(jìn)行了反演優(yōu)化,對優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)的選取、擾流橫肋布置方式及數(shù)目的影響進(jìn)行了討論分析。得到如下結(jié)論:

        1)采用不同的綜合換熱性能評價因子作為優(yōu)化目標(biāo),反演優(yōu)化得到不同的最優(yōu)肋片形狀,在橫肋的肋基面積給定的情況下,隨著優(yōu)化目標(biāo)中阻力特性權(quán)重的增大,最優(yōu)橫肋形狀的尖角逐漸平緩甚至消失;

        2)擾流橫肋底部順列的布置方式優(yōu)于上下錯列的布置方式,能夠獲得更高的綜合換熱性能;

        3)在本文研究工況下,擾流橫肋數(shù)目為3時,能夠取得最佳的強(qiáng)化換熱效果,且沿著流動方向3個肋片的最優(yōu)形狀逐漸從向內(nèi)微凹的三角形變成向外微凸的水滴狀。

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