90°弯管内流体流动数值模拟研究

为了探究弯曲管道内流体的流态,本文运用fluent软件对90度弯管内的流体进行了仿真,并对输出结果进行了深入分析。为管道的合理设计以及材料的选择提供科学合理的理论依据,有助于管道运输的安全运行,可以有效预防和减少管道的泄漏等安全问题的发生。     

干湿复合式空气滤清器压力损失的一维仿真计算

将滤清器简化成由多段不同管径的管道串联而成,建立了一种新型的干湿复合式空气滤清器的串联模型。把非圆形截面管道简化成圆形截面管道来分析,用非圆形截面管道的当量直径来代替圆管直径;把钢丝滤网和滤芯部分简化成多孔介质来分析。整个管路系统的压力损失等于沿程压力损失和局部压力损失之和。所得到的模型是紊流沿程阻力系数λ、局部阻力系数ζ、穿透率K、流体密度ρ、流体平均速度v等的函数。计算结果表明:干湿复合式空气滤清器的压力损失大部分集中在粗滤和精滤部分,且大部分是集中在粗滤部分的钢丝滤网部分,并将计算结果与相关实验以及仿真结果进行对比,验证了模型的合理性。     

弯曲输流管道流固耦合流动特性研究

以流固耦合理论为基础,对一段两端约束弯曲输流管道建立流体动力学模型及固体运动模型,利用FEA法对该管道系统流固耦合振动特性及弯管内流体流动特性进行了模拟计算和分析,结果表明:流体在管道弯曲处被迫改变方向时,将对管壁施以附加作用力,最大应力和应变发生在入口和出口处附近的上下部.由于管道的弹性作用,管道壁面又会反过来影响管内流体流动情况,两者之间存在复杂的耦合作用;弯管内侧壁附近能量损失较大,静压分布从0~°90°截面始终是外侧高于内侧,进口段湍动能较小、拐弯处较大,管道内流体流速在弯曲管道转角处相对较高.     

低含水率污泥管道排放驱动压力计算方法

采用宾汉型塑性流体和假塑性流体两种模型,推导了低含水率污泥管道排放驱动压力所遵循的微分方程,对于宾汉型塑性流体模型,得到了计算驱动压力的显式计算公式,据此可进行污泥泵型选择。     

工艺管道流激振动疲劳风险计算分析

为了降低工艺管道流体诱发振动导致的疲劳风险,借鉴英国HSE EI指南的方法原理,综合考虑流体流动状态、物性参数、管道布置等因素,通过引入疲劳风险值(ROF)量化评估流激振动疲劳风险,从而确定分析计算工艺管道流体诱发振动导致疲劳风险的评估方法,并对潜在疲劳风险较大的管线给出对应的优化改进措施,以减轻及预防流激振动疲劳。     

泥浆管道输送试验装置设计与试验

为研究流体管道输送的加气助推机理,设计了泥浆管道输送试验装置.通过旋转射流加气喷嘴向输送管道加入压缩空气,延长泥浆排送距离.该装置可以进行加气与中间接力泵2种助推方式的试验研究,通过试验比较2种助推方式的特点及适用范围.试验证明,试验装置设计合理,可以用来模拟泥浆管道输送的各种工况.     

漏损管道内流体的声传播分析

地下供水管道漏损的准确定位问题一直是困扰供水系统和市政建设的难题．它不仅造成水资源的损失．而且对基础设施的破坏较大．准确定位漏点须对漏损管道的声信号进行研究，而漏损管道的声信号与漏损点的声阻抗密切相关．文中从声学的角度出发．分析了漏损点的声阻抗特性．并对漏损管道内流体的声传播进行了研究．     

绕流涡街及涡街流量计流场数值仿真

基于涡街理论,分别对圆形阻流体、正方形阻流体和三角形阻流体所形成的涡街场进行仿真研究,同时对三种阻流体对应的涡街流量计进行数值仿真,分析流量计中应变片对三种阻流体流场压力和速度的影响.结果表明,应变片改变了流场振荡的频率,三角形涡街流量计的压力损失最小.     

厚壁管道内部缺陷的超声柔性探头仿真分析

根据超声柔性探头的原理,介绍了柔性探头的成像模型3针对核电站等领域广泛使用的不锈钢厚壁管道,基于CIVA无损检测仿真软件,建立了厚达72.3 mm的厚壁管道模型,分别仿真了柔性探头及刚性探头在检测裂纹、分层及夹杂3种管道常见缺陷时的缺陷响应,定性及定量的比较了2种探头检测结果的区别.结果表明:柔性探头在检测厚壁管道等曲面形工件的10 mm×2mm、倾斜的横向裂纹,5 mm×5 mm的分层缺陷和直径4 mm、内部为铝的夹杂缺陷时具有较大的优势.     

涡轮增压器冷却水进水管内流场及压力损失分析

以某涡轮增压器进水管为对象,采用Catia软件建立其几何模型,采用CFD方法分析了进水管内水流运动特征,研究进水管内进水流量、出口压力、管道壁面粗糙度以及进水连通管直径对管道内流场及压力损失的影响。结果表明:在水流入口端的螺栓与管道弯曲交接部位,水流运动会发生急剧的变化;管道最大压力出现在进口端的螺栓处,且在沿着管道内的水流运动方向上,流体压力呈现持续下降状态;随着进水量增加,管道压力损失增大;大的出口压力改变对管道内压力损失影响不明显;增加管道壁面粗糙度会使压力损失增大;增加进水连通管直径,压力损失降低,反之压力损失则增大。