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平地机冷却风扇的改进与信噪比分析
邢梦龙1, 刘佳鑫1,2, 路春光1, 蒋炎坤2     
1. 华北理工大学 机械工程学院, 河北 唐山 063009;
2. 华中科技大学 能源与动力工程学院, 湖北 武汉 430074
摘要: 为提升冷却风扇性能,改善空气流动状态,结合国内某款平地机建立其冷却风扇三维模型,在虚拟风道内,利用CFD数值仿真方法对其进行分析,并将仿真结果与实验数据进行对比;利用变环量设计法对原风扇进行重新设计,在相同边界条件下对其进行仿真,对比两风扇仿真结果;分析新风扇结构参数对其性能的影响,并通过正交试验对不同结构参数组合下信噪比进行分析。结果表明:原风扇实验值与仿真值在静压、静压效率上的最大误差分别为8.35%,2.34%,均在可接受范围内,验证了仿真方法的正确性;在大部分流量区间,新风扇的静压、静压效率均大于原风扇,表明改进有效;在信噪比分析中,轮毂比对冷却风扇综合性能影响的贡献率为42.25%,叶片数的为35.98%,叶尖安装角的为11.07%,前弯角的为10.7%。研究结果可为冷却风扇的设计与改进提供一定的参考。
关键词: 数值仿真     冷却风扇     结构参数     正交试验     信噪比    

基金项目: 湖北省技术创新专项(重大项目)(2016AAA045);唐山市重点汽车实验室建设项目(12130201A-2);华北理工大学博士科研启动项目(28406999)
Improvement and signal-to-noise ratio analysis of cooling fan for grader
XING Meng-long1, LIU Jia-xin1,2, LU Chun-guang1, JIANG Yan-kun2     
1. College of Mechanical Engineering, North China University of Science and Technology, Tangshan 063009, China;
2. School of Energy and Power Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China
Abstract: In order to improve the performance of the cooling fan and air flow, combined with a domestic grader, a 3D model of the cooling fan was established, and the CFD numerical simulation method was used to analyze its performance in a virtual wind tunnel, whose results were compared with the experimental data. The original fan was redesigned with the variable circulation design method, and the same simulation method was used for the analysis on the new fan under the same boundary conditions. Based on the comparison between both simulation results, the influence of structural parameters on performance of cooling fan was analyzed, and the signal-to-noise ratio(SNR) under different combinations of structural parameters was analyzed with orthogonal test. The results showed that the maximum error between the experimental data and the simulation value of static pressure and static pressure efficiency for the original fan were 8.35% and 2.34%, respectively, which verified the correctness of the CFD simulation. Over the flow range, the static pressure and static pressure efficiency of the new fan were higher than that of the original one, which indicated the improve was effective. In the SNR analysis, the contribution rate of wheel hub to the comprehensive performance of cooling fan was 42.25%, and that of blade number, blade tip angle and front bend angle blade number were 35.98%, 11.07%, and 10.7%, respectively. The results can provide a reference for the design and improvement of cooling fans.
Key words: numerical simulation     cooling fan     structural parameter     orthogonal test     signal-to-noise ratio (SNR)    

工程车辆如推土机、压路机、平地机等,其工况复杂多变且工作时间长,导致其冷却系统经常出现故障,所以各个厂商对动力舱内冷却系统性能的要求越来越高。冷却风扇作为冷却系统较为重要的组成部分,对发动机系统、液压系统等其他系统的动力性、经济性、可靠性有着重要影响。因此,对冷却风扇流场特性进行仿真分析是十分有必要的。

目前,国内外学者已展开了较多的研究:华南理工大学钟守山通过研究MRF风扇性能计算方法,获取了风扇性能曲线图,验证了仿真方法的正确性[1];上海理工大学唐涛等对小型轴流风机后掠10°与前掠10°的三维流场分别进行了数值仿真,得出前掠叶片风扇的性能略优于后掠叶片风扇的结论[2];Henner等对不同直径的2种冷却风扇进行仿真对比,通过对有导叶与无导叶的风扇性能的研究,最终得出有导叶的风扇较无导叶风扇的性能提升最高为10%[3];Jin等对轴流风扇叶片前弯和后弯的流场性能进行了仿真分析,得出前弯风扇叶顶处流速的分布得到改善,避免出现径向流动,提高风扇性能[4]

基于以上研究,本文利用CFD方法对国内某款冷却风扇进行数值仿真,将仿真结果与实验数据进行对比,以验证仿真方法的正确性;利用变环量设计法对原风扇进行重新设计,并验证改进的有效性;分析新风扇结构参数对其性能的影响,并通过正交试验与信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)分析相结合的方式来评价风扇结构参数对其综合性能的影响程度。

1 原冷却风扇仿真分析与实验验证 1.1 原冷却风扇模型的建立

结合国内某350马力平地机,建立其动力舱内冷却风扇三维模型,如图 1所示。

图 1 原冷却风扇三维模型 Fig.1 The 3D model of original cooling fan

根据参考文献[5],建立图 2所示C型虚拟风道模型。其风扇结构参数如下:风扇直径为980 mm,轮毂比为0.45,轮毂直径为450 mm,弯掠角为0°,安装角为24°。

图 2 C型虚拟风道模型 Fig.2 C-type virtual wind tunnel model

采用六面体网格对入口流域进行扫略划分,采用四面体混合网格对管道区域及旋转域进行划分。为保证网格精度,在旋转域及风道进出口处进行网格加密,划分完成后网格数约为525万个,不存在扭曲网格及负网格。

设定整流栅表面、风道表面、风扇表面为wall,风道入口为mass-flow-inlet,风道出口为pressure,风道与管道的公共面为interior,整流栅与风道连接处为2对interface,旋转域为rotate-fluid,其余区域为fluid。选择标准湍流模型[6-13]和SIMPLE算法进行计算。

1.2 仿真分析与实验验证结果

保持风扇流量不变(取流量为9.87 m3/s),在Fluent 15.0中进行仿真分析,提取风扇表面压力分布和截面x=0处的速度分布,如图 3所示。由图 3(a)可以看出,风扇吸力面表面除前缘外都处于负静压区,经过风扇的机械作用,风扇压力面最大压强出现在叶片中上部,此区域为风扇主要做功区域。在图 3(b)中,最大速度出现在叶尖处,气流速度在出入口轮毂处较低,且在风扇根处及叶尖处有涡流产生。

图 3 原冷却风扇表面的静压和速度分布 Fig.3 Static pressure and velocity distribution on the surface of the original cooling fan

为了验证该数值计算方法能否用来预测冷却风扇的性能,建立如图 4所示风道试验台。在图 4A处,通过壁测孔测取截面静压值,并计算流量值,采用更换整流栅前端流量加载板的方式对风扇流量进行调控。在图 4B处,采用同种方式测量动压及静压,测量工具选用重庆横河仪川公司的EJA系列变送器,采用三相异步电动机对转速进行调控,并通过传感器读数获取转速、转矩。

图 4 风道试验台示意图 Fig.4 Schematic diagram of wind tunnel test-bed

保持风扇转速不变,在Fluent 15.0中通过改变进口处质量流量来模拟7组不同的风扇流量,提取风扇出口截面静压值、进口截面全压值和转矩值,计算得到风扇静压值和静压效率,结果如图 5所示。从图 5(a)中可以看出,在低流量下静压实验值与仿真值差异略大,在流量为2.32 m3/s时,出现最大误差,为8.35%,造成这种现象的原因是低流量下流场内部湍流较多,不易使流场稳定。随着流量的增大,二者逐渐趋于吻合。在图 5(b)中,静压效率最大误差为2.34%,均在可接受范围内,说明该仿真方法和过程可用于预测冷却风扇性能。

图 5 原风扇静压和静压效率的仿真与实验结果对比 Fig.5 Comparison between simulation results and experimental data of static pressure and static pressure efficiency of the original fan
2 新冷却风扇仿真分析与结果对比 2.1 新冷却风扇模型的建立

参考原风扇性能参数,新风扇性能参数设置如下:体积流量为9.87 m3/s,静压为411.64 Pa,全压为494.5 Pa,转速为1 500 r/min,翼型为Clark-y。

采用变环量设计方法对冷却风扇重新进行设计计算[14]

$ \left\{ \begin{array}{l} {r_i} = \frac{D}{2}\sqrt {\frac{{i - 11 - {{\overline d }^2}}}{{N - 1}} + {{\overline d }^2}} \\ {\beta _{\rm{m}}} = {\rm{arc}}\;\sin \frac{{{c_{{\rm{ma}}}}}}{{{\omega _{{\rm{ma}}}}}}\\ \tau {C_{\rm{y}}} = \frac{{2\Delta {c_{\rm{u}}}}}{{{\omega _{\rm{m}}}}}\\ z = {\lambda _{\rm{m}}}\pi \frac{{1 + \overline d }}{{1 - \overline d }}{\tau _{\rm{m}}}\\ \theta = {\beta _{\rm{m}}} + I\\ b = \frac{{2\pi r\tau }}{z} \end{array} \right. $ (1)

式中:ri为各计算截面半径,i为截面序号;D为风扇直径;N为计算截面数;d-为轮毂比;βm为平均气流角;cma为平均几何轴向速度;ωma为气流平均相对速度的轴向速度;τ为叶栅稠度;Cy为升力系数;Δcu为扭速;z为叶片数;τm为平均半径处的叶栅稠度;λm为平均半径处叶片的展弦比;θ为各控制截面安装角;I为气流冲角;b为弦长; r为风扇半径。

在UG 7.5中通过扫掠、布尔求和等方式建立新风扇模型,如图 6所示。采用与原风扇相同的C型风道进行数值仿真。

图 6 冷却新风扇模型 Fig.6 New cooling fan model

网格划分及其边界设定与原风扇模型相同。

2.2 仿真分析与结果对比

图 7可以看出,新风扇的压强分布与原风扇趋于一致,均呈现均匀的阶梯状分布,均匀的压强分布可以有效地减少气流出现径向流动,从而提升风扇效率。新风扇与原风扇的最大速度都出现在叶尖附近,且分布均匀,这样可以减小气体流动带来的能量损失。

图 7 新冷却风扇表面的静压和速度分布 Fig.7 Static pressure and velocity distribution on the surface of the new cooling fan

提取新风扇仿真数据,与原风扇数据进行对比,如图 8所示。在图 8(a)中,可以看出新风扇静压整体略高于原风扇。图 8(b)中,在流量为9.87 m3/s时,静压效率提升了2.15%,经计算轴功率降低了0.46 kW,说明改进有效。

图 8 原风扇和新风扇仿真结果对比 Fig.8 Comparison of simulation results between original fan and new fan
3 结构参数对新风扇流量的影响

选取新冷却风扇叶片数、轮毂比、叶尖安装角、前弯角进行分析,各结构参数取值范围如表 1所示。

表 1 新冷却风扇结构参数取值范围 Table 1 Range of new cooling fan structure parameters
结构参数 叶尖安装角a/(°) 叶片数/n 轮毂比d 前弯角θ/(°)
取值范围 22~30 6~10 0.41~0.49 6~10

在风扇转速为1 500 r/min下,采用压力进口、压力出口的方式模拟风扇最大流量,提取风量值,并计算全压。

3.1 叶片数对风扇流量的影响

分别建立叶片数为6, 7, 8, 9, 10的5组风扇模型,在C型风道中分别进行数值模拟,得到叶片数与流量的性能曲线,如图 9所示。可以看出,风扇流量随叶片数的增大而呈现上升趋势,增长率随叶片数增加逐渐下降。

图 9 叶片数与风扇流量的关系 Fig.9 Relationship between the number of blade and volume flow of fan
3.2 轮毂比对风扇流量的影响

保持叶高不变,分别建立轮毂比为0.41,0.43,0.45,0.47,0.49的5组风扇模型,在C型风道中分别进行数值模拟,得到轮毂比与流量的性能曲线,如图 10所示。随轮毂比的增大,风扇流量也持续增长,增长率逐渐降低。

图 10 轮毂比与风扇流量的关系 Fig.10 Relationship between hub ratio and volume flow of fan
3.3 叶尖安装角对风扇流量的影响

保持叶根安装角不变,分别建立叶尖安装角为22°,24°,26°,28°,30°的5组风扇模型,在C型风道中分别进行数值模拟,得到叶尖安装角与流量的性能曲线。在图 11中,随着叶尖安装角由22°增大到24°,风扇旋转角逐渐减小,导致风扇流量降低;随着叶尖安装角由24°增加到30°,其翼型优势逐渐显示出来,风扇流量得到了加强。

图 11 叶尖安装角与风扇流量的关系 Fig.11 Relationship between blade tip angle and volume flow of fan
3.4 前弯角对风扇流量的影响

分别建立前弯角为6°,7°,8°,9°,10°的5个风扇模型,通过数值仿真得到风扇前弯角与流量的性能曲线,如图 12所示。在6°~9°之间,随着前弯角的增大,风扇流量呈上升趋势;当前弯角为9°时,风扇流量呈现下降趋势。

图 12 前弯角与风扇流量的关系 Fig.12 Relationship between the forward bend angle and volume flow of fan
4 新风扇结构参数敏感度分析 4.1 正交试验设计

将叶尖安装角、叶片数、轮毂比、前弯角四个结构参数设置4个水平,具体如表 2所示。

表 2 新冷却风扇结构参数变化水平 Table 2 Variation level of structural parameters of new cooling fan
因素水平 叶尖安装角a/(°) 叶片数n 轮毂比d 前弯角θ/(°)
水平1 22 7 0.43 6
水平2 24 8 0.45 7
水平3 26 9 0.47 8
水平4 28 10 0.49 9

根据参考文献[15-16],设计正交试验因素水平表,选取L16(45)的正交表[17],具体如表 3所示。在压力出入口下对转速为1 300, 1 500, 1 700, 1 900,2 100,2 300 r/min的6种情况进行数值仿真,提取流量、全压数据,共96组。

表 3 新冷却风扇结构参数正交表 Table 3 Orthogonal table of structural parameters of new cooling fan
仿真组合 叶尖安装角a/(°) 叶片数n 轮毂比d 前弯角θ/(°)
1 22 7 0.43 6
2 22 8 0.45 7
3 22 9 0.47 8
4 22 10 0.49 9
5 24 7 0.49 7
6 24 8 0.47 6
7 24 9 0.45 9
8 24 10 0.43 8
9 26 7 0.45 8
10 26 8 0.43 9
11 26 9 0.49 6
12 26 10 0.47 7
13 28 7 0.47 9
14 28 8 0.49 8
15 28 9 0.43 7
16 28 10 0.45 6
4.2 正交试验结果分析

流量、全压随转速的变化如图 13所示,从图中可知,流量值随转速的增加呈线性增加,而全压值随转速的增大呈非线性增长。

根据图 13,得到不同转速下的流量值与全压值,计算出风扇的比转速与信噪比SNR,其计算公式如下所示[18]

$ \left\{ \begin{array}{l} {\rm{SNR}}\left( \eta \right) = - 10{\rm{log}}\left( {\frac{1}{R} \times \frac{{{S_{\rm{m}}} - {V_{\rm{e}}}}}{{{V_{\rm{e}}}}}} \right)\\ {N_{\rm{s}}} = kn\frac{{Q_V^{\frac{1}{2}}}}{{{{\left( {\frac{{1.2}}{\rho }{P_{{\rm{tF}}}}} \right)}^{\frac{3}{4}}}}}\\ R = \sum\limits_{i = 1}^n {n_i^2} \\ {S_{\rm{m}}} = \frac{1}{R} \times {\left[{\sum\limits_{i = 1}^n {\left( {{n_i} \times {N_{si}}} \right)} } \right]^2}\\ {V_{\rm{e}}} = \frac{{{S_{\rm{e}}}}}{{N - 1}}\\ {S_{\rm{e}}} = {S_{\rm{t}}} - {S_{\rm{m}}}\\ {S_{\rm{t}}} = \sum\limits_{i = 1}^n {N_{si}^2} \\ {\rm{CR}} = \frac{{{\rm{SN}}{{\rm{R}}_{\max }} - {\rm{SN}}{{\rm{R}}_{\min }}}}{{\sum\limits_{i = 1}^n {\left( {{\rm{SN}}{{\rm{R}}_{\max }} - {\rm{SN}}{{\rm{R}}_{\min }}} \right)} }} \end{array} \right. $ (2)
图 13 新冷却风扇性能参数与转速的关系 Fig.13 Relationship between performance parameters and speed of the new cooling fan

式中:SNR为信噪比;Sm为平均值偏差平方和;R为有效重复数;Ve为误差方差;Ns为风扇比转速;k为常数;Qv为风扇流量;PtF为风扇全压;ρ为空气密度;ni为风扇第i个转速;Nsi为第i个比转速;n为转速个数;St为总的对目标值的平均值偏差平方和;Se为其余误差因素所引起的偏差平方和;CR为贡献率。

计算结果如表 4所示,通过计算各水平信噪比得到信噪比偏差(最大信噪比与最小信噪比之差),从而得到不同结构参数对新冷却风扇信噪比影响的贡献率,具体如表 5所示。

表 4 不同组合下新冷却风扇信噪比计算结果 Table 4 Calculation results of signal to noise ratio of the new cooling fan under different combinations
仿真组合 叶尖安装角a/(°) 叶片数n 轮毂比d 前弯角θ/(°) 信噪比
1 22 7 0.43 6 32.84
2 22 8 0.45 7 34.06
3 22 9 0.47 8 35.80
4 22 10 0.49 9 37.11
5 24 7 0.49 7 35.08
6 24 8 0.47 6 34.79
7 24 9 0.45 9 34.59
8 24 10 0.43 8 34.30
9 26 7 0.45 8 33.60
10 26 8 0.43 9 33.36
11 26 9 0.49 6 37.47
12 26 10 0.47 7 36.72
13 28 7 0.47 9 34.39
14 28 8 0.49 8 34.67
15 28 9 0.43 7 34.66
16 28 10 0.45 6 35.57
表 5 不同结构参数下新冷却风扇信噪比平均值与各参数的贡献率 Table 5 Average signal-to-noise ratio of the new cooling fan under different structural parameters and contribution rate of each parameter
比较项 因素水平 结构参数
叶尖安装角a 叶片数n 轮毂比d 前弯角θ
信噪比 1 34.95 33.98 33.79 35.17
2 34.69 34.22 34.46 35.13
3 35.29 35.63 35.43 34.59
4 34.82 35.93 36.08 34.86
信噪比偏差 5.42 0.6 1.95 2.29 0.58
贡献率CR/% 100 11.07 35.98 42.25 10.70

图 14所示,叶尖安装角a对风扇综合性能的影响呈现先降低后增加再降低的趋势;叶片数、轮毂比对风扇综合性能的影响呈现持续增加趋势;前弯角对风扇综合性能的影响呈现先下降后升高的趋势。

图 14 不同结构参数下新冷却风扇信噪比分布 Fig.14 Distribution of signal noise factor of the new cooling fan under different structural parameters

图 15所示,轮毂比、叶片数、叶尖安装角、前弯角对风扇综合性能影响的贡献率依次递减。其中,轮毂比对风扇综合性能的影响最大,其贡献率为42.25%,前弯角对风扇影响最小,贡献率为10.7%。

图 15 新冷却风扇结构参数贡献率分布图 Fig.15 Contribution rate distribution of structure parameters of the new cooling fan
5 结论

本文结合国内某款平地机用冷却风扇,建立三维物理模型,并对其进行数值仿真,将仿真结果与实验数据进行了对比。利用变环量设计法对原风扇进行了重新设计,将新风扇的仿真结果与原风扇仿真结果进行对比;并在此基础上分析了结构参数对新风扇性能的影响,通过正交试验对不同组合下信噪比进行分析。最终得到以下结论:

1) 通过原风扇仿真结果与实验数据的对比可知,其误差低于10%,验证了仿真方法的正确性。

2) 通过利用变环量设计法对原风扇进行重新设计,新风扇整体性能优于原风扇,验证了改进的有效性。

3) 轮毂比、叶片数、叶尖安装角、前弯角对风扇综合性能影响的贡献率逐渐降低,轮毂比的贡献率为42.25%,叶片数的为35.98%,叶尖安装角的为11.07%,前弯角的为10.7%。

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http://dx.doi.org/10.3785/j.issn.1006-754X.2017.05.011
教育部主管,浙江大学和中国机械工程学会主办
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邢梦龙, 刘佳鑫, 路春光, 蒋炎坤
XING Meng-long, LIU Jia-xin, LU Chun-guang, JIANG Yan-kun
平地机冷却风扇的改进与信噪比分析
Improvement and signal-to-noise ratio analysis of cooling fan for grader
工程设计学报, 2017, 24(5): 563-571.
Chinese Journal of Engineering Design, 2017, 24(5): 563-571.
http://dx.doi.org/10.3785/j.issn.1006-754X.2017.05.011

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收稿日期: 2017-05-16

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