毛细管结构热式风速传感器设计及CFD分析

"基于毛细管结构的热式风速传感器设计" 本文主要介绍了一种新型的热式风速传感器设计，该设计采用了毛细管结构，由靳炜、刘清惓等人提出。他们利用计算流体动力学（CFD）技术对传感器探头进行了数值分析，以评估其在不同风速条件下的性能。为了验证CFD方法的准确性和传感器的实际工作效能，研究人员建立了一个基于高低温低气压试验箱的测试平台，对传感器在-20℃到40℃范围内的温度特性进行了测试，并应用模拟退火算法来拟合修正温度漂移对传感器读数的影响。 热式风速传感器的工作原理是利用流动气体带走热量，通过测量温度变化来推算风速。在本文中提出的毛细管结构中，这种效应被放大，使得传感器对于微小风速的变化更为敏感。毛细管结构的设计优化了空气流动路径，提高了传感器的响应速度和精度。CFD方法的应用允许研究人员在无需实际制造原型的情况下，预测和优化传感器的性能，降低了研发成本。 实验结果显示，该热式风速传感器在0.03m/s到1m/s的风速范围内，其读数精度优于6%。这一水平的精度对于气候分析研究和环境监测等领域的应用具有显著价值。尤其是在对微风速和环境变化敏感的气象监测、室内空气质量控制以及工业过程控制等领域，这种传感器能提供可靠的数据支持。 此外，模拟退火算法是优化问题求解的一种有效方法，尤其适用于解决非线性、多模态的优化问题。在本文中，该算法被用于拟合和修正传感器因温度变化产生的读数漂移，确保了传感器在不同环境温度下的稳定性和准确性。 这项研究为热式风速传感器的设计提供了新的思路，即采用毛细管结构来提升性能，并结合现代计算工具如CFD和优化算法来提高测量精度和稳定性。这样的设计有望推动风速测量技术的进步，特别是在对风速有高精度需求的场景中，将发挥重要作用。