CN116384009B - 一种屏蔽泵能效等级的仿真预测方法、装置及设备 - Google Patents
一种屏蔽泵能效等级的仿真预测方法、装置及设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116384009B CN116384009B CN202310626840.8A CN202310626840A CN116384009B CN 116384009 B CN116384009 B CN 116384009B CN 202310626840 A CN202310626840 A CN 202310626840A CN 116384009 B CN116384009 B CN 116384009B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- energy efficiency
- simulation model
- calculating
- efficiency level
- parameters
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/10—Geometric CAD
- G06F30/17—Mechanical parametric or variational design
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
- G06F30/28—Design optimisation, verification or simulation using fluid dynamics, e.g. using Navier-Stokes equations or computational fluid dynamics [CFD]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
- G06F2119/06—Power analysis or power optimisation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Geometry (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Algebra (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Fluid Mechanics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Control Of Non-Positive-Displacement Pumps (AREA)
- Structures Of Non-Positive Displacement Pumps (AREA)
Abstract
本发明涉及一种屏蔽泵能效等级的仿真预测方法、装置及设备,该方法通过基于屏蔽泵参数建立仿真模型;在额定工况下并行应用多个样本点于仿真模型,计算得到目标函数的最优解;在目标函数的最优解下,由额定工况调整为全流程工况,计算工况点在仿真模型下的性能数据;应用性能数据于仿真模型,计算得到能效等级数据。本发明实施例提供的技术方案,通过建立关于屏蔽泵的仿真模型,依次通过样本点计算生成拟合响应面,选取最优解;在全流程工况的情况下计算工况点的性能数据并生成性能曲线图;利用性能数据生成工况转速并与流量一并计算得到能效等级数据,克服了现有能效等级测试需要制作样机的不足,降低试验的成本。
Description
技术领域
本发明涉及屏蔽泵技术领域,尤其涉及一种屏蔽泵能效等级的仿真预测方法、装置及设备。
背景技术
EEI(Energy Efficiency Index,能效等级)是一种表征产品能源效率高低差别的分级方法。通过在不同的额定流量下(25%-100%)的情况下,检测屏蔽泵的工作状态以及屏蔽泵的工作效率,因此相比于单一地检测屏蔽泵的工作效率,能效等级的预测能够更准确反映屏蔽泵的节能效果。
现阶段的屏蔽泵的EEI预测都是通过试验测试获取的,试验的过程需要根据涉及方案制作样机,并针对样机进行相关测试,因而增加了预测的时间成本以及人力成本,且样机无法兼顾屏蔽泵的更新,进一步增加了预测的成本。
发明内容
本发明提供一种屏蔽泵能效等级的仿真预测方法、装置及设备,目的在于降低屏蔽泵进行能效预测的成本。
第一方面,本发明实施例提供了一种屏蔽泵能效等级的仿真预测方法,包括:
基于屏蔽泵参数建立仿真模型;
在额定工况下并行应用多个样本点于仿真模型,计算得到目标函数的最优解;
在目标函数的最优解下,由额定工况调整为全流程工况,计算工况点在仿真模型下的性能数据;
应用性能数据于仿真模型,计算得到能效等级数据。
可选地,计算得到能效等级数据之后,还包括:
评价能效等级数据是否达标;
若否,则调整屏蔽泵参数重新建立仿真模型。
可选地,基于屏蔽泵参数建立仿真模型,具体包括:
根据屏蔽泵参数确认水力模型;
调整水力模型的几何参数并根据几何参数提取流体域;
划分流体域为多个网格,并通过定义仿真模型的边界条件,得到网格对应的屏蔽泵输出函数;
根据屏蔽泵输出函数,计算得到仿真模型对应的屏蔽泵输出参数。
可选地,在额定工况下并行应用多个样本点于仿真模型,计算得到目标函数的最优解,具体包括:
选取多个样本点应用于仿真模型,计算得到样本参数;
选取几何参数,建立关于目标函数的坐标系;
在坐标系下,拟合样本参数,得到拟合响应面;
优化拟合响应面中的极值点,得到目标函数的最优解。
可选地,在目标函数的最优解下,由额定工况调整为全流程工况,计算工况点在仿真模型下的性能数据,具体包括:
选取全流程工况下多个流量点,多个流量点分别与额定流量点具有既定的倍数关系;
通过仿真模型分别计算得到流量点的性能数据。
可选地,应用性能数据于仿真模型,计算得到能效等级数据,具体包括:
根据能效等级公式,计算理论扬程;
根据理论扬程,分别根据相似定律计算得到屏蔽泵的对应的理论转速;
根据理论扬程对应的流量以及理论转速,通过仿真模型计算得到对应的工况转速;
根据工况转速,计算得到能效等级数据。
可选地,根据工况转速,计算得到能效等级数据之前,还包括:
根据流量以及对应的理论转速,通过仿真模型计算得到仿真扬程;
判定仿真扬程与理论扬程之间的差值是否小于偏差阈值;
若否,则重新计算理论转速。
第二方面,本发明实施例提出了一种屏蔽泵能效等级的仿真预测装置,包括:
仿真模型建立模块,用于基于屏蔽泵参数建立仿真模型;
最优解计算模块,用于在额定工况下并行应用多个样本点于仿真模型,计算得到目标函数的最优解;
性能数据计算模块,用于在目标函数的最优解下,由额定工况调整为全流程工况,计算工况点在仿真模型下的性能数据;
能效等级数据计算模块,用于应用性能数据于仿真模型,计算得到能效等级数据。
第三方面,本发明实施例提供了一种电子设备,电子设备包括:一个或多个处理器;
存储器,用于存储一个或多个程序;
当一个或多个程序被一个或多个处理器执行,使得一个或多个处理器实现如本发明任意实施例提供的屏蔽泵能效等级的仿真预测方法。
第四方面,本发明实施例提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质,计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如本发明任意实施例提供的屏蔽泵能效等级的仿真预测方法。
本发明实施例提供的屏蔽泵能效等级的仿真预测方法、装置及设备,通过建立关于屏蔽泵的仿真模型,并依次通过样本点计算生成拟合响应面,并选取最优解;之后在全流程工况的情况下计算工况点的性能数据并生成性能曲线图;之后利用性能数据生成工况转速并与流量一并计算得到能效等级数据,从而克服了现有能效等级测试需要制作样机的不足,降低试验的成本。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种屏蔽泵能效等级的仿真预测方法的流程图;
图2为本发明实施例提供的一种屏蔽泵能效等级的仿真预测方法中基于屏蔽泵参数建立仿真模型的流程图;
图3是本发明实施例提供的一种屏蔽泵能效等级的仿真预测方法中计算得到目标函数的最优解的流程图;
图4是本发明实施例提供的一种屏蔽泵能效等级的仿真预测方法中计算工况点在仿真模型下性能数据的流程图;
图5是本发明实施例提供的一种屏蔽泵能效等级的仿真预测方法中计算得到能效等级数据的流程图;
图6是本发明实施例提供的一种屏蔽泵能效等级的仿真预测装置的结构示意图;
图7是本发明实施例提供的一种屏蔽泵能效等级的仿真预测设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明,而非对本发明的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
现阶段的屏蔽泵的EEI预测都是通过试验测试获取的,试验的过程需要根据涉及方案制作样机,并针对样机进行相关测试,因而增加了预测的时间成本以及人力成本,且样机无法兼顾屏蔽泵的更新,进一步增加了预测的成本。
实施例一
本发明针对以上不足,提出一种屏蔽泵能效等级的仿真预测方法,如图1所示,包括:
S10:基于屏蔽泵参数建立仿真模型;屏蔽泵参数包括但不限于叶轮与压水室几何参数,实现了叶轮和压水室流体域的提取和流体网格的划分,并对划分后的网格进行稳态求解以获得关于仿真模型下的屏蔽泵的目标函数,例如函数扬程H、轴功率P、水力效率Eff等。
具体地如图2所示,步骤S10具体包括:
S11:根据屏蔽泵参数确认水力模型;上述屏蔽泵参数包括额定流量Q、额定扬程H以及额定转速n,通过上述目标参数进而确定水力模型,例如屏蔽泵的结构形式以及类型。
在确定结构形式与类型之后,需要对屏蔽泵叶轮和压水室的几何参数进行初始水力设计,具体地:
针对叶轮,需要定义叶轮的进口直径、叶轮外径、出口宽度、进口安放角、叶片出口安放角、包角、叶片形式、叶片厚度、叶片进口边的位置,子午面的流线等几何参数;
针对压水室,需要定义压水室的断面类型、流道宽度、基圆直径、隔舌安放角、隔舌类型等几何参数。
S12:调整水力模型的几何参数并根据几何参数提取流体域;一种优选的实施方式中,对于上述几何参数,选取3-7个作为影响因素较大的几何参数,设置为变量并以进行后续的调整。
之后,根据上述几何参数对提取叶轮以及压水室中的流体域,用于后期的仿真运算。
S13:划分流体域为多个网格,并通过定义仿真模型的边界条件,得到网格对应的屏蔽泵输出函数;
这里需要说明的是,由于在流体域的中心处与边缘存在流量上的差异,因此通过网格上的划分,对不同网格进行质量检查。
上述仿真模型的边界条件是通过在流体力学仿真软件CFX-pre中进行前处理,定义输入条件以及输出函数;例如湍流模型选取ke模型,壁面函数取Scalable,叶轮与压水室的动静交界面选择冻结转子法,进口质量流量,出口为静压。
对于仿真模型中屏蔽泵进口的质量流量定义为函数MF,定义时间步长为函数PT,其中PT为叶轮旋转角速度的倒数。
对于仿真模型中屏蔽泵的输出函数(目标函数)包括扬程H、轴功率P、水力效率Eff。
其中,扬程H的公式为:
式中, 为水泵出口处总压,单位为Pa;
为水泵进口处总压,单位为Pa;
为流体介质密度,单位为kg/m3;
为重力加速度,符号为m/s2;
轴功率P的公式为:
式中,T为叶轮在轴向产生的扭矩值,单位为牛米,符号为N.m;
n为水泵转速,单位为转每分钟,符号为rev/min;
水力效率Eff的公式为:
式中,Q为体积流量,Q单位为立方米每小时,符号为m3/h;
S14:根据屏蔽泵输出函数,计算得到仿真模型对应的屏蔽泵输出参数。通过将屏蔽泵输出函数中各参数代入具体数值,计算得到屏蔽泵输出参数,其作用在于验证上述屏蔽泵输出函数是否收敛和/或满足监控点的函数变化,如果不满足则需要重新执行步骤S11-S14。完成验证后,上述仿真模型建立完成。这里需要补充的是,上述屏蔽泵输出参数是通过目标函数(扬程H、轴功率P、水力效率Eff)通过流体力学仿真软件CFX计算得到的。
S20:在额定工况下并行应用多个样本点于仿真模型,计算得到目标函数的最优解;
在完成仿真模型的建立之后,通过添加选取不同几何参数组成的多个样本点,从而计算得到目标函数的最优解,其具体的计算过程如图3所示,包括:
S21:选取多个样本点应用于仿真模型,计算得到样本参数;样本点的选取通过中心复合设计算法(Central Composite Design);一种优选的实施方式中每个样本点可以仅包括部分几何参数,以降低对计算资源的消耗,同时还可以包括3个未知数值作为输出参数。
S22:选取几何参数,建立关于目标函数的坐标系;
S23:在坐标系下,拟合样本参数,得到拟合响应面;这里需要说明的是,上述坐标系优选采用直角坐标系,其中2个方向的坐标轴是由多个几何参数中所选取的两个,第三个方向的坐标轴是由3个目标函数中的一个组成。该响应面反映了该2个几何参数的维度下目标函数的情况。选取的依据根据实际情况进行选择。
S24:优化拟合响应面中的极值点,得到目标函数的最优解。对于选定目标函数的极值点,该极值点可以是一个也可以是多个,通过设置约束条件和优化目标进行优化,并采用优化算法,如MISQP(基于梯度的单目标优化算法),生成目标函数的最优解。例如将水力效率Eff的最大值作为优化目标,约束条件为扬程H≥6.5m,轴功率P不做约束,进而通过该拟合响应面得到对应的目标函数的最优解。
这里需要补充的是,在仿真以及拟合过程中所生成的过程文件及数据,例如水力模型参数、流体域、网格等,将被存储以后续使用。
S30:在目标函数的最优解下,由额定工况调整为全流程工况,计算工况点在仿真模型下的性能数据,具体地如图4所示:
S31:选取全流程工况下多个流量点,多个流量点分别与额定流量点具有既定的倍数关系;这里需要说明的是,额定工况是指的理想状态下屏蔽泵的工作情况,而全流程工况可以认作是屏蔽泵的实际工作状态,该全流程工况包括多个情况下的流量点,例如0.1Q、0.5Q、0.8Q、1.0Q、1.2Q、1.5Q以及1.8Q,其中Q表示额定工况下的流量点。
S32:通过仿真模型分别计算得到流量点的性能数据。通过将上述7个流量点应用于仿真模型,并对通过流体力学仿真软件CFX进行仿真,仿真的过程中需要添加包含流量点对应流量以及转速信息至逗号分隔值(CSV,Comma-Separated Values)数据文件,并将该CSV数据文件通过流体力学仿真软件CFX从而得到流量点对应的性能数据以及性能曲线图。该性能曲线分别表示不同流量点对应的目标函数(例如扬程H)。
S40:应用性能数据于仿真模型,计算得到能效等级数据。这里需要说明的是,上述仿真模型针对与能效等级的计算套用excel计算程序,通过计算得到理论扬程以及理论转速,并根据流量以及理论转速反推计算得到仿真扬程,再根据仿真扬程计算得到能效等级数据。具体地,如图5所示:
S41:根据能效等级公式,计算理论扬程;这里需要说明的是,根据EEI标准要求,在计算能效等级数据的过程中需要计算4个流量点的理论扬程,其中4个流量点分别为100%的流量值、75%的流量值、50%的流量值以及25%的流量值,对应的理论扬程分别为100%、87.5%、75%以及62.5%。在执行步骤S32后得到的性能曲线用以提供对应于100%的流量值下理论扬程的参考值。
S42:根据理论扬程,分别根据相似定律计算得到屏蔽泵的对应的理论转速;
对于同一台泵,由相似学第二定律,原型泵与模型泵之间的扬程关系为:
其中,为模型泵扬程,为原型泵扬程。式中,为叶轮外径,为叶轮转速,为泵水力效率。
在工程应用中,原型泵为实际工作状态下的泵,而模型泵为试验等理想状态下的泵,两者近似认为效率与相等,而对于同一台泵,其外径相同,因此有:
由此公式可以直接计算得到理论扬程下对应的理论转速。
S43:根据理论扬程对应的流量以及理论转速,通过仿真模型计算得到对应的工况转速;将理论转速以及流量分别写入上述CSV数据中,并通过仿真模型以及流体力学仿真软件CFX得到对应的工况转速。
S44:根据工况转速,计算得到能效等级数据。将上述工况转速输入前述excel计算程序,得到能效等级数据。
本发明实施例提供的屏蔽泵能效等级的仿真预测方法、装置及设备,通过建立关于屏蔽泵的仿真模型,并依次通过样本点计算生成拟合响应面,并选取最优解;之后在全流程工况的情况下计算工况点的性能数据并生成性能曲线图;之后利用性能数据生成工况转速并与流量一并计算得到能效等级数据,从而克服了现有能效等级测试需要制作样机的不足,降低试验的成本。
实施例二
本发明实施例在实施例一的基础上进一步指出,进一步如图5所示,在执行步骤S44之前,还需要:
S45:根据流量以及对应的理论转速,通过仿真模型计算得到仿真扬程;将理论转速添加到仿真模型中,通过模型本身计算得到,这里的计算可以理解为模拟的过程。
S46:判定仿真扬程与理论扬程之间的差值是否小于偏差阈值;上述偏差阈值优选为3%;
若否,则跳转至步骤S42;若是,则执行步骤S47:通过该仿真扬程计算得到能效等级数据。
此外,如图1所示,在求得能效等级数据之后,还需要:
S50:评价能效等级数据是否达标;对于不同类型的屏蔽泵其能效等级数据的判断标准存在差异,本发明实施例中所涉及屏蔽泵的能效等级数据为0.21。
S60:若否,则调整屏蔽泵参数重新建立仿真模型。若不达标,则需要更改几何参数中叶轮子午线形状,并再次执行步骤S10-S60。
实施例三
本发明还提出了一种屏蔽泵能效等级的仿真预测装置,如图6所示,包括:
仿真模型建立模块01,用于基于屏蔽泵参数建立仿真模型;其中仿真模型建立模块01被配置以执行以下操作:
根据屏蔽泵参数确认水力模型;
调整水力模型的几何参数并根据几何参数提取流体域;
划分流体域为多个网格,并通过定义仿真模型的边界条件,得到网格对应的屏蔽泵输出函数;
根据屏蔽泵输出函数,计算得到仿真模型对应的屏蔽泵输出参数。
最优解计算模块02,用于在额定工况下并行应用多个样本点于仿真模型,计算得到目标函数的最优解;目标函数的最优解计算模块02被配置以执行以下操作:
选取多个样本点应用于仿真模型,计算得到样本参数;
选取几何参数,建立关于目标函数的坐标系;
在坐标系下,拟合样本参数,得到拟合响应面;
优化拟合响应面中的极值点,得到目标函数的最优解。
性能数据计算模块03,用于在目标函数的最优解下,由额定工况调整为全流程工况,计算工况点在仿真模型下的性能数据;性能数据计算模块03被配置以执行以下操作:
选取全流程工况下多个流量点,多个流量点分别与额定流量点具有既定的倍数关系;
通过仿真模型分别计算得到流量点的性能数据。
能效等级数据计算模块04,用于应用性能数据于仿真模型,计算得到能效等级数据。能效等级数据计算模块04被配置以执行以下操作:
根据能效等级公式,计算理论扬程;
根据理论扬程,分别根据相似定律计算得到屏蔽泵的对应的理论转速;
根据理论扬程对应的流量以及理论转速,通过仿真模型计算得到对应的工况转速;
根据工况转速,计算得到能效等级数据。在此之前,根据流量以及对应的理论转速,通过仿真模型计算得到仿真扬程;
判定仿真扬程与理论扬程之间的差值是否小于偏差阈值;
若否,则重新计算理论转速。
此外,还包括判定模块05,用于评价能效等级数据是否达标;
若否,则调整屏蔽泵参数重新建立仿真模型。
本发明实施例所提供的屏蔽泵能效等级的仿真预测装置,采用与屏蔽泵能效等级的仿真预测方法相同的技术手段,达到相同的技术效果,这里不再赘述。
实施例四
图7为本发明实施例提供的一种屏蔽泵能效等级的仿真预测设备的结构示意图,如图7所示,该屏蔽泵能效等级的仿真预测设备包括处理器710、存储器720、输入装置730和输出装置740;屏蔽泵能效等级的仿真预测设备中处理器710的数量可以是一个或多个,图7中以一个处理器710为例;屏蔽泵能效等级的仿真预测设备中的处理器710、存储器720、输入装置730和输出装置740可以通过总线或其他方式连接,图7中以通过总线连接为例。
存储器720作为一种计算机可读存储介质,可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块,如本发明实施例中的屏蔽泵能效等级的仿真预测方法对应的程序指令/模块(例如,仿真模型建立模块、最优解计算模块、性能数据计算模块和能效等级数据计算模块)。处理器710通过运行存储在存储器720中的软件程序、指令以及模块,从而执行屏蔽泵能效等级的仿真预测设备的各种功能应用以及数据处理,即实现上述的屏蔽泵能效等级的仿真预测方法。
存储器720可主要包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序;存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外,存储器720可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中,存储器720可进一步包括相对于处理器710远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至屏蔽泵能效等级的仿真预测设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置730可用于接收输入的数字或字符信息,以及产生与屏蔽泵能效等级的仿真预测设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置740可包括显示屏等显示设备。
实施例五
本发明实施例五还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质,计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种屏蔽泵能效等级的仿真预测方法,包括:
基于屏蔽泵参数建立仿真模型;
在额定工况下并行应用多个样本点于仿真模型,计算得到目标函数的最优解;
在目标函数的最优解下,由额定工况调整为全流程工况,计算工况点在仿真模型下的性能数据;
应用性能数据于仿真模型,计算得到能效等级数据。
当然,本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质,其计算机可执行指令不限于如上的方法操作,还可以执行本发明任意实施例所提供的屏蔽泵能效等级的仿真预测方法中的相关操作。
通过以上关于实施方式的描述,所属领域的技术人员可以清楚地了解到,本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现,当然也可以通过硬件实现,但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory, ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory, RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例的方法。
值得注意的是,上述屏蔽泵能效等级的仿真预测装置的实施例中,所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的,但并不局限于上述的划分,只要能够实现相应的功能即可;另外,各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分,并不用于限制本发明的保护范围。
虽然,上文中已经用一般性说明、具体实施方式及试验,对本发明作了详尽的描述,但在本发明基础上,可以对之作一些修改或改进,这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此,在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进,均属于本发明要求保护的范围。
Claims (8)
1.一种屏蔽泵能效等级的仿真预测方法,其特征在于,包括:
基于屏蔽泵参数建立仿真模型,包括:
根据所述屏蔽泵参数确认水力模型;
调整所述水力模型的几何参数并根据所述几何参数提取流体域;
划分所述流体域为多个网格,并通过定义所述仿真模型的边界条件,得到所述网格对应的屏蔽泵输出函数;
根据所述屏蔽泵输出函数,计算得到所述仿真模型对应的屏蔽泵输出参数;
在额定工况下并行应用多个样本点于所述仿真模型,计算得到目标函数的最优解,包括:
选取多个所述样本点应用于所述仿真模型,计算得到样本参数;
选取所述几何参数,建立关于所述目标函数的坐标系;
在所述坐标系下,拟合所述样本参数,得到拟合响应面;
优化所述拟合响应面中的极值点,得到所述目标函数的最优解;
在所述目标函数的最优解下,由所述额定工况调整为全流程工况,计算工况点在所述仿真模型下的性能数据;
应用所述性能数据于所述仿真模型,计算得到能效等级数据。
2.根据权利要求1所述的屏蔽泵能效等级的仿真预测方法,其特征在于,所述计算得到能效等级数据之后,还包括:
评价所述能效等级数据是否达标;
若否,则调整所述屏蔽泵参数重新建立所述仿真模型。
3.根据权利要求1所述的屏蔽泵能效等级的仿真预测方法,其特征在于,所述在所述目标函数的最优解下,由所述额定工况调整为全流程工况,计算工况点在所述仿真模型下的性能数据,具体包括:
选取全流程工况下多个流量点,所述多个流量点分别与额定流量点具有既定的倍数关系;
通过所述仿真模型分别计算得到所述流量点的所述性能数据。
4.根据权利要求1所述的屏蔽泵能效等级的仿真预测方法,其特征在于,应用所述性能数据于所述仿真模型,计算得到能效等级数据,具体包括:
根据能效等级公式,计算理论扬程;
根据所述理论扬程,分别根据相似定律计算得到所述屏蔽泵的对应理论转速;
根据所述理论扬程对应的流量以及所述理论转速,通过所述仿真模型计算得到对应的工况转速;
根据所述工况转速,计算得到所述能效等级数据。
5.根据权利要求4所述的屏蔽泵能效等级的仿真预测方法,其特征在于,所述根据工况转速,计算得到所述能效等级数据之前,还包括:
根据所述流量以及所述对应理论转速,通过所述仿真模型计算得到仿真扬程;
判定所述仿真扬程与所述理论扬程之间的差值是否小于偏差阈值;
若否,则重新计算所述理论转速。
6.一种屏蔽泵能效等级的仿真预测装置,其特征在于,包括:
仿真模型建立模块,用于基于屏蔽泵参数建立仿真模型,包括:
根据所述屏蔽泵参数确认水力模型;
调整所述水力模型的几何参数并根据所述几何参数提取流体域;
划分所述流体域为多个网格,并通过定义所述仿真模型的边界条件,得到所述网格对应的屏蔽泵输出函数;
根据所述屏蔽泵输出函数,计算得到所述仿真模型对应的屏蔽泵输出参数;
最优解计算模块,用于在额定工况下并行应用多个样本点于所述仿真模型,计算得到目标函数的最优解,包括:
选取多个所述样本点应用于所述仿真模型,计算得到样本参数;
选取所述几何参数,建立关于所述目标函数的坐标系;
在所述坐标系下,拟合所述样本参数,得到拟合响应面;
优化所述拟合响应面中的极值点,得到所述目标函数的最优解;
性能数据计算模块,用于在所述目标函数的最优解下,由所述额定工况调整为全流程工况,计算工况点在所述仿真模型下的性能数据;
能效等级数据计算模块,用于应用所述性能数据于所述仿真模型,计算得到能效等级数据。
7.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:
一个或多个处理器;
存储器,用于存储一个或多个程序;
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-5中任一所述屏蔽泵能效等级的仿真预测方法。
8.一种包含计算机可执行指令的存储介质,其特征在于,所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如权利要求1-5中任一所述的屏蔽泵能效等级的仿真预测方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310626840.8A CN116384009B (zh) | 2023-05-31 | 2023-05-31 | 一种屏蔽泵能效等级的仿真预测方法、装置及设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310626840.8A CN116384009B (zh) | 2023-05-31 | 2023-05-31 | 一种屏蔽泵能效等级的仿真预测方法、装置及设备 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116384009A CN116384009A (zh) | 2023-07-04 |
| CN116384009B true CN116384009B (zh) | 2023-08-11 |
Family
ID=86980946
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310626840.8A Active CN116384009B (zh) | 2023-05-31 | 2023-05-31 | 一种屏蔽泵能效等级的仿真预测方法、装置及设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116384009B (zh) |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2015144310A1 (de) * | 2014-03-26 | 2015-10-01 | Wilo Se | Verfahren zur bestimmung des hydraulischen arbeitspunktes eines pumpenaggregats |
| WO2018048432A1 (en) * | 2016-09-10 | 2018-03-15 | Koop Dennis J | Geothermal heat pump design simulation and analysis |
| KR20180122054A (ko) * | 2017-05-01 | 2018-11-12 | (주)가교테크 | 건물 에너지 효율 등급과 연계한 부하 예측 기반 빌딩 제어 장치 |
| CN110598316A (zh) * | 2019-09-10 | 2019-12-20 | 大连理工大学 | 基于梁有限元模型构建屏蔽式核主泵数字样机方法 |
| CN110765619A (zh) * | 2019-10-28 | 2020-02-07 | 中国人民解放军63921部队 | 基于多状态参数的无失效屏蔽泵故障短期多步预测方法 |
| CN115361841A (zh) * | 2022-08-04 | 2022-11-18 | 浙江理工大学 | 一种适应数据中心全工况操作的屏蔽泵控制系统及其方法 |
-
2023
- 2023-05-31 CN CN202310626840.8A patent/CN116384009B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2015144310A1 (de) * | 2014-03-26 | 2015-10-01 | Wilo Se | Verfahren zur bestimmung des hydraulischen arbeitspunktes eines pumpenaggregats |
| WO2018048432A1 (en) * | 2016-09-10 | 2018-03-15 | Koop Dennis J | Geothermal heat pump design simulation and analysis |
| KR20180122054A (ko) * | 2017-05-01 | 2018-11-12 | (주)가교테크 | 건물 에너지 효율 등급과 연계한 부하 예측 기반 빌딩 제어 장치 |
| CN110598316A (zh) * | 2019-09-10 | 2019-12-20 | 大连理工大学 | 基于梁有限元模型构建屏蔽式核主泵数字样机方法 |
| CN110765619A (zh) * | 2019-10-28 | 2020-02-07 | 中国人民解放军63921部队 | 基于多状态参数的无失效屏蔽泵故障短期多步预测方法 |
| CN115361841A (zh) * | 2022-08-04 | 2022-11-18 | 浙江理工大学 | 一种适应数据中心全工况操作的屏蔽泵控制系统及其方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| Three-dimensional flow field numerical simulation and performance analysis for a new type canned motor pump;CUI Jian-zhong, XIE Fang-wei, LIU Qing-yun, et al.;Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers;第227卷(第12期);全文 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN116384009A (zh) | 2023-07-04 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN103939389A (zh) | 一种导叶式离心泵多工况水力设计方法 | |
| Stel et al. | Numerical simulation of gas-liquid flows in a centrifugal rotor | |
| CN107076162B (zh) | 反转式水泵水轮机、包括其的自发电系统及反转式水泵水轮机的优化设计方法 | |
| CN109409026B (zh) | 电机效率优化方法、装置及电机设计参数确定方法 | |
| Manivannan | Computational fluid dynamics analysis of a mixed flow pump impeller | |
| Kang et al. | A study on the multi-objective optimization of impeller for high-power centrifugal compressor | |
| CN116384005A (zh) | 一种变形叶片气动性能的确定方法及装置和电子设备 | |
| CN119249967A (zh) | 一种工业轴流压缩机末级静叶阻塞颤振分析方法及设备、介质 | |
| CN115434925A (zh) | 一种无轴式管道泵分段可调式导叶智能调控方法 | |
| CN116384009B (zh) | 一种屏蔽泵能效等级的仿真预测方法、装置及设备 | |
| Lu et al. | Research on multi-objective optimisation design of pump-jet propulsion | |
| CN116894213B (zh) | 用于挖掘机工况识别的方法及挖掘机工况识别装置 | |
| CN114297793B (zh) | 海水淡化泵叶轮结构多学科优化设计方法 | |
| CN114492247B (zh) | 基于叶片欧拉扬程标准函数的叶轮高效低振动优化方法 | |
| CN114201926B (zh) | 离心泵性能曲线样本获取方法及其在机器学习中的应用 | |
| Derakhshan et al. | Optimization of GAMM Francis turbine runner | |
| Lu et al. | Optimization strategy for an axial-flow compressor using a region-segmentation combining surrogate model | |
| US20250131169A1 (en) | Machine-learning apparatus, pump-performance prediction apparatus, inference apparatus, pump-shape designing apparatus, machine-learning method, pump-performance prediction method, inference method, pump-shape designing method, machine learning program, pump-performance prediction program, inference program, and pump-shape designing program | |
| KR101869699B1 (ko) | 유동해석을 통한 팬 시뮬레이션 방법 및 팬 시뮬레이션 장치 | |
| Hermez et al. | Comparison of inlet curved disk arrangements for suppression of recirculation in centrifugal pump impellers | |
| CN116541980A (zh) | 一种转子冲片尺寸参数优化方法 | |
| CN115238613A (zh) | 一种风机叶片形状优化方法、系统、存储介质及设备 | |
| CN120030833B (zh) | 一种基于改进加点准则的燃油离心泵多目标优化方法 | |
| CN118839443B (zh) | 水泵水轮机在水轮机工况下旋转失速实时监测方法及装置 | |
| CN120764407B (zh) | 一种多圆弧叶片型线结构优化设计方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |