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      液壓滑閥V型節(jié)流槽氣穴流仿真分析及結(jié)構(gòu)優(yōu)化研究

      2015-11-11 07:17:32孫澤剛肖世德王德華許明恒
      兵工學(xué)報 2015年2期
      關(guān)鍵詞:氣穴閥口閥座

      孫澤剛,肖世德,王德華,許明恒

      (1.西南交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院,四川成都610031;2.四川理工學(xué)院機(jī)械工程學(xué)院,四川自貢643000;3.四川長江液壓件有限責(zé)任公司,四川瀘州646006)

      液壓滑閥V型節(jié)流槽氣穴流仿真分析及結(jié)構(gòu)優(yōu)化研究

      孫澤剛1,2,肖世德1,王德華3,許明恒1

      (1.西南交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院,四川成都610031;2.四川理工學(xué)院機(jī)械工程學(xué)院,四川自貢643000;3.四川長江液壓件有限責(zé)任公司,四川瀘州646006)

      利用Fluent軟件的mixture混合模型及RNG κ-ε湍流模型對液壓滑閥V型節(jié)流槽氣穴流動進(jìn)行模擬分析。通過動網(wǎng)格分析發(fā)現(xiàn)V型節(jié)流槽在小開度及大開度情況下氣穴發(fā)生的位置及大小均不同。通過模擬分析發(fā)現(xiàn),結(jié)構(gòu)參數(shù)中節(jié)流槽楔形角W、節(jié)流槽夾角D對節(jié)流槽氣穴流動的影響明顯。根據(jù)V型節(jié)流槽氣穴模擬分析結(jié)果,以參數(shù)W、D為自變量,以V型節(jié)流槽氣體體積分?jǐn)?shù)最大值為目標(biāo)值,以Gauss函數(shù)為相關(guān)函數(shù),采用常數(shù)回歸模型,分別得到在小開度及大開度情況下的Kriging代理模型。利用改進(jìn)遺傳算法對Kriging近似代理模型進(jìn)行優(yōu)化計算,得到的優(yōu)化V型節(jié)流槽結(jié)構(gòu)抑制氣穴性能明顯。

      流體力學(xué);液壓滑閥;氣穴流;V型節(jié)流槽;Kriging代理模型

      0 引言

      空化是一種包含相變、非定常、湍流等的復(fù)雜流動現(xiàn)象,普遍存在于以液體為介質(zhì)的機(jī)械及機(jī)械傳動中。近年來由于液壓傳動趨向于高速高壓,所以氣穴現(xiàn)象在液壓傳動系統(tǒng)中是不得不考慮的情況,也是液壓研究方向的熱點。液壓系統(tǒng)中的空化現(xiàn)象是一種與液體壓力有關(guān)的動態(tài)過程。空化的出現(xiàn)與發(fā)展都與流體流速和壓力有著密切關(guān)系。空化具有初生、發(fā)展、潰滅幾個階段,并伴隨流動系統(tǒng)的變化,同時由于氣泡的發(fā)展及潰滅過程產(chǎn)生高頻噪聲和壓力脈動。近年來對液壓元件的空化研究取得了一定的成果。汪健生等[1]分析了不同結(jié)構(gòu)節(jié)流孔對氣穴發(fā)展的影響,結(jié)果顯示節(jié)流段長度對氣蝕的存在區(qū)域有重要影響。杜學(xué)文等[2]通過實驗對不同節(jié)流槽內(nèi)部壓力分布、氣穴形態(tài)及噪聲頻譜進(jìn)行了研究,并說明節(jié)流槽楔形角W、節(jié)流槽夾角D對節(jié)流槽氣穴流有影響。冀宏等[3]提出了一種液壓閥口氣穴流動的平面觀察方法。譚宗柒等[4]對直動式純水溢流閥內(nèi)部流場進(jìn)行了模擬仿真分析。冀宏等[5]對軸向柱塞泵吸油工況時氣穴分布進(jìn)行了仿真分析。劉曉紅等[6]以兩個不同結(jié)構(gòu)柱塞泵配流盤結(jié)構(gòu)進(jìn)行流場仿真分析,比較兩種結(jié)構(gòu)對氣穴的影響,分析其原因。閔為等[7]分析了錐閥閥口流場,提出半錐角對閥口的流動特性有顯著的影響,合理選擇閥座半錐角可改善閥芯的穩(wěn)定性。

      上述針對液壓軸塞泵、溢流閥、節(jié)流孔的氣穴研究已經(jīng)取得一定的成果,但針對滑閥V型節(jié)流槽的氣穴研究及結(jié)構(gòu)優(yōu)化在國內(nèi)外的文獻(xiàn)報告較少。本文以某一型號液壓滑閥的V型節(jié)流槽為研究對象,對不同結(jié)構(gòu)參數(shù)的V型節(jié)流槽,應(yīng)用計算流體力學(xué)(CFD)數(shù)值模擬方法仿真分析在不同開度、不同進(jìn)口壓力、不同背壓情況下V型節(jié)流槽氣穴及流場分布,結(jié)合kriging插值建立氣體體積分?jǐn)?shù)最大值與V型節(jié)流槽結(jié)構(gòu)參數(shù)之間函數(shù)關(guān)系即kriging代理模型,并以遺傳算法(GA)對該代理模型進(jìn)行尋優(yōu)訓(xùn)練可得到在大小開度情況下優(yōu)化結(jié)構(gòu)。

      1 V型節(jié)流槽結(jié)構(gòu)及計算模型建立

      1.1V型節(jié)流槽結(jié)構(gòu)

      滑閥V型節(jié)流槽的結(jié)構(gòu)如圖1,其影響流體流動特性主要是由節(jié)流槽楔形角W,節(jié)流槽夾角D,閥口開度為X,本文節(jié)流槽的長度為6.5mm,楔形角W的取值范圍11°~29°,夾角D的取值范圍40°~70°。

      圖1 V型節(jié)流槽結(jié)構(gòu)圖Fig.1 V-throttle structure diagram

      1.2數(shù)值模擬方法

      1.2.1計算模型及計算方法

      計算對象為滑閥的V型節(jié)流槽,流道由閥座腔體與閥芯組成,計算網(wǎng)格采用非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格如圖2,計算程序由商用CFD軟件Fluent完成。采用Mixture模型、RNG k-ε模型、動網(wǎng)格。采用有限體積法和非交錯網(wǎng)格對控制方程進(jìn)行空間離散,湍動能項采用二階迎風(fēng)格式,其他各項采用一階迎風(fēng)格式,時間離散上采用二階全隱式格式,動量方程中速度分量和壓力耦合問題用SIMPLEC算法。

      圖2 滑閥V型節(jié)流槽計算網(wǎng)格Fig.2 Computational grid of slide valve V-throttle

      1.2.2計算控制方程

      1)連續(xù)性方程

      式中:vm為質(zhì)量平均速度,;ρm為混合密度,,αk表示為第k相的體積分?jǐn)?shù)。

      2)氣相及液相的動量方程

      混合模型的動量方程通過所有相各自的動量方程獲得,其表示為

      式中:n為相數(shù);F為體積力;μm為混合粘度,,vdrk為第二相k的漂移速度。

      3)體積分?jǐn)?shù)方程

      假設(shè)液壓油為不可壓縮的流體,體積分?jǐn)?shù)方程為

      式中:η為單位流體容積里氣泡的數(shù)量。4)Rayleigh-Plesset方程[8]

      式中:pB為氣泡內(nèi)壓力;S為表面張力;νl為液相運動粘度;ρl為液相密度。

      5)標(biāo)準(zhǔn)RNG k-ε模型

      其湍流產(chǎn)生項和耗散項分別表示如下:

      k方程

      ε方程

      6)邊界條件

      采用壓力進(jìn)口及壓力出口邊界條件,在流道固體壁面采用滑移邊界條件,近壁面采用標(biāo)準(zhǔn)壁面函數(shù),進(jìn)口和出口處氣泡相體積分?jǐn)?shù)為0,動網(wǎng)格時采用非定常模式。

      2 計算結(jié)果及分析

      2.1不同開度對V型節(jié)流槽空化影響

      以節(jié)流槽楔形角W=26°,節(jié)流槽夾角D=45°的V型節(jié)流槽為研究對象,進(jìn)口壓力為0.7 MPa,出口壓力為0.26 MPa,采用動網(wǎng)格模擬閥芯的運動,從而得到不同開度時節(jié)流槽空化流動情況。

      圖3很清楚地顯示了帶V型節(jié)流槽滑閥開啟時體積分?jǐn)?shù)及速度分布圖。從圖3中可以得到在開度較?。╔<0.40 mm)時,氣穴主要發(fā)生在閥芯靠近閥口壁面,并隨開度的增大而增大。當(dāng)開度X>0.43 mm后,氣穴主要發(fā)生在閥座靠近閥口壁面,且在X達(dá)到0.43 mm一瞬間氣體體積分?jǐn)?shù)會突然減小,而后又隨開度X的增大而增加。發(fā)生這種現(xiàn)象的原因可以從速度分布圖中尋找,當(dāng)X<0.21 mm小開度時,液體入V型節(jié)流口后,是以近乎平行閥座壁面的流速流入,使得流體在閥口處脫離閥芯壁面,形成氣穴,如圖4所示。隨著開度X的增加,入口流速與閥座壁面的夾角θ逐漸增大,當(dāng)X= 0.32 mm時形成射流,最大流速在閥芯及閥座壁面之間,此時最小壓強(qiáng)發(fā)生在V型節(jié)流槽閥口中部(見圖3),當(dāng)0.32 mm<X<0.43 mm之間時,流體入閥口與閥座夾角θ增大,開始偏向閥芯壁面此時最大速度也移向閥芯壁面,此時的最小壓力也移向閥芯壁面。當(dāng)X≥0.54 mm入口流速與閥座θ的增大,流體與閥座壁面在閥口處脫離,隨著X的增大,脫離面越大,此時由于閥口壓差Δp不變,則閥口流速減小,流體壓力增大使氣穴發(fā)生區(qū)域有所減小,但由于流體脫離閥口閥座壁面區(qū)域增大使得閥口閥座壁面的氣體體積分?jǐn)?shù)增大。通過以上分析知道V型節(jié)流槽在小開度和大開度時氣穴的分布情況不同,應(yīng)分別考慮。

      2.2節(jié)流槽楔形角W對V型節(jié)流槽空化影響

      入口壓力0.7 MPa,背壓為0.26 MPa,開度X= 1.50 mm或0.20 mm,W的取值為11°、14°、17°、20°、23°、26°、29°.

      從圖5、圖6可知,不論是小開度還是大開度情況下,楔形角W對V型節(jié)流槽氣體體積分?jǐn)?shù)最大值均有影響。在開度X=1.50 mm時,當(dāng)W<23°時氣體體積分?jǐn)?shù)最大值隨W值增加而增加,當(dāng)W>23°后,氣體體積分?jǐn)?shù)最大值隨W值增加而減小。其原因是當(dāng)W增大時,流體流入節(jié)流槽的入射角增大,而壓力恢復(fù)速度減小,導(dǎo)致氣體體積分?jǐn)?shù)增大。當(dāng)W>23°后流體在節(jié)流槽里有回流(見圖10)情況,且W值越大回流量及速度越大,導(dǎo)致氣體體積分?jǐn)?shù)值下降。當(dāng)X=0.20 mm,W=11°及W=29°時氣體分?jǐn)?shù)最大值最小;W在11°~29°之間時氣體體積分?jǐn)?shù)的變化情況與X=1.20 mm時相似,其原因也相似。

      2.3節(jié)流槽夾角D對V型節(jié)流槽空化影響

      入口壓力0.7 MPa,背壓為0.26 MPa,開度X=1.50 mm或0.20 mm,D的取值分別為40°、45°、50°、55°、60°、65°、70°.

      圖3 不同開度V型節(jié)流槽體積分?jǐn)?shù)及速度分布圖Fig.3 Volume fraction and velocity diagram of V-throttle under different openings

      圖7、圖8分別顯示X=1.50 mm及X= 0.20 mm情況下V型節(jié)流槽氣體體積分?jǐn)?shù)最大值隨D值變化關(guān)系圖。圖7顯示在W值處于11°~17°時氣體體積分?jǐn)?shù)值隨D值增大而增大,當(dāng)W值處于20°~29°之間時氣體體積分?jǐn)?shù)隨D值增大是先增大、后減小。這說明當(dāng)W值小于17°時D值的增大造成節(jié)流槽空間變大,流體壓力恢復(fù)速度變慢(見圖9),使得流體中微氣泡得以充分發(fā)展,導(dǎo)致氣體體積分?jǐn)?shù)增大。當(dāng)W>20°時,在D值大于50°后氣體體積分?jǐn)?shù)隨D值增大而減小。這是因為此時流體回流(見圖10)導(dǎo)致氣體體積分?jǐn)?shù)下降。

      當(dāng)X=0.20 mm時,氣體體積分?jǐn)?shù)變化線圖基本是波動變化,在W=26°時波動幅度最大,其他W值的線圖波動不大。另外當(dāng)W很?。ㄈ鏦=11°),W值較大(如W=29°)時其氣體體積分?jǐn)?shù)均較小,說明它們的氣泡數(shù)量都較低。因為W值較小時,流體壓力恢復(fù)快,氣泡不易形成,而當(dāng)W值較大時,流體更易回流填充,抑制氣泡的形成。

      2.4入口壓力對V型節(jié)流槽氣體體積分?jǐn)?shù)影響

      取節(jié)流槽夾角D=45°,楔形角W=23°的節(jié)流槽作為研究對象,通過分析在開度X=1.50 mm,背壓為0.26 MPa時V型節(jié)流槽氣穴流動變化云圖及氣體分?jǐn)?shù)最大值隨入口壓力pi變化圖。

      圖4 大、小開度流線分布圖Fig.4 Streamlines distribution of big and small openings

      圖5 X=1.50 mm時氣體體積分?jǐn)?shù)隨楔形角W變化Fig.5 Gas volume fraction vs.wedge angle W for X=1.50 mm

      圖6 X=0.20 mm時氣體體積分?jǐn)?shù)隨楔形角W變化Fig.6 Gas volume fraction vs.wedge angle W for X=0.20 mm

      圖7 X=1.50 mm時氣體體積分?jǐn)?shù)隨夾角D變化Fig.7 Gas volume fraction vs.angle D for X=1.50 mm

      圖8 X=0.20 mm時氣體體積分?jǐn)?shù)隨夾角D變化Fig.8 Gas volume fraction vs.angle D for X=0.20 mm

      圖9 D=40°,W=14°及D=65°,W=14°時節(jié)流槽壓力分布云圖Fig.9 Contours of throotle grooves for D=40°and W=14°

      圖10 D=65°,W=26°時節(jié)流槽速度矢量分布圖Fig.10 Velocity vector distribution of throttle grooves for D=65°and W=26°

      圖11、圖12分別顯示了V型節(jié)流槽氣穴流動分布云圖及氣體體積分?jǐn)?shù)最大值與入口壓力的關(guān)系。從圖11可知,隨著入口壓力的增大,除氣泡數(shù)量的增加還有V型節(jié)流槽中發(fā)生氣穴的范圍增大,氣穴程度的增強(qiáng)。這是因為隨著入口壓力增大,V型節(jié)流槽前后壓差增大,入槽流體的流速增大,流體壓力下降梯度增大,壓力下降區(qū)域增大,導(dǎo)致氣穴流動增強(qiáng),氣穴分布區(qū)域變大。

      2.5背壓對V型節(jié)流槽氣體體積分?jǐn)?shù)影響

      取節(jié)流槽夾角D=45°,楔形角W=23°的節(jié)流槽作為研究對象,通過分析在開度X=1.50 mm,入口壓力為1.0 MPa時V型節(jié)流槽氣穴流動變化云圖。

      從圖13很明顯知道背壓po越低氣穴分布區(qū)域越大,氣穴流動越強(qiáng),背壓越高則氣穴分布區(qū)域越小,氣泡量越小。因為背壓增加可以提高流體壓力恢復(fù)速度,從而抑制氣泡的產(chǎn)生。通過對入口壓力及背壓對氣穴的影響分析,發(fā)現(xiàn)節(jié)流槽入口及出口壓差越大,氣穴越明顯,但是由于流量的需要必須保證節(jié)流槽兩端存在一定強(qiáng)度的壓差,所以要想通過減小壓差來減小節(jié)流槽氣穴強(qiáng)度是不合適的,只有通過改變節(jié)流槽的結(jié)構(gòu)參數(shù),找出能最大抑制氣穴的最優(yōu)結(jié)構(gòu)。

      3 V型節(jié)流槽結(jié)構(gòu)參數(shù)的優(yōu)化

      3.1Kriging模型基本原理

      Kriging近似模型是數(shù)學(xué)地質(zhì)中廣泛使用的一種基于隨機(jī)過程的統(tǒng)計預(yù)測法,可對區(qū)域化變量求最優(yōu)、線性、無偏內(nèi)插估計值,具有平滑效應(yīng)及估計方差最小的統(tǒng)計特征,在線性地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)中占有重要地位[9-11]。

      圖11 X=1.50 mm時節(jié)流槽氣體體積分?jǐn)?shù)隨入口壓力變化分布云圖Fig.11 The change of throttle groove gas volume fraction with inlet pressure for X=1.50 mm

      Kriging模型假設(shè)系統(tǒng)響應(yīng)值與自變量之間的真實關(guān)系可以表示成如下關(guān)系式:

      式中:y(x)為kriging未知模型;f(x)為已知關(guān)于x的函數(shù)(回歸部分);β為相應(yīng)的待定參數(shù);fT(x)β是一個確定性部分,稱為確定性漂移;z(x)為漲落,是一統(tǒng)計過程,其均值為0,方差不為0.

      以Gauss函數(shù)為相關(guān)函數(shù)R,即

      圖12 V型節(jié)流槽閥口氣體體積分?jǐn)?shù)最大值隨入口壓力變化線圖Fig.12 Change of the maximum of gas volume fraction of V-throttle with inlet pressure

      kriging模型在實驗采樣點估計值為

      式中:n為采樣點數(shù);θk為第k變量的正交相關(guān)函數(shù);β為回歸常數(shù);^β為β的估計值;rT為相關(guān)向量。

      相關(guān)函數(shù)R的似然函數(shù)L定義為

      式中:β和σ最小二乘估計值分別為

      3.2kriging代理模型的建立

      通過前文分析V型節(jié)流槽夾角D及楔形角W均對節(jié)流槽的氣穴流動及分布有影響,可以通過優(yōu)化D及W的組合結(jié)構(gòu),得到抑制氣穴流動的最優(yōu)結(jié)構(gòu)。本文7水平全因子實驗設(shè)計[12],D取值為{40°,45°,50°,55°,60°,65°,70°},W取值為{11°,14°,17°,20°,23°,26°,29°},模擬分析49個結(jié)構(gòu)模型,回歸模型為常回歸模型,以Gauss函數(shù)為相關(guān)函數(shù),以節(jié)流槽內(nèi)最大氣體體積分?jǐn)?shù)為目標(biāo)函數(shù),建立Kriging代理模型。Kriging預(yù)測值與精確值之間的誤差,主要取決于實驗設(shè)計,而與kriging模型的實驗關(guān)系無關(guān)。

      圖13 X=1.50 mm節(jié)流槽氣體體積分?jǐn)?shù)隨出口壓力變化分布云圖Fig.13 Gas volume fraction vs.outlet pressure for X=1.50 mm

      3.2.1X=1.50 mm時kriging代理模型

      圖14為X=1.50 mm時kriging代理模型的近似曲面。

      圖14 X=1.50時kriging代理模型近似曲面Fig.14 Approximate surface of Kriging agent model for X=1.50

      從圖14中可看出,當(dāng)D及W較小或D及W較大時對應(yīng)的氣體體積分?jǐn)?shù)最大值很低,說明此配合結(jié)構(gòu)對氣穴有一定的抑制作用。

      圖15為X=1.50 mm時kriging代理模型的精度曲面。圖15顯示該模型精度較高,最大約為4.2×10-3,說明該代理模型滿足要求。

      圖15 X=1.50 mm時kriging代理模型精度Fig.15 Kiging agent model accuracy for X=1.50 mm

      3.2.2X=0.20 mm時kriging代理模型

      從圖16中可看出,當(dāng)D為40°~55°及W為11°~13°或D為60°左右及W為26°左右時對應(yīng)的氣體體積分?jǐn)?shù)最大值很低,說明此配合結(jié)構(gòu)對氣穴有一定的抑制作用。

      圖17為X=0.20 mm時kriging代理模型的精度曲面。

      圖17顯示該模型精度較高,最大約為0.012,說明該代理模型滿足要求。

      圖16 X=0.20 mm時kriging代理模型近似曲面Fig.16 Approximate surface of Kriging agent model for X=0.20 mm

      圖17 X=0.20 mm時kriging代理模型精度Fig.17 Kriging agent model accuracy for X=0.20 mm

      3.3V型節(jié)流槽結(jié)構(gòu)優(yōu)化

      3.3.1遺傳算法

      遺傳算法(GA)是一種全局搜索優(yōu)化算法,基本思想是基于達(dá)爾文“最適者生存”理論。它將問題表示成群體,根據(jù)適者生存的原則,從中選擇出適應(yīng)環(huán)境的個體進(jìn)行復(fù)制,通過交叉、變異基本操作產(chǎn)生新一代更適合環(huán)境的群體,最后收斂到1個最優(yōu)個體,求得問題的最優(yōu)解。它所特有的由選擇、交叉、變異等操作構(gòu)成的機(jī)制使得優(yōu)化具有很強(qiáng)的魯棒性,被廣泛應(yīng)用于工程優(yōu)化設(shè)計。節(jié)流槽結(jié)構(gòu)優(yōu)化流程圖如圖18所示。

      3.3.2遺傳算法優(yōu)化結(jié)果及其仿真分析

      利用GA對Kriging代理模型進(jìn)行優(yōu)化訓(xùn)練,設(shè)定初始種群為60,迭代次數(shù)為400次,可得出Kriging代理模型最優(yōu)解。對于X=1.50 mm時,對應(yīng)的D= 66.776 6°,W=27.535 7°,得到的氣體體積分?jǐn)?shù)最大值為3.28×10-2;對于X=0.20 mm時,對應(yīng)的D=42.361 2°,W=11.038 9°,得到的氣體體積分?jǐn)?shù)最大值為4.42×10-4.如圖19~圖22所示。

      圖18 結(jié)構(gòu)優(yōu)化流程Fig.18 Structural optimization process

      圖19 X=1.50 mm迭代400次后種群目標(biāo)函數(shù)均值及最優(yōu)解變化Fig.19 Change of the average value of objective function of population after 400 times of iteration and the optimal solution for X=1.50 mm

      圖20 X=1.50 mm迭代400次后種群目標(biāo)函數(shù)值分布圖Fig.20 Distribution of population objective function values after 400 times of iteration for X=1.50 mm

      圖21 X=0.20 mm迭代400次后種群目標(biāo)函數(shù)均值及最優(yōu)解變化Fig.21 Change of the average value of objective function of population after 400 times of iteration and the optimal solution for X=0.20 mm

      圖22 X=0.20 mm迭代400次后種群目標(biāo)函數(shù)值分布圖Fig.22 Distribution of population objective function values after 400 times of iteration for X=0.20 mm

      圖23及圖24為采用優(yōu)化參數(shù)的V型節(jié)流槽氣穴分布云圖。從圖23及圖24中知道流體氣體體積分?jǐn)?shù)最大值相比其他結(jié)構(gòu)較小,氣泡抑制作用較為明顯。氣穴分布云圖優(yōu)于其他結(jié)構(gòu)。

      圖23 X=1.50 mm優(yōu)化結(jié)構(gòu)氣穴分布云圖Fig.23 Cavitation contours of optimized structure for X=1.50 mm

      圖24 X=0.20 mm優(yōu)化結(jié)構(gòu)氣穴分布云圖Fig.24 Cavitation contours of optimized structure for X=0.20 mm

      4 結(jié)論

      1)分析了V型節(jié)流槽開度大小對節(jié)流槽氣穴流動的影響。發(fā)現(xiàn)當(dāng)開度X<0.32 mm時氣穴主要發(fā)生在閥口附近閥芯壁面上,當(dāng)0.32 mm<X<0.43 mm時氣穴主要發(fā)生在閥口介于閥芯與閥座之間,當(dāng)X>0.43 mm后氣穴發(fā)生的部位向閥座壁面偏移,并最終到達(dá)閥座壁面。

      2)分析了V型節(jié)流槽結(jié)構(gòu)參數(shù)W、D對節(jié)流槽氣穴流動的影響。通過分析發(fā)現(xiàn)W值在較?。╓<14°)及W較大(W>26°)時節(jié)流槽氣體體積分?jǐn)?shù)值較小,對氣穴有抑制作用。D值對節(jié)流槽氣穴的影響要視W值而定,當(dāng)W>20°時D值的變化對氣體體積分?jǐn)?shù)值的影響較大。

      3)分析了入口壓力及背壓對V型節(jié)流槽氣穴流動的影響。發(fā)現(xiàn)入口壓力越大,節(jié)流槽中氣穴分布越大,氣泡數(shù)量越多;而背壓則相反,背壓越大,氣穴分布范圍越小,對氣穴越有抑制作用。

      4)通過Kriging插值法,以W及D值為自變量,V型節(jié)流槽最大氣體體積分?jǐn)?shù)為目標(biāo)函數(shù),建立起Kriging代理模型。通過GA訓(xùn)練該模型,找到X= 1.50 mm及X=0.20 mm時優(yōu)化結(jié)構(gòu)參數(shù)W及D,并仿真分析優(yōu)化結(jié)構(gòu),發(fā)現(xiàn)該結(jié)構(gòu)對氣穴有明顯的抑制作用。

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      Cavitation Flow Simulation and Structural Optimization of Hydraulic Spool Valve V-throttle Groove

      SUN Ze-gang1,2,XIAO Shi-de1,WANG De-hua3,XU Ming-heng1
      (1.School of Mechanical Engineering,Southwest Jiaotong University,Chengdu 610031,Sichuan,China;2.School of Mechanical Engineering,Sichuan University of Science and Engineering,Zigong 643000,Sichuan,China;3.Sichuan Chengjian Hydraulic Parts Limited Liability Company,Luzhou 646006,Sichuan,China)

      The cavitation flow of hydraulic spool valve V-throttle groove is simulated analyzed using the hybrid mixture model based on Fluent software and standard κ-ε turbulence model.The position and size of cavitation in V-throttle groove are different no matter how the opening is small or large.The obvious effects of structural parameters W and D on the cavitation flow of the V-throttle groove are found through dynamic mesh simulation analysis.According to above V-throttle simulation result,the Kriging agent model is established using constant regression model by taking the parameters W and D as independent variables and the maximum value of the gas volume fraction of V-throttle groove as target value,and Gauss function as correlation function.The Kriging agent model for the small or large opening is solved by using improved genetic algorithm,and the optimal V-throttle structure can restrain the cavitation performance significantly.

      fluid mechanics;hydraulic spool valve;cavitation flow;V-throttle;Kriging agent model

      TH137.51

      A

      1000-1093(2015)02-0345-10

      10.3969/j.issn.1000-1093.2015.02.023

      2014-04-08

      國家重大科技專項(2010ZX04015-011);四川省科技計劃項目(2010GZ0093);過程裝備與控制四川省高校重點實驗室項目(GKYT201102)

      孫澤剛(1975—),男,副教授,博士研究生。E-mail:szg527@my.swjtu.edu.cn;肖世德(1967—),男,教授,博士生導(dǎo)師。E-mail:sdxiao@home.swjtu.edu.cn

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