SST k-ω模型的旋转修正及其在离心泵失速流动研究中的应用

Conventional SST k-ω model is not able to reflect the strong rotational effect in the pump flow, leading to the difficulty in accurately capture the stall under part-load condition. Therefore, the project aims to develop a new SST k-ω model which can improve the capability of predicting the stall in centrifugal pump. The new SST k-ω model is constructed by a function of vorticity and shear-stress tensor, in addition, the enhanced wall function is used in company to deal with the near-wall behavior. The newly developed method containing turbulence model and near-wall model is realized in the open-source CFD code OpenFOAM. Based on the above work, the turbulent field under critical flow rate is studied by both CFD and PIV. The micro wireless pressure sensors are used to monitor the pressure pulsation near the blades. Joint time-frequency analysis is done to further explore the frequency characteristics and propagation of the stall, which can be extremely useful in recovering the major factors that influence the stall and the mechanism of stall formation. All the research in this project can afford reliable instruction on the hydraulic design and optimization of the centrifugal pump.

针对SST k-ω模型不能真实体现泵内湍流的强旋转效应、难以准确捕捉泵内失速流动特征的问题，本项目以发展SST k-ω旋转修正模型、提高离心泵失速流动预测效果为目标，采用旋转率张量不变量构造湍流模型旋转修正函数，应用增强壁面函数方法建立近壁区处理模式，构建适合泵内失速流动计算的SST k-ω旋转修正模型和求解模式，基于OpenFOAM实现计算程序。在此基础上，应用旋转修正模型模拟离心泵失速点流动，并开展失速点流动PIV测试试验，采用微型无线动态压力传感器监测叶轮流道内压力脉动，应用时频分析方法研究失速涡频率特征及传播规律，以期深入揭示泵内失速点流态，探明失速主要影响因素及形成机理，为离心泵水力设计及性能优化提供可靠依据。

自然科学基金面上项目“SST k–ω 模型的旋转修正及其在离心泵失速流动研究中的应用”，按照申请书的研究内容和实施方案执行。经过4年持续系统地研究，目前已经完成项目的研究任务，取得了预期的研究成果。在基金的资助下，共发表研究性论文4篇，其中 SCI 收录论文 3 篇，国内核心期刊收录论文1篇，授权实用新型专利 1 项，目前正投稿的 SCI 论文 3 篇。针对SST k–ω 模型不能真实体现泵内湍流的强旋转效应、难以准确捕捉泵内失速流动特征的问题，本项目提出一套基于分岔方法考虑旋转效应修正的SST k–ω 模型和算法，提升 RANS 方法对离心泵等多壁面旋转湍流的预测效果，系统研究适合模型计算的离散格式、y+值和网格分布形式，并在多种类型的流动中验证了模型预测结果的准确性。与此同时，本项目自主研发了一套高频的PIV测试系统，能实现叶轮内部更高精度的流场测量。本研究首次通过实验的方法清晰的展示了叶轮内从失速团的初生、发展、演变到稳定的全过程，其观测到的流动特征为失速机理的研究提供了方向，配合失速点附近和深度失速工况下的数值模拟，对于失速的认识具有重要意义。研究成果在离心泵内部流场数值模拟预测方面具有重要的应用前景，为离心泵水力设计及性能优化提供参考依据。