导叶泄漏流场的数值与实验研究

可在ScienceDirect上获得目录列表计算设计与工程杂志首页：www.elsevier.com/locate/jcde计算设计与工程学报4（2017）218不同翼型导叶泄漏流场的数值与实验研究Sailesh Chitrakara，Sunday，Biraj Singh Thapab，Ole Gunnar Dahlhauga，Hari Prasad Neopaneba挪威科技大学能源和工艺工程系b尼泊尔加德满都大学机械工程系阿提奇莱因福奥文章历史记录：2016年11月18日收到2017年2月20日收到修订版，2017年2017年2月27日在线发布关键词：泄漏流导叶间隙PIVCFD水翼A B S T R A C T混流式水轮机导叶与盖板之间的间隙，由于泥沙影响的水电厂的二次流和侵蚀的同时作用，往往会增加的大小。导叶两侧的压力差引起通过间隙的泄漏流该气流以高加速度进入吸入侧，干扰主流并在下游涡轮机部件中造成更多的侵蚀和损失。建立了一个单导叶通道叶栅试验台，利用压力传感器和PIV（粒子图像测速）技术研究了间隙对叶栅流动的影响本研究的重点是发展一个数值模型的试验台，验证结果与实验和研究的泄漏流数值行为。计算流体力学和实验结果均表明，泄漏流形成通道涡，在向下游移动时，通道涡远离壁面本文还讨论了形成这种旋涡的流线。此外，在导叶载荷和对泄漏流的后续影响方面，将具有对称翼型的参考导叶与四种凸轮型线进行本文引入了一个无量纲的漏流因子（Lff结果表明，通过改变导叶上的压力分布，可以使©2017计算设计与工程学会Elsevier的出版服务这是一个开放在CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下访问文章1. 介绍20世纪80年代，Brekke（1988）研究了高水头混流式水轮机导叶磨损、间隙泄漏流和效率下降之间的关系可以看出，导叶边缘下方的面板的腐蚀增加了间隙的尺寸，增加了涡轮机中的损失虽然这项研究的重点是挪威的发电厂，但在喜马拉雅山和安第斯山的发电厂，其后果更为明显和脆弱，因为这些发电厂暴露于浓度较高的硬沙 粒 （ Bajracharya 、 Joshi 、 Saini 、 Dahlhaug ， 2008 年 ;Neopane、Dahlhaug、Cervantes，2012年;Padhy Saini，2008年）。图1所示为尼泊尔发电厂中的导流叶片，其在跨度端部受到侵蚀。这些端部连接到面板，留下小间隙，这提供了基于操作条件改变开口角度的可能性。当沙粒穿过这些由计算设计与工程学会负责进行同行评审。*通讯作者。电 子 邮 件 地 址 ：sailesh. ntnu.no （ S.Chitrakar ） ，bst@ku.edu.np（ B.S.Thapa），ole.g. ntnu.no（O.G. Dahlhaug），hari@ku.edu.np（H.P. Neopane）。在高加速度的间隙中，形成侵蚀槽，这最终增加了间隙尺寸。压力侧和导叶型面吸力侧之间的压差将气流驱动到间隙中，并在间隙中与主流混合。吸入侧。该流动包含循环，其向下游行进进入转轮，造成更多的损 坏 和 损 失 。Thapa 、 Dahlhaug 和 Thapa （ 2014 年 ） 以 及Chitrakar、Neopane和Dahlhaug（2016年）解释了混流式水轮机中侵蚀和流动现象的同时性以及导叶在此过程中的作用。在Kaligandaki-A水电站运行，净水头和流量为115 m和47 m/s3。Koirala、Thapa、Neopane、Zhu和Chhetry（2016年）报告称，由于侵蚀，在16，500个运行小时后，间隙尺寸从设计值0.6 mm增加到前缘2.5 mm和后缘4.2mm。使用数值技术（CFD）预测涡轮机中的流场和侵蚀的实践可参见文献（Neopane等人，2012; Thapa，Gjosater，Eltvik，Dahlhaug，&Thapa，2012）。这些技术还用于优化涡轮机部件的设计，并研究几种具有最低成本的设计的性能（Chitrakar，http://dx.doi.org/10.1016/j.jcde.2017.02.0042288-4300/©2017计算设计与工程学会Elsevier的出版服务这是一个在CC BY-NC-ND许可证下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。×S. Chitrakar等/Journal of Computational Design and Engineering 4（2017）218-230219命名法漏流系数PIV粒子图像测速CFD计算流体力学LDA激光多普勒测速Cm切向速度分量Cu切向速度分量Vo 参考速度SVout固定导叶出口GVin导叶进口Rin转轮进口国家航空咨询委员会Cp归一化压力LE前沿TE后缘PS压力侧SS吸入侧CTP标准化总压Cervantes ， Thapa ， 2014; Thapa ， Thapa ， Eltvik ， Gjosater ，&Dahlhaug，2012）。然而，数值结果的保真度依赖于与实验结果的验证。通常，原型涡轮机通常按比例缩小和/或简化，以最大限度地减少实验中涉及的成本和工作量。近年来，利用激光多普勒测速技术（LDA）和粒子图像测速技术（PIV）对混流式水轮机内部流动现象进行预测的研究越来越多。在导叶试验台上进行了LDA测量，以研究不同导叶型线的尾流形成（Antonsen，2007）。尾流和转子-定子-干扰（RSI）现象通过实验TRPIV（瞬态粒子图像测速）从9 m/s的流中的水翼，使用不同的攻角进行研究（Finstad，2012）。在直径为0.15 m的完整混流式水轮机模型中进行了PIV实验，使用透明叶片和盖，并在测量位置的壳体上钻孔以捕获流动（Su等人， 2014年）。通过间隙的泄漏流和由此产生的旋涡在许多气动应用中被研究。在线性涡轮叶栅中，使用三维Navier-Stokes CFD代码研究了减小叶顶间隙的效果（Tallman Lakshminarayana，2001）。研究的重点是不同平面的流线类型和每条线的间隙区域形成的涡流。在一项简化的案例研究中，使用立体粒子图像测速仪（SPIV）研究了NACA 0009水翼中的叶尖泄漏涡（TLV）（Dreyer、Decaix、Munch-Alligne、Farhat，2014年）。本研究还使用了高速流动显示，并显示了强烈的影响，壁面接近的涡路径。作者解释说，TLV的移动远离水翼的势流效应的结果。Eide（Eide，2004）通过建立包括间隙的导叶的二维数值模型解释说 ， 在 高 水 头 混 流 式 转 轮 中 产 生 的 总 损 失 的 5-6% 中 在 文 献（Murayama，Yoshida，Tsujimoto，2006）中也可以找到一些定性实验方法，用于研究通过水翼的叶尖泄漏涡流及其对空化的影响挪威科技大学水力实验室最近开发了一种单导叶叶栅试验装置（ Thapa ， Dahlhaug ， Thapa ， 2016 年 ; Thapa ， Trivedi ，&Dahlhaug，2016年），其中包含1：1比例的导叶，位于尼泊尔的Jhimruk水电站。发电厂（34.2 3台机组均采用2.35m3/s的流量，净水头为201.5m利用PIV技术可以测量导叶周围的速度场。该装置还允许通过铣削叶片的一端来测量间隙对主流的影响。压力测量可以沿着中跨表面和叶片的另一端进行。本研究的目的是对同一试验台内的流动进行数值研究，并与PIV结果进行验证。利用数值模型对不同翼型导叶间的泄漏流进行了比较。以下部分包含了用于比较CFD和PIV结果以及数值研究的水翼之间的结果的量的定义。1.1. 测量的量图2显示了测量的边界，其中包含两个导叶通道（每侧一个）。导向叶片的方向与设计条件对应。该图还显示了对应于实际涡轮的固定叶片出口（SVout）、导向叶片入口（GVin）、导向叶片出口（GVin）和转轮入口（Rin）的周向位置。尽管钻机不包括流道，但需要Rin位置来研究流量如何进入流道。导叶出口与转轮进口之间的空间代表了实际水轮机的无叶区。通过间隙的尾流和泄漏形式的二次流在到达转轮入口之前在该空间中消散。在这两条曲线之间可以看到这些流动的消散。笛卡尔坐标系中的速度被转换成圆柱坐标系，方程为：Cm-ucoshv sinh1Cuusinh-v cosh2图3中解释了笛卡尔速度分量u、v和角度h。项Cu和Cm是速度的切向分量和反方向分量，类似于图1.一、Jhimruk 中导向叶片端部的侵蚀（Neopane等人， 2012）和KG-A（Koirala等人， 2016年）。u.Σ¼ðÞ南纬220号Chitrakar et al./Journal of Computational Design and Engineering 4（2017）218-230见图4。 弦轴上的速度分量图二. 钻机边界和测量位置。根据上述定义，泄漏流量系数测量为：P=X2;Y=21/4fjVy0jLi¼X1;Y1in·jVo jð7Þ图三. 切向和切向速度分量。真正的涡轮机PIV测量的速度和CFD计算的速度最初采用笛卡尔坐标，但随后进行转换Cu分量负责涡轮机所做的功和所产生的功率，而Cm分量负责引导下游的流动。在间隙内区域，本研究中的泄漏流因子定义为与参考速度相比，从前缘到后缘垂直于导叶弦图 4，速度u和v被转换成Vx0 以及基于角度a和b的Vy0。a表示弦的角度，b表示速度矢量相对于水平方向的方向。坐标系的转换是基于关于以下等式：一tan-1Y2-Y13X2-X 1b1/4 tan-1。vVx0 ¼Vcos-ab5Vy0 ¼Vsinn-ab6其中Vo是参考速度，n是所取点的数量，Lff是泄漏流量系数。在本研究中，参考速度被视为固定导叶出口处的速度（SVout）。在理想情况下，流动沿着弦被引导，使得Vy0为零。导叶的压力侧和膨胀侧之间的压力差导致速度分量在垂直于弦的方向。数值中的绝对值考虑了负泄漏流量，避免与正值抵消。1.2. 研究的水翼本研究比较了五种不同的NACA配置文件的性能。NACA 0012是基准水翼，其沿翼弦对称，在30%翼弦处具有12%（弦长）Jhimruk水电站目前使用的是参考的水翼形导叶，实验室中的试验装置就是根据该剖面设计的。NACA 1412、NACA 2412和NACA 4412是具有与参考情况类似的配置的弯曲翼型，但是在40%弦处的弯曲度分别为1%、2%和4%。NACA63212在35%弦长处的最大厚度为12%，在55%弦长处的最大拱度为1.1%该试验台是为特定厚度和轮廓的导向叶片而设计的因此，为了避免由于通道面积的变化而导致流动条件的变化，所有研究的轮廓具有相同的最大厚度。实验在最大热交换系数为1.15E+07的条件下进行在BEP进行了GV的比较，其中+07。所有被比较的GV都具有0.14 m的相等弦长。除了水翼，试验装置的几何形状和操作条件保持不变。由于相邻壁是根据NACA0012设计的，因此假设水翼的变化对整体流动特性的影响可忽略不计。S. Chitrakar等人/Journal of Computational Design and Engineering 4（2017）218-2302212. GV叶栅装置和实验装置图5显示了实验装置的完整布局，包括测量装置。流动在包含一个GV级联装置的部分的闭合回路内循环。离心泵的最大流量为0.155m3/s。在压力罐内产生750 kPa的最大压力。试验装置的出口包含一个流量计，两个测压口固定在试验装置的入口和GV的出口处，以测量正确的测量工作点。流体被送回泵，循环从泵继续。在先前的研究中解释了钻机的详细设计（Thapa，Trivedi等人， 2016年）。实际的PIV测量是在PIV室内进行的，如图所示。 5，如图所示。 6使用Dantec系统。用两个双腔Nd-YAG激光器产生一个光该平面通过HiSense 2 M CCD PIV 相 机 可 视 化 为 成 对 图 像 。 采 用 密 度 为1.016kg/m3、平均粒径为55m mm的荧光播种如图所示，这些颗粒从低压接种点插入装置中。在70m/ s下采集配对图像，使得颗粒运动在3至6个像素之间，这取决于帧中的高和低速度区域。使用测量平面中的2D校准目标校准PIV系统。钻机内的GV在一端有一个2 mm高的间隙。捕获的场是二维的，但通过测量GV几个跨度处的速度，可以推断GV跨度方向上的速度分布。如图2所示，单个测量平面包含边界。本研究捕捉并量测两个平面的速度场，一个在跨中，一个在间隙处，以供验证CFD的结果测量了GV周围的压力分布，以表征GV载荷对泄漏流的影响。14个测压孔连接到面板上与间隙相对的一端。这些分接头以2 mm的偏移量对称地分布在GV剖面周围，前缘和后缘各一个，压力侧和吸力侧各六个。每个测压口连接到压阻式压力传感器，使用自重校准器进行校准。3. 数值模型本研究以三维流体力学平均纳氏流商用CFD求解器ANSYS-CFX-15.0用于稳态条件下的数值模拟数值模拟中平流格式采用高分辨率离散，湍流方程采用一阶迎风格式收敛标准图五.实验室和测量布局。见图6。PIV测量装置。20@2我是你。mi-u0u011南纬222号Chitrakar et al./Journal of Computational Design and Engineering 4（2017）218-230均方根（RMS）残差小于10- 5。下面解释控制方程、湍流模型和数值模型的其他参数3.1. 控制方程和湍流模型RANS湍流模型可分为涡粘性模型和雷诺应力模型。涡流粘度模型假设雷诺应力与平均速度梯度和涡流（湍流）粘度通过梯度扩散（Boussinesq）假设相关，使得：控制方程（连续性方程和动量方程-s1/4-u0u0 1/4m。@u<$i@u<$j-2。km@ukdð12ÞIJtum）的不可压缩和等温流体写在我JT@xj@xi3t@xkijNavier-Stokes方程的形式如下：k<$1u0iu0j=湍流动能，dij=克罗内克δ，小维q@@t 你好！rV！101A¼q！g-rplrV！ð8Þmt=湍流或涡流粘度。在双方程涡粘性湍流模型中，速度和湍流长度尺度使用两个单独的输运方程求解，一个用于动能k，一个用于湍流其中：2@2@2@2r¼@x2@y2@z29这个方程有四个未知量：所有方向上的速度分量，V！压力，p。虽然有四个方程来求解四个未知量，但它们是高度非线性的偏导数方程（PDE），通常需要计算方法来求解。本研究遵循雷诺平均法，其中变量，例如，ui被分为平均分量ui和波动项u0i。在原始输运方程中代入这些新项，得到：@ui@xi¼010而且，@u¯@u¯1@p<$在@u¯@tj@xj¼-q@ xi@xj@xjIj其中ui=时间平均速度分量，p=时间平均压力，q=流体密度，m=流体运动粘度，u0i=波动速度分量，t=时间。平均化并不改变连续性方程，但这将导致额外的应力项作用于由脉动速度引起的平均流量，称为波罗伊德应 力 s ij ¼ - u 0 i u 0 j。这些项来自非平均方程中的非线性因此，gov- erning方程包含6个未知量，使用不同的湍流模型求解。耗散率e或比耗散率x。在k-e模型中，湍流粘度mt与湍流动能k和耗散率e的关系为：K2mt¼Cle13其中Cl=常数（Durbin Reif，2001）。尽管k-e模型因其较强的鲁棒性和较快速的计算速度而得到广泛应用，但该模型在逆压梯度、分离、旋转和近壁区等方面存在局限性。在近壁边界区，k-x模型的计算精度较高，但在边界层外，该模型的敏感性Menter（1994）提出了边界附近的k-x模型和自由流中的k-e模型的混合。首先引入了BSL湍流模型，引入了混合函数F1.除此功能外，SST模式在涡动粘性的预测中考虑了主要湍流剪应力的输送先前已针对该试验装置进行了SST、BSL和Omega RS湍流模型的敏 感 性 研 究 （ Chitrakar 、 Thapa 、 Dahlhaug 、 &Neopane ，2016），结果表明SST湍流模型适用于该试验装置的计算流体动力学。3.2. 网格和边界条件流体域从压力箱法兰外的管道延伸到导叶出口后的第一个弯头。入口管的直径为400 mm，导叶的弦长为142.77 mm。图7所示的整个区域由ICEM生成的约1300万个六面体单元组成。在进、出口圆变处采用O型网格技术见图7。流体域和网格。e¼.C.GCI¼一×一.Cu1.Uextu1.S. Chitrakar等/Journal of Computational Design and Engineering 4（2017）218-230223nels。该域的近壁区域被细化以分辨高梯度。同样，在尾流和分离区网格密度较高。在与实验相同的压力和流量条件下，导叶周围的y对于间隙，2 mm，使用50个元件，在近壁处分布更细能力。由这三种网格密度获得的这些值记为Cu1、Cu2和Cu3，其中Cu1表示细网格的结果，Cu3表示粗网格的结果使用GCI方法计算近似和外推相对误差，如下所示：边界e21¼。CU1-CU2。ð14Þ段落。对于CFD的实验验证，流量对应于-根据试验结果，选择155.5kg/s。这种情况.21 -C.21作为参考案例。在参考案例中，导流叶片在CFD和实验中均采用NACA0012型线在设计工况下，利用验证后的参考模型对4种翼型进行了比较。规定静压为900 kPa其中：Cuext.在出口处。叶片和管道被定义为防滑光滑壁。在入口处，使用5%的湍流强度。给出了离散误差和外推值的估计。21Uext21Cu1-Cu221-1日ð16Þ通过使用GCI方法（Celik等人，2008年）。这种技术被认为是有效的预测数值同样，网格收敛指数估计为：弗朗西斯涡轮机的不确定性（Trivedi，Cervantes，Gandhi，Dahlhaug，2013）。三种不同的网目尺寸-21罚款1：25 ×e21r21-117Þ在独立性测试中使用0.22 M、1.52 M和12.83 M的目数通过增加每个方向上的分布，即，网格细化因子（r）乘以2。在Gr和Rin的中点处的切向速度（C u），对应于图1。选择2个作为监测变量，表1数值解中的离散化误差。uextext精细医学表1显示了两个地点的不确定性和外推值。在中、细网格密度下，转轮进口中点切向速度的数值不确定度分别为3.6%和4.0%。在导叶出口中点处，不确定度分别为14.21%和7.7%。这是由于导流叶片的边界尾流而使流动发生畸变图图8和图9分别显示了三种网格密度下30个周向位置处的切向速度以及外推结果，该切向速度对应于图2所示的Gynth和Rin曲线。这些图还显示了使用Eq. （17）用于细网孔。对于位于Gandhi的细网格，不确定度范围为0.03%至7.7%，等于±0.01 m/s和±1.55 m/s。最大不确定性在尾缘附近，尾流的影响是突出的。对于Rin处的细网格，不确定度范围为0.0021%至12.2%，分别等于±0.0006 m/s和±2.60 m/s。 在这种情况下，最大的不确定性被发现在壁边界附近，其中速度梯度是最高的。见图8。在Gynecological的切向速度与外推值和离散化误差棒。C¼ð设计工况下试验台进口质量流量为195.83 kg/s。该值对应于两个导叶21extð15Þ参数加雷什RinR212.032.03r321.871.87Cu1（m/s）20.1233.96Cu2（m/s）21.4133.85Cu3（m/s）23.5533.76C21（m/s）18.8734.07ea210.06410.0033e210.06600.0032GCI210.07740.0036GCI320.14210.0040南224号Chitrakar et al./Journal of Computational Design and Engineering 4（2017）218-230见图9。Rin处的切向速度，带有外推值和离散化误差条。见图10。 围绕GV的Cp4. 结果4.1. 参考病例本节的前半部分包含参考案例的数值模型验证。为了使比较更容易，调整了计算流体动力学中出口处的静压，使得计算流体动力学和测量之间的驻点处的压力相同。基于归一化压力（Cp）进行压力比较，归一化压力（Cp）是一点处的压力与入口处的压力的比率。Cp的值考虑了沿流的压力分布。图10示出了从前缘（LE）到后缘（TE）围绕GV的Cp分布在x轴中，使用另一个无量纲项x/c，其表示相对于弦长（c）的LE的位置（x）。该图还显示了测压口的位置，并参考CFD和PIV中的GV最大压力出现在LE处，此时出现停滞。周围的压力分布图十一岁CFD（左）和PIV（右）中跨处的速度等值线S. Chitrakar等人/Journal of Computational Design and Engineering 4（2017）218-230225见图12。CFD（左）和PIV（右）中间隙中的速度等值线。图十三. CFD和实验中的涡丝。实验测量的GV与CFD计算结果具有可比性。在压力侧（PS），计算得出 的 实 验 与计 算 流 体 动 力 学 之间 的 平 均 偏 差 为0.6% 。 在 吸 入 侧（SS），该偏差为3.3%。从这个差异就可以解释在两个偏差中，SS中的压力不稳定，由于测量期间该区域的波动，波动可能是由于壁粗糙度和制造公差的未考虑间隙而出现的。PIV获得的流场后处理使用32像素分辨率的互相关技术与50%的重叠。在矩形视野的未掩蔽区域内获得速度矢量，其在100个图像中进行时间平均，4赫兹。在图2所示的PIV边界内，每个平面大约有1100个经批准的矢量点。在此基础上，对整个平面上的速度场进行插值，生成速度等值线。从这些点得到的速度场表示在图中。 11 GV中跨轮廓形式。该图还显示了在同一区域中通过计算流体动力学获得的速度等值线。两种方法预测的速度场具有可比性，因为两种方法的图像表示相同的颜色图。这两种方法都能准确地预测出LE处的驻点但是，PIV的轮廓线受一些因素的影响由于LE弯曲的阴影，在上角附近可以看到速度的突然变化可以观察到，来自TE的尾流见图14。 跨中GV出口和转轮入口处的速度分布××南纬226号Chitrakar et al./Journal of Computational Design and Engineering 4（2017）218-230图15.间隙中GV出口和转轮入口处的速度分布。图16. 5个水力剖面的GV表面周围的压力差。图17. 沿弦长的速度Vy在CFD中在流道内的下游，但在PIV中在流道之前消散。这可能是因为向量是计算出来的在PIV的32 32像素大小的询问空间中，对应于4.74.7 mm的物理尺寸，这不足以捕获尾流。在计算流体力学中，边界网格的细化使得在更小的宽度内捕获速度梯度成为可能。此外，PIV中平均图像所涉及的统计数据往往会抵消瞬时奇向量。而平均亲，若要更好地估计稳定区域的流动，则非稳定二次流区域可能已经历平均过程。图12显示了CFD和PIV的间隙内的速度等值线。泄漏流量与图10中讨论的GV载荷有关。朝向LE，GV内部的流动跟随主流流动，因为该区域中的压差小于TE周围的区域，在该区域中，流动被转向进入S. Chitrakar等人/Journal of Computational Design and Engineering 4（2017）218-230227图十八岁通过间隙进行简化图19. 由于携带沉积物的涡丝，连接端处的转轮入口受到侵蚀（Dahlhaug等人，2010; Neopane等人， 2012年）的报告。吸入侧。PIV中的轴区域被掩盖，但在下游可以看到效果，因为在下游，速度由于环流而降低。在这两种情况下都可以观察到TE附近的加速流动。然而，由于壁面的影响，PIV中的图案更不规则。波动也可能是由于低压间隙区域内的诱发气穴而发生的。在实验过程中，通过目视检查也可以看到这种空化流的形成。图12所示的泄漏流与SS流混合并形成涡丝，该涡丝在向下游行进时倾向于向跨中移动。图13显示了CFD计算中的涡流转移到进行PIV时拍摄的试验台图片。这个漩涡的强度被发现逐渐消散。虽然实验是通过监测控制最高流速区的空化来进行的，在该区域的压力，空化涡是不可能避免的，由于高加速度的流动内的间隙。通过将空化模型结合到CFD中，可以更准确地预测流动行为。然而，由于泄漏流引起的涡流细丝的预测可以在没有空化模型的情况下进行。在计算流体力学中发现这种流动的特征，与实验相符。对比了PIV和CFD在GV出口（Gvr）和转轮入口（Rin）周向位置处测量的速度，如图2所示。图14所示为跨中Gin和Rin处的平均速度。曲线从PS（上）壁开始，在SS（下）壁结束。在每条曲线中，有29个点位于等距位置。在跨中，PIV和CFD遵循相同的速度剖面趋势。如上所述，PIV显示了尾流在进入转轮之前的消散情况。在Gulf，PIV中的平均速度平均值为29.94 m/s，而CFD中的该值为30.45 m/s该偏离是百分之一点六七。在29个点中的每个点处计算的偏差平均为4.7%，在尾流区域处最大。在Rin处，PIV中的平均速度平均值为32.97 m/s，而CFD中的该值为33.14 m/s。CFD与PIV在Rin点的平均速度平均值的偏差为0.5%，而单个点的平均偏差为1.57%。PIV中较低的速度值是由于壁面粗糙度造成的损失，CFD分析中未考虑到这一点。图15所示为间隙平面内（即距离壁面1 mm处）的Gin和Rin处的速度分布图。在Gandhi，它可以可以看出，由于从PS到SS的加速泄漏流，TE以下的速度急剧增加。如图所示，该梯度稳定在Rin处。PIV结果在CFD曲线附近波动，这在等值线上也可以看到。在Rin处，CFD和PIV为3.75%，而每个点的平均偏差为5.6%。在甘精胰岛素，平均流速的平均偏差为3.57%，而每个点的平均偏差为5.52%。4.2. 不同水翼采用验证后的数值模型对设计工况下的5种不同剖面进行了对比。图16显示了PS和SS之间GV中跨位置的压差，表示为DCp。可以观察到，参考案例（0012）中的GV负载最大。尽管朝向LE的压力差相似，但朝向TE的差异显著。与参考值1相比，以DCp表示的绕1412、2412、4412和63212分别为0.85、0.56、0.17和0.64这意味着南纬228号Chitrakar et al./Journal of Computational Design and Engineering 4（2017）218-230图20.所有GV在Rin处的Cu与对称0012型面相比，由于4412型面两侧之间的压力差而引起的GV负载大约小5.6倍。图16所示GV周围的压差对通过间隙的泄漏流量有直接影响。 图17示出了垂直于弦长（Vy）的速度分量，如图4中所定义的，从所有水翼的LE到TE。在0012的情况下，Vy分量从LE逐渐增长，并且在弦的中游位置之后，增长率增加。在弦的75%处，Vy分量最大。在75%之后，Vy以相同的速率减小，并在TE处再次变为最小值。在所有的水翼中都发现了Vy的这种趋势。在4412的情况下，观察到负值的Vy，直到中游位置。中游以后，各项指标均为正值，但小于其它剖面.负值表明流动是从SS流向PS的，这是PS和SS之间负压差的结果，如图 所 示。 十六岁计算的泄漏流量系数（Lff）表2所有GV剖面的泄漏流量系数（Lff）NACA简介001214122412441263212Lff0.8150.7880.4640.1830.577根据等式（7）所有的水翼的计算结果如表2所示。方程中的参考速度Vo取为固定导叶出口处的平均速度SVout，如图所示。 二、该表显示，Lff在0012中最大。与4412中测量的最小Lff相比，0012中的Lff大4.45倍。5. 讨论计算结果与实验结果的比较表明，两者在总体上吻合较好。在跨中的速度分布比间隙附近的区域更准确。由于近壁效应和诱导空化的影响，PIV中的间隙区产生波动。PIV边界的某些特定区域也受到钻机几何形状的影响。然而，计算流体动力学（CFD）之间的平均速度在Gandi和Rin之间的平均速度PIV是可以比较的。在实验中观察到的泄漏流引起的通道涡也被CFD准确地预测。 通过CFD，可以研究这种流动的特性可以看出，Lff影响了SS向下游流动。为了便于比较，图中所示的泄漏流量。 13被分为四个部分。 该类别如图所示。 十八岁第一类（i）是靠近SS的导叶之间的流动图21. GV周围的速度和压力分布S. Chitrakar等人/Journal of Computational Design and Engineering 4（2017）218-230229在间隙平面内。这种流动并不直接对泄漏流起作用，而是与它们混合形成通道涡流。从PS流出的高速泄漏流撞击SS流，并在两股流之间产生压力差。这种压力差导致了通道涡流，以涡丝的形式向下游移动。在4412的情况下，SS流不受PS流的干扰。第二类（ii）代表从GV上游位置进入间隙的流量。的情况下在0012的情况下，这种类型的气流进入LE，在大约30%的弦长之后，离开间隙并通过SS泄漏。在4412中，流动进入SS，但由于速度梯度不显著，这种行为可以被认为是水翼几何形状的影响。第三类（iii）是由于间隙平面中GV两侧之间的压差而流入间隙的PS端中的流量。在0012中，速度梯度高于4412，从图12中可以推断，该类别的流量对泄漏流量的影响最大。第四类（iv）是PS中间隙平面以下的区域。这种流动被沿翼展的高压梯度夹带，这使其进入间隙平面。由于（ii）和（iii）的泄漏流量越高，沿跨度的压力梯度越高，（iv）的影响也越大。因此，在4412中，由于其他类别的流的影响减小，该效果被抵消。0012中的所有类别的流在TE外部混合在一起形成通道涡丝。由于导管横截面中的压力差，细丝被进一步推向中跨在涡轮机中，转轮位于GV的TE附近，由于这些涡丝的持续影响，转轮叶片的入口、轮毂和轮毂附近受到影响此外，当水流中含有细小的侵蚀性砂粒时，涡流中存在的文献中报告了受沉积物影响的发电厂中混流式水轮机入口处的这些涡流的后果（Dahlhaug、Skåre、Mossing、&Gutierrez，2010年; Neopane等人，2012年）的报告。图19显示了被侵蚀的涡轮机转轮。转轮叶片是根据与最佳效率相对应的滞流角设计的。但是，通过导叶间隙的泄漏流改变了连接端附近的滞流角因此，在4412中，可以推断，由于涡旋的强度如图11所示减小， 18，腐蚀的后果也被最小化。然而，应当指出的是，目前的研究是基于一个GV级联装置。该试验装置中存在的相邻壁可能会影响结果，导致与真实涡轮机相比存在差异。虽然GV负载最小化，但还需要检查对涡轮机效率的后续影响是否由于几何形状的变化而降低。图3显示了根据涡轮机几何形状分布为切向（Cu）和反切向（Cm）分量的平均速度。在这两个分量中，Cu分量负责涡轮所做的功，并且与转轮的效率有关。在转轮的入口处（图2中的Rin），如果Cu减小，则涡轮机的总体效率降低。图20显示了所有GV剖面的转轮入口处的Cu分布。的分布所有GV的Cu分量相似。虽然GV载荷显著地最小化，但是对涡流分量的影响可以忽略。这是因为控制Cu的主要参数是弦线和GV开度角，这会改变气流中的涡流。在这种情况下，GV张开角保持恒定，而弦线的变化是微不足道的。对于不同的剖面，尾流的位置根据TE的位置而移动。与参考例0012相比，4412的Cu平均值降低了1.31%。考虑到Lff的降低，4.45因此，这种Cu的偏差可以被认为是可接受的。在NACA 0012等对称剖面的直通道中，当迎角为0°时，理想情况下不应存在任何升力。这意味着在BEP时，如果通道区域是直的，NACA0012将具有最小叶片载荷。然而，如图21所示，由于导叶的周向定向，压力差被产生。要找到正确的GV型线，使其在BEP中产生与NACA0012相同的叶片载荷，在0°迎角的直然而，这项研究比较了几个具有相同厚度的NACA剖面，这些剖面显示出与剖面变化有关的积极迹象垂直于弦长和GV TE下游的不同平面上的总压等值线如图22所示。等高线表示CTP，即总压力相对于入口处平均总压力。最低的总压代表涡丝，涡丝形成圆形轮廓，影响周围的流动。该图还显示了GV相对于平面的位置，以便可以定位PS和SS。CTP的最大值为1，表示没有损失。较低的值代表涡轮机中损失和循环的发展。从TE开始，在30 mm的距离处观察五个平面的轮廓。在0012中，在平面的右上角，可以看到朝向吸入区域的圆形轮廓。这些等值线的中心代表向下游移动的涡流的中心。从0 mm到120 mm，可以看出，漩涡的边缘正在扩大它还表明，涡旋在进一步移动的过程中逐渐消散。漩涡的中心在移动-图22.在垂直于弦长的平面上，远离GV TE的2个GV剖面的总压力等值线。南纬230度。Chitrakar et al./Journal of Computational Design and Engineering 4（2017）218-230远离上壁，同时向下游行进。0012中的涡旋比4412中的大。该图中所示的差异与图18直接相关。在4412中，涡旋接近GV，并且比0012小。此外，旋涡的大小和位置在所有平面上几乎保持不变。涡流远离壁的移动也可以从马格努斯效应解释，在这种情况下，马格努斯效应是在旋转流体上沿与旋转轴成角度的方向产生的力（Supradeepan Roy，2015）。6. 结论本文研究了叶栅中导叶间隙的泄漏流动。在第一部分中，一个参考模型，包含NACA 0012水翼形GV与2 mm的间隙被用来验证与实验的数值计算结果。GV周围的标准化压力（Cp）分布表明，CFD和实验之间的压力侧和吸力侧的平均偏差分别为0.6%和3.3%。在跨中位置，CFD和PIV的速度等值线在前缘、压力面和吸力面以及后缘附近的“C”型线上显示出很好的一致性在PIV中，跨中的Gendall处的平均速度的平均值为29.94 m/s，CFD中为30.45 m/s。在PIV中，跨中Rin处的平均速度平均值为32.97m/s，在CFD中为33.14 m/s。由于壁面效应，在间隙平面中观察到一些差异。在CFD和PIV中均观察到间隙区域中从PS到SS的流动加速，这有助于涡丝的形成在第二部分中，利用经过验证的数值模型对GV型水翼的泄漏流场进行了深入的研究，并对五种GV型水翼的性能进行了对泄漏流有贡献的流线根据其在GV进口处的位置分为四类这些流线形成涡丝，其在向下游行进时具有远离壁的趋势。使用无量纲项与参考情况中的0.815的Lff相比，NACA 4412显示出4.45倍的降低。Lff的值与GV两侧的压力差直接相关另一方面，NACA 4412中转轮入口处切向速度（Cu）的平均值与参考情况相比仅降低了1.31%可以看出，与参考GV相比，发现NACA 4412中的vortex的尺寸减小泄漏流和通道涡的大小和强度的减小意味着二次流和泥沙侵蚀的同时影响最小化。利益冲突不存在利益冲突确认本研究是加德满都大学和挪威科技大学联合博士学位的一部分。该计划由挪威研究委员会和STATKRAFT资助。引用安东森岛（2007年）。导叶和转轮内的非定常流，着重于转轮上的静态和动态载荷。特隆赫姆：挪威科技大学。Bajracharya，T. 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