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先进粉末技术27(2016)2277–2284

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先进粉末技术

j o u r n a l h o m e p a g e : w w w . e l s ev i e r . c o m / l o c a t e / a p t

原始研究论文

基于CFD、ANNS和NSGA II算法的新型旋风分离器建模与多目标Pareto优化

哈米德萨菲卡尼

伊朗阿拉克大学工程学院机械工程系,阿拉克38156-88349

A R T I C L E I N F O

文章历史:

收到日期:2016年6月10日

2016年7月27日收到修订版,2016年8月21日接受,2016年9月9日在线提供。

关键词:

新型旋风分离器

卡拉戈兹气旋

多目标优化

安斯

计算流体力学

a b s t r a c t

本文采用计算流体力学(CFD)、人工神经网络(ANN)和非支配排序遗传算法(NSGA II)对新型旋风分离器卡拉戈斯旋风分离器进行了多目标优化(MOO)。该旋风分离器的设计是基于通过增加旋流长度来提高旋风性能的思想。这种旋风分离器不同于具有分离空间的传统旋风分离器。旋风分离器的分离空间由外筒体和涡流限制器组成,而不是锥形部分。首先对多目标优化过程,利用CFD技术对各种卡拉戈斯旋风筒内的流场进行了数值求解,计算了旋风筒内的集气效率(g)和压降(dp)。在这一步中,用雷诺应力湍流模型(RSM)求解了雷诺平均Navier-Stokes方程。采用欧拉-拉格朗日计算程序对气旋中的粒子跟踪进行了预测,并利用离散随机游动(DRW)对速度波动进行了模拟。在下一步中,将使用数据处理分组方法(GMDH)类型的人工神经网络将上一步的数值数据用于建模G和DP。最后,将GMDH所实现的建模应用于基于帕累托的基于NSGA II算法的新型旋风分离器几何参数多目标优化。结果表明,所得到的帕累托解包含了新旋风分离器的重要设计信息。

2016日本粉末技术协会。由Elsevier B.V.和日本粉末技术协会出版。版权所有。

1.介绍

旋风分离器广泛应用于大气污染控制和气溶胶取样和工业应用中的气固分离。旋风分离器具有制造相对简单、操作成本低、对极端恶劣条件适应性强等优点,已成为最重要的颗粒去除装置之一,在科学和工程领域得到了较好的应用。

影响旋风分离器性能的几何参数和操作参数很多。从Alexander[1]开始,许多研究通过评估几何参数和操作参数的影响来改善旋风分离器的性能。Elsayedamp;Lacor[2]对旋风入口尺寸对旋风性能的影响进行了数值模拟。他们发现,入口宽度的影响比入口高度更为显著,特别是对收集效率的影响。赵等。[3]比较了两种旋风分离器与常规单入口和螺旋双入口的性能。它们的数值

传真: 98 8632625001。

电子邮箱:h-safikhani@araku.ac.ir

结果表明,采用加螺旋双进气道的新型旋风分离器可以改善气流流型的对称性,提高颗粒分离效率。文献[4-6]也研究了锥形尺寸对旋风分离器性能的影响。研究人员发现,当锥体尺寸大于气体出口尺寸时,锥体尺寸的减小会导致较高的收集效率,而不会显著增加压力降。在Yoshida等人的研究中。[7]在尘箱入口部分使用了各种类型的尖顶锥。他们发现,在高进口速度条件下,顶锥角对收集效率的影响减小。此外,还研究了垂直管延长的锥对旋风除尘效率的影响[8,9]。旋风筒底部的反锥对旋风筒性能的影响已经完成[10-12]。许多研究人员也研究了涡流探测器的形状和直径对气旋性能的影响[13,14]。Safikhani等人研究了气旋高度的影响。[15]和Hoffman等人〔16〕。一些研究人员对方形旋风分离器的性能进行了研究[17-19]。到目前为止,文献中已经介绍了不同的旋风设计。其中一个是由朱等提出并分析的双气旋。[20]向李

http://dx.doi.org/10.1016/j.apt.2016.08.017

0921-8831/2016日本粉末技术协会。由Elsevier B.V.和日本粉末技术协会出版·版权所有·

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[4]和Lim等人〔21〕。他们发现,与传统旋风分离器相比,上述旋风分离器具有更低的压降,但没有更高的收集效率。然而,收集效率

随着外加电压的增加,电场双旋风分离器的体积增大。王等人提出并研究了另一种称为环流气旋的气旋。〔22〕。实验研究了其收集效率和压力分布,并与常规方法进行了比较。结果表明,该旋风除尘器的除尘效率比常规旋风除尘器高8%,其内部压力降仅为常规旋风除尘器的一半或三分之一。最近,Karagoz等人[23]介绍了一种新设计的旋风分离器。他们的旋风分离器的设计是基于通过增加旋风长度来提高旋风效率的思想。它们的旋风分离器不同于具有分离空间的常规旋风分离器。实际上,旋风分离器的分离空间不是圆锥形的,而是由外筒体和涡流限制器构成的。他们通过实验研究了涡流限制器位置对旋风分离器性能的影响。Safikhani和Mehrabian[24]研究了卡拉戈斯气旋参数研究的数值模拟。研究表明不同几何参数对新型旋风分离器性能的影响。

本文利用CFD技术生成了多目标优化(MOO)过程所需的数据。计算流体力学(CFD)对于预测旋风内部流场特性、颗粒运动轨迹以及压力降具有很大的潜力。旋风筒内复杂的旋流湍流对CFD数值计算技术和湍流模型提出了更高的要求。近年来,一些研究人员利用CFD技术对旋风分离器内流场进行了数值模拟研究。拉乌菲等。[14]利用CFD模拟和优化传统旋风分离器的涡流探测器。赵等。[3]使用CFD描述了两种类型的旋风分离器,它们具有传统的单入口(SI)和螺旋双入口(DI)。Safikhani等人[15,17]分别在不同的圆形和方形旋风分离器中进行CFD研究。Elsayed和Lacor[25–27]利用CFD技术对旋风分离器内的流场进行了不同方面的研究。

使用新的旋风分离器将提高收集效率和管道内的压降;因此,通过进行MOO工艺,应确定最佳设计点。本文将采用计算流体动力学(CFD)技术、人工神经网络(ANN)建模和NSGA II算法对新的卡拉戈兹旋风分离器进行多目标优化。将CFD离散数据转换为连续函数的工具之一是分组数据处理(GMDH)型神经网络。GMDH建模的主要思想是在前馈网络中创建一个四次多项式函数,其系数是使用回归技术获得的[28]。近年来,许多研究人员应用神经网络对工程问题中的各种参数进行建模[29-31]。NSGA-II算法是本文中最完整、最理想的多目标优化算法之一。该算法由Deb等人提出。[32]近年来首次大量应用于工程问题的多目标优化[33-35]

本文首先利用CFD技术对各种新型旋风分离器内的流场进行了数值求解,计算了旋风分离器内的集气效率(g)和压降(dp)。其次,利用GMDH神经网络得到G和DP的多项式模型。然后将所得的多项式模型用于基于帕累托的多目标优化方法中,以找到g和dp的最佳可行组合,即帕累托前沿。设计变量的COR响应变化称为帕累托集,构成了一些重要的设计原则。

2.定义设计变量

新旋风分离器的设计是基于这样一个理念,即通过减少旋风分离器中的摩擦损失,可以提高旋风的长度和分离性能。新设计不同于具有分离空间的经典旋风分离器。它有内部和外部气缸,没有锥形部分,和一个涡流限制器。气流缓慢地进入内筒,内筒具有主要的摩擦表面,并充当涡流创造者[23]。气流在内缸下方螺旋下降,几乎没有通过外缸的壁面摩擦,然后从限位板转向出口管。涡流限制器可以上下移动,无法调节涡流长度。颗粒向外筒壁移动,在离心力作用下与涡流分离,聚集在外筒底部。这是外缸内发生的主要分离过程。这种新设计还具有制造容易、维护费用低的优点。图1比较了新设计和传统旋风分离器的几何原理。

在本研究中,有三个独立的几何设计变量:涡流限制器的无量纲位置(L/D)、无量纲涡流探测器长度(S/D)和无量纲涡流限制器直径(D/D)。设计变量的原理定义如图2所示,各变量的变化范围如表1所示。如本表所示,每个设计变量定义为五个级别。通过根据表1改变设计变量,CFD将创建和模拟各种设计。然后,利用GMDH型神经网络生成两个多项式,进一步用于基于帕累托的新型旋风分离器多目标优化。

三.数值模拟

3.1.控制方程

对于不可压缩流体流动,连续性和动量平衡方程如下:

图1.常规旋风(A)和新卡拉戈斯旋风(B)的示意图比较.

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图2.三个设计变量的示意图,即:L/D、S/D和D/D。

表1

设计变量及其变化范围。

设计变量

选定值

L/D

1

2.4

1, 1.35, 1.7, 2.05, 2.4

S/D

0.25

0.75

0.25, 0.375, 0.5, 0.625, 0.75

d/D

0.25

1.75

0.25, 0.625, 1, 1.375, 1.75

其中u是平均速度,x是位置,p是平均压力,q是恒定气体密度,m是运动粘性,rfrac14;u u是雷诺应力张量。这里,ufrac14;u u是第i个波动速度分量。我我iJ00J0我我我

RSTM提供了用于评估湍流应力分量的微分输运方程,其中湍流产生术语定义为:

其中P为波动动能产生量。m是湍流(涡流)粘度;rfrac14;1、cfrac14;1:8、cfrac14;0:6是经验常数[36]。TK12

湍流耗散率e的输运方程如下:

2

2 e

eth;5THORN;

K

流体速度的瞬时波动对小颗粒的分散有很大的影响。湍流波动是空间和时间的随机函数。

本研究采用离散随机游动(DRW)模型来评估瞬时速度波动。在湍流涡的寿命周期内,通过假设它们服从高斯概率分布,对u、v和w的值进行采样。在该模型中,第i个方向的瞬时速度如下:

在式(6)中,n是零均值,单位方差,正态分布

随机数,uu是第i方向的局部均方根(rms)流速,i上的求和约定被暂停。

涡流的特征寿命定义为以下常数

式中,t是RSTM中给定的涡流翻转时间,tfrac14;0:3。另一种选择允许涡流寿命的长法向随机变化,由以下公式给出:

其中r是一个介于0和1之间的统一随机数。假设粒子与流体波动场相互作用,流体波动场在涡流寿命中保持不变。当涡流寿命达到时,通过在方程(6)中引入一个新的N值,获得了一个新的瞬时速度值。.lt;

英语原文共 8 页

资料编号:[3526]

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