Prediction methods for cross-flow f

Prediction methods for cross-flow fans vary from simplified steady-flow models (e.g. [9], [10], [13], [46], [47] and [48]) to full unsteady viscous flow CFD methods (e.g. [15], [19] and [30]). In this section, we will start by describing the unsteady-flow CFD methods. These techniques are shown to represent the current state-of-the-art, producing accurate flow field and performance predictions in the design operating range. We will also review validations of these predictive methods with available test data. Although there are a number of global test data sets that can be used for validation (e.g. pressure ratio and efficiency as a function of flow coefficient), detailed flow field data available in the literature are limited. One such set of data are those presented by Harloff [41] discussed in Section 3. Detailed flow field data are especially important because they can be used to identify important flow features and characteristics which need to be included in the development of predictive methods. At the end of the section, we discuss simplified modeling steady-flow methods in the context of the experimental and computational results to highlight the challenges for those techniques.

4.1. Unsteady-flow methods

As mentioned earlier, the flow field in a cross-flow fan can be modeled with a 2D approximation, but the blade relative flow is inherently unsteady. In the early 1990s, several researchers recognized the importance of using an unsteady-flow model to describe the flow field in cross-flow fans and successfully modeled the unsteady-flow field. For example, Kitagawa et al. [49] developed an inviscid, incompressible flow analysis method using the discrete vortex method combined with the singularity method. The housing boundaries and blades were represented by source–vortex distributions. Shed vortices from the blades were modeled as point vortices, and the magnitude of the shed vortices were assumed to decay with time to approximate the effect of viscous diffusion. Their work showed that the general flow field in a cross-flow fan can be captured by an inviscid model. In particular, the three distinct regions A, B and C described in Section 2 were captured. However, these methods are not adequate for aero-propulsion applications where shock waves may be present in region A at high subsonic flight speed. Moreover, the inviscid flow assumption renders these methods inaccurate in regions B and C, along with the boundaries of region A where the blades encounter very large flow incidence and separation.

The most accurate method to capture this unsteady interaction is the unsteady “sliding mesh” CFD method. In this technique, the computational domain is divided into two types of zones. For the cross-flow fan, a circular zone containing the impeller rotates at the impeller rotational speed, while the remaining zones exterior to the impeller are stationary. During the calculation, the impeller zone “slides” relative to stationary zones along the grid interface in discrete steps, and the URANS equations are solved in the moving coordinate system. At the sliding mesh interface between the rotating zone and the stationary zone, flow variables and their gradients are carefully interpolated so that mass conservation and accuracy of the numerical scheme are preserved. A summary of the sliding mesh technique developed specifically for cross-flow fan analysis can be found in Moon et al. [15].

In the examples to follow, all test data and calculations are for the geometry originally developed by Harloff and Wilson [13] shown in Fig. 19. These tests were carried out from low Mach number to supersonic speed near the choking condition, with maximum blade relative Mach number on the order of 2. Fig. 27 provides a sample of the CFD validation study performed by Kummer and Dang [20] using the cross-flow fan geometry and test data documented by Harloff [41]. The figure shows variation of total pressure ratio and adiabatic compression efficiency as a function of flow rate at the free-delivery condition (ambient back pressure), while fan speed is varied up to 12,500 rpm. The computed results are obtained using the commercial CFD software Fluent [50], solving the 2D compressible URANS equations using the sliding mesh method with the standard k−ε turbulence model and enhanced wall treatment option. The mesh size was on the order of 130,000 cells and the time step was approximately 1/20th of the blade passing period. The figure shows excellent agreement between CFD and experiment, covering the range from low speed to supersonic flow near the choking condition, with choked mass flow rate per unit width of approximately 1.5 kg/s (3.3 lbm/s). The results show maximum compression efficiency on the order of 70%. As an indication of improvement potential in this particular fan design, note that maximum compression efficiency on the order of 80% was demonstrated through CFD simulations by Kummer when the PVC was removed from the housing [30]. Another example comparing global performance test data to CFD results is shown in Fig. 28 from Yu et al. [19] and Yu [44]. This work was a combined experimental/CFD study performed at NPS using a duplicated cross-flow fan geometry designed by Harloff and Wilson [13], and the study included off-design performance of the cross-flow fan. Here, the commercial CFD software CFX was used to solve the compressible URANS equations using the sliding mesh method with the standard k−ε turbulence model. The mesh size was on the order of 60,000 cells and the time step was approximately 1/12th of the blade passing period. The figure shows reasonable agreement in the prediction of total pressure between computed and experimental results at various rotational speeds from open throttle to a setting near stall. However, the prediction of compression efficiency at low rpm was less accurate.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิธีการคาดเดาสำหรับแฟน ๆ ข้ามขั้นตอนที่แตกต่างไปจากแบบจำลอง steady-ขั้นตอนง่าย (เช่น [9], [10], [13], [46], [47] [48] และ) การไหลความหนืดแบบ unsteady CFD วิธี (เช่น [15], [19] และ [30]) ในส่วนนี้ เราจะเริ่มต้น ด้วยการอธิบายวิธี CFD กระแส unsteady เทคนิคเหล่านี้จะแสดงถึงปัจจุบันรัฐของเด่น กระแสถูกต้องฟิลด์และประสิทธิภาพคาดคะเนในการออกแบบการทำงานช่วงการผลิต นอกจากนี้เรายังจะตรวจสอบตรวจสอบวิธีข้อมูลทดสอบใช้งาน แม้ว่าจะมีจำนวนชุดข้อมูลทดสอบสากลที่สามารถใช้สำหรับการตรวจสอบ (เช่นความดันและประสิทธิภาพเป็นฟังก์ชันของสัมประสิทธิ์การไหล), รายละเอียด ข้อมูลของเขตข้อมูลกระแสในวรรณคดีมีจำกัด ชุดหนึ่งเช่นข้อมูลผู้นำเสนอ โดย Harloff [41] กล่าวถึงในหมวดที่ 3 ขั้นตอนรายละเอียดข้อมูลของเขตข้อมูลมีความสำคัญอย่างยิ่งเนื่องจากสามารถใช้ระบุลักษณะการทำงานของขั้นตอนที่สำคัญและลักษณะที่ต้องการจะรวมในการพัฒนาวิธีการคาดการณ์ ในตอนท้ายของส่วน เจรจาสร้างโมเดลภาษา steady-ขั้นตอนวิธีในบริบทของผลการทดลอง และคำนวณเพื่อเน้นความท้าทายสำหรับเทคนิคเหล่านั้น4.1. Unsteady-ขั้นตอนวิธีเป็นที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้ สามารถจำลองฟิลด์กระแสแฟนข้ามกระแส ด้วยประมาณ 2D แต่การไหลแบบใบมีดมีความ unsteady ในช่วงปี 1990 นักวิจัยหลายรู้จักความสำคัญของการใช้แบบจำลองกระแส unsteady อธิบายฟิลด์ไหลข้ามกระแสแฟน ๆ และจำลองกระแส unsteady ฟิลด์เรียบร้อยแล้ว ตัวอย่าง al. และคิตะงะวะ [49] พัฒนาวิธีการวิเคราะห์กระแส inviscid, incompressible ใช้วิธีแยกกัน vortex กับวิธีภาวะเอกฐาน ขอบเขตที่อยู่อาศัยและใบมีดถูกแสดง โดยการกระจายแหล่งที่มา – vortex โรง vortices จากใบมีดจะถูกจำลองเป็นจุด vortices และขนาดของ vortices โรงถือว่าเสื่อมสลาย ด้วยเวลาประมาณผลของการแพร่ความหนืดได้ ทำงานพบว่า สามารถจับฟิลด์ทั่วไปกระแสแฟนข้ามกระแส โดยแบบจำลอง inviscid โดยเฉพาะอย่างยิ่ง สามแตกต่างภูมิภาค A, B และ C ที่อธิบายไว้ในส่วนที่ 2 ถูกจับ อย่างไรก็ตาม วิธีการเหล่านี้ไม่เพียงพอสำหรับการใช้งาน aero ขับเคลื่อนที่คลื่นช็อกอาจจะอยู่ในภูมิภาค A ที่ความเร็วสูง subsonic บิน นอก อัสสัมชัญ inviscid กระแสทำให้วิธีการเหล่านี้ไม่ถูกต้องในภูมิภาค B และ C พร้อมกับขอบเขตของพื้นที่ A ที่ใบมีดที่พบอุบัติการณ์กระแสมากและแยกวิธีแม่นยำมากที่สุดจับโต้ตอบนี้ unsteady เป็น unsteady "เลื่อนประกบ" CFD วิธี ในเทคนิคนี้ โดเมนคอมพิวเตอร์ถูกแบ่งออกเป็นสองชนิดของโซน สำหรับแฟนข้ามกระแส เขตวงกลมที่ประกอบด้วยการผลักหมุนความเร็วในการหมุนผลัก โซนเหลือภายนอกการผลักที่มีเครื่องเขียน ในระหว่างการคำนวณ โซนผลัก "ภาพนิ่ง" เทียบกับโซนตามอินเทอร์เฟซสำหรับตารางในขั้นตอนที่แยกกัน และ URANS มีแก้ไขสมการในระบบพิกัดเคลื่อนที่ ที่เลื่อนตาข่ายอินเตอร์เฟซระหว่างโซนหมุนและโซนเครื่องเขียน ตัวแปรการไหลและการไล่ระดับสีจะระมัดระวังการสให้รักษาอนุรักษ์มวลและความถูกต้องของแผนเป็นตัวเลข สรุปเทคนิคตาข่ายเลื่อนพัฒนาโดยเฉพาะสำหรับการวิเคราะห์ข้ามพัดลมสามารถพบในมูน et al. [15]ในตัวอย่างเพื่อทำตาม ทั้งหมดทดสอบข้อมูล และคำนวณได้สำหรับเรขาคณิตเดิม พัฒนา โดย Harloff และ Wilson [13] แสดง 19 Fig. ทดสอบเหล่านี้ได้ดำเนินออกจากหมายเลขเครื่องจักรต่ำความเร็วเหนือเสียงใกล้เงื่อนไข choking มีใบมีดสูงสุดสัมพัทธ์ Mach ขั้น 2 Fig. 27 แสดงตัวอย่างของการศึกษาตรวจสอบ CFD โดยอย่างไร Kummer และแดง [20] โดยใช้พัดลมข้ามเรขาคณิตและทดสอบข้อมูลเอกสาร โดย Harloff [41] รูปแสดงการเปลี่ยนแปลงของอัตราส่วนความดันรวมและบีบอัดการอะเดียแบติกประสิทธิภาพเป็นฟังก์ชันของอัตราการไหลที่เงื่อนไขการจัดส่งฟรี (สภาวะหลังความดัน), ในขณะที่แตกต่างกันได้ถึง 12500 rpm ความเร็วพัดลม ผลลัพธ์จากการคำนวณจะได้รับใช้ซอฟต์แวร์ CFD พาณิชย์จำ [50], แก้ 2D อัดตัวได้ URANS สมการใช้วิธีเลื่อนตาข่ายกับแบบจำลองความปั่นป่วนมาตรฐาน k−ε และเลือกรักษาผนังพิเศษ ขนาดตาข่ายถูกขั้นเซลล์ 130,000 และขั้นตอนเวลาก็ประมาณ 1/20 ของระยะผ่านใบมีด ตัวเลขที่แสดงข้อตกลงที่ยอดเยี่ยมระหว่าง CFD และการทดลอง การครอบคลุมตั้งแต่ความเร็วต่ำจะไหลเหนือใกล้เงื่อนไข choking มีอัตราการไหลโดยรวมอุดต่อหน่วยความกว้างประมาณ 1.5 kg/s (3.3 lbm/s) ผลลัพธ์แสดงประสิทธิภาพรวมสูงสุดขั้น 70% เป็นตัวบ่งชี้ปรับปรุงศักยภาพในการออกแบบเฉพาะพัดลมนี้ โปรดทราบว่า ประสิทธิภาพในการบีบอัดสูงสุด 80% ขั้นที่แสดงถึงจำลอง CFD โดยอย่างไร Kummer เมื่อ PVC ถูกเอาออกจากบ้าน [30] อีกตัวอย่างการเปรียบเทียบข้อมูลทดสอบประสิทธิภาพโลก CFD ผลลัพธ์จะแสดงใน Fig. 28 al. ร้อยเอ็ดยู [19] และยู [44] งานนี้มีการศึกษา ทดลอง/CFD รวม NPS ใช้เรขาคณิตซ้ำข้ามพัดลมที่ออกแบบ โดย Harloff และ Wilson [13], และการศึกษารวมปิดออกแบบประสิทธิภาพของพัดลมข้ามกระแส ที่นี่ ซอฟต์แวร์ CFD พาณิชย์ CFX ถูกใช้เพื่อแก้สมการ URANS อัดตัวได้โดยใช้วิธีเลื่อนตาข่ายกับแบบจำลองความปั่นป่วนมาตรฐาน k−ε ขนาดตาข่ายถูกขั้น 60000 เซลล์ และขั้นตอนเวลาก็ประมาณ 1/12 ของใบมีดผ่านการ ตัวเลขแสดงข้อตกลงที่สมเหตุสมผลในคำทำนายของความดันรวมระหว่างผลลัพธ์จากการคำนวณ และทดลองที่หลากหลายในการหมุนความเร็วจากเค้นเปิดค่าใกล้คอก อย่างไรก็ตาม ทำนายประสิทธิภาพการบีบอัดที่ rpm ต่ำได้ถูกต้องน้อยกว่า

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิธีการทำนายสำหรับแฟนไหลข้ามที่แตกต่างจากรูปแบบคงไหลง่าย (เช่น [9] [10] [13], [46], [47] และ [48]) เพื่อการไหลหนืดเต็มมั่นคงวิธี CFD (เช่น [ 15], [19] และ [30]) ในส่วนนี้เราจะเริ่มต้นด้วยการอธิบายมั่นคงไหลวิธี CFD เทคนิคเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าเป็นตัวแทนของรัฐของศิลปะในปัจจุบันการผลิตสาขาไหลที่ถูกต้องและการคาดการณ์ผลการดำเนินงานในช่วงการดำเนินงานการออกแบบ นอกจากนี้เรายังจะตรวจสอบการตรวจสอบวิธีการคาดการณ์เหล่านี้ด้วยการทดสอบข้อมูลที่มีอยู่ แม้ว่าจะมีจำนวนของชุดข้อมูลการทดสอบระดับโลกที่สามารถนำมาใช้สำหรับการตรวจสอบ (เช่นอัตราส่วนความดันและมีประสิทธิภาพเป็นหน้าที่ของค่าสัมประสิทธิ์การไหล) ข้อมูลภาคสนามการไหลของรายละเอียดที่มีอยู่ในวรรณกรรมจะถูก จำกัด หนึ่งชุดของข้อมูลดังกล่าวเป็นผู้ที่นำเสนอโดย Harloff [41] ที่กล่าวไว้ในมาตรา 3 ข้อมูลภาคสนามการไหลของรายละเอียดที่มีความสำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่งเพราะพวกเขาสามารถนำมาใช้เพื่อระบุคุณสมบัติการไหลและลักษณะที่สำคัญที่จะต้องรวมอยู่ในการพัฒนาวิธีการทำนาย ในตอนท้ายของส่วนที่เราหารือเกี่ยวกับการสร้างแบบจำลองวิธีการที่เรียบง่ายไหลอย่างต่อเนื่องในบริบทของผลการทดลองและการคำนวณเพื่อเน้นความท้าทายสำหรับเทคนิคเหล่านั้น. 4.1 วิธีการไหลไม่คงที่ตามที่ระบุไว้ก่อนหน้านี้ข้อมูลการไหลในแฟนไหลข้ามสามารถจำลองที่มีประมาณ 2 มิติ แต่ใบมีดไหลญาติจะสั่นคลอนโดยเนื้อแท้ ในช่วงปี 1990 นักวิจัยหลายตระหนักถึงความสำคัญของการใช้รูปแบบการไหลไม่คงที่จะอธิบายสนามการไหลในแฟนไหลข้ามและประสบความสำเร็จในการสร้างแบบจำลองสนามมั่นคง-ไหล ยกตัวอย่างเช่น Kitagawa et al, [49] การพัฒนา inviscid, วิธีการวิเคราะห์การไหลที่ไม่ใช้วิธีการที่ไม่ต่อเนื่องวนรวมกับวิธีภาวะเอกฐาน ขอบเขตที่อยู่อาศัยและใบมีดเป็นตัวแทนโดยการกระจายแหล่งที่มาของน้ำวน หลั่ง vortices จากใบมีดที่ถูกจำลองเป็น vortices จุดและขนาดของ vortices เพิงที่ถูกสันนิษฐานว่าจะสลายไปตามกาลเวลาที่ใกล้เคียงกับผลกระทบของการแพร่กระจายความหนืดที่ งานของพวกเขาแสดงให้เห็นว่าสนามการไหลในแฟนไหลข้ามสามารถบันทึกโดยรูปแบบการ inviscid โดยเฉพาะอย่างยิ่งสามภูมิภาคที่แตกต่างกัน A, B และ C ที่อธิบายไว้ในส่วนที่ 2 ถูกจับ อย่างไรก็ตามวิธีการเหล่านี้จะไม่เพียงพอสำหรับการใช้งานยนตร์ขับเคลื่อนที่คลื่นช็อกอาจจะอยู่ในภูมิภาคที่ความเร็วสูงเที่ยวบินเปรี้ยงปร้าง นอกจากนี้ยังมีสมมติฐานการไหล inviscid วาทกรรมวิธีการเหล่านี้ไม่ถูกต้องในภูมิภาค B และ C พร้อมกับขอบเขตของพื้นที่ที่ใบมีดที่พบอุบัติการณ์การไหลขนาดใหญ่มากและการแยก. วิธีการที่ถูกต้องที่สุดในการจับภาพการทำงานร่วมกันไม่มั่นคงนี้เป็นสภาพที่ไม่มั่นคง "ตาข่ายเลื่อน" วิธี CFD ในเทคนิคนี้โดเมนการคำนวณจะแบ่งออกเป็นสองประเภทของโซน สำหรับแฟนไหลข้ามโซนวงกลมที่มีใบพัดหมุนใบพัดความเร็วในการหมุนในขณะที่โซนที่เหลือภายนอกใบพัดนิ่ง ในระหว่างการคำนวณโซนใบพัด "สไลด์" เมื่อเทียบกับโซนนิ่งพร้อมอินเตอร์เฟซที่ตารางในขั้นตอนที่ต่อเนื่องและสม URANS จะแก้ไขได้ในการย้ายระบบพิกัด ที่อินเตอร์เฟซตาข่ายเลื่อนระหว่างการหมุนโซนและโซนนิ่งไหลตัวแปรและการไล่ระดับสีของพวกเขาจะสอดแทรกอย่างรอบคอบเพื่อให้การอนุรักษ์มวลและความถูกต้องของโครงการตัวเลขจะถูกเก็บไว้ บทสรุปของเทคนิคตาข่ายเลื่อนการพัฒนาโดยเฉพาะสำหรับการวิเคราะห์แฟนไหลข้ามสามารถพบได้ในดวงจันทร์, et al [15]. ในตัวอย่างที่จะปฏิบัติตามทุกคนมีข้อมูลการทดสอบและการคำนวณสำหรับเรขาคณิตการพัฒนามาโดย Harloff และวิลสัน [13] แสดงในรูป 19. การทดสอบเหล่านี้ได้ดำเนินการจากเลขมัคต่ำถึงความเร็วเหนือใกล้กับสภาพสำลักที่มีใบมีดจำนวนสูงสุดมัคญาติโดยคำสั่งของ 2 รูป 27 มีตัวอย่างของการศึกษาการตรวจสอบ CFD ดำเนินการโดย Kummer และแดง [20] โดยใช้รูปทรงเรขาคณิตแฟนไหลข้ามและข้อมูลการทดสอบรับรองโดย Harloff [41] ตัวเลขที่แสดงให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงของอัตราส่วนความดันรวมและประสิทธิภาพการบีบอัดอะเดียแบติกเป็นหน้าที่ของอัตราการไหลที่สภาพการจัดส่งฟรี (เหมาะกับแรงดันกลับ) ในขณะที่ความเร็วของพัดลมจะแตกต่างกันขึ้นอยู่กับ 12,500 รอบต่อนาที ผลการคำนวณจะได้รับโดยใช้ซอฟต์แวร์ CFD ในเชิงพาณิชย์คล่องแคล่ว [50] การแก้สมการ URANS อัด 2D โดยใช้วิธีการเลื่อนตาข่ายกับมาตรฐานรูปแบบปั่นป่วน k-εและเพิ่มตัวเลือกการรักษาผนัง ขนาดตาข่ายเป็นคำสั่งของ 130,000 เซลล์และขั้นตอนเวลาประมาณ 1/20 ของใบมีดระยะเวลาที่ผ่านไป รูปที่แสดงให้เห็นถึงข้อตกลงที่ดีระหว่าง CFD และการทดสอบครอบคลุมช่วงความเร็วต่ำจะไหลเหนือใกล้กับสภาพสำลักที่มีอัตราการไหลของมวลสำลักต่อหน่วยความกว้างประมาณ 1.5 กก. / วินาที (3.3 LBM / s) ผลที่ได้แสดงประสิทธิภาพการบีบอัดสูงสุดในการสั่งซื้อของ 70% ในฐานะที่เป็นข้อบ่งชี้ของการปรับปรุงที่มีศักยภาพในการออกแบบนี้โดยเฉพาะแฟนคลับที่ทราบว่าประสิทธิภาพการบีบอัดสูงสุดในการสั่งซื้อของ 80% ได้รับการแสดงให้เห็นถึงการจำลอง CFD โดย Kummer เมื่อพีวีซีถูกลบออกจากที่อยู่อาศัย [30] อีกตัวอย่างหนึ่งเปรียบเทียบข้อมูลการทดสอบประสิทธิภาพทั่วโลกเพื่อผล CFD แสดงในรูป 28 จาก Yu et al, [19] และยู [44] งานนี้รวมการทดลอง / CFD การศึกษาดำเนินการที่กรมอุทยานฯ ที่ใช้รูปทรงเรขาคณิตแฟนไหลข้ามซ้ำกันออกแบบโดย Harloff และวิลสัน [13] และการศึกษารวมถึงผลการดำเนินงานออกจากการออกแบบของแฟนไหลข้าม นี่ CFX ซอฟต์แวร์ CFD ในเชิงพาณิชย์ได้รับการใช้ในการแก้สมการ URANS อัดโดยใช้วิธีการเลื่อนตาข่ายกับมาตรฐานรูปแบบปั่นป่วน k-ε ขนาดตาข่ายเป็นคำสั่งของ 60,000 เซลล์และขั้นตอนเวลาประมาณ 1/12 ของใบมีดระยะเวลาที่ผ่านไป ตัวเลขที่แสดงให้เห็นถึงข้อตกลงที่เหมาะสมในการคาดการณ์ของความดันรวมระหว่างผลการคำนวณและการทดลองที่ความเร็วในการหมุนต่างๆจากเค้นเปิดการตั้งค่าที่จะอยู่ใกล้กับแผง อย่างไรก็ตามคาดการณ์ของประสิทธิภาพการบีบอัดที่รอบต่อนาทีต่ำถูกต้องน้อย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วิธีการพยากรณ์กระแสแฟนข้ามแตกต่างจากแบบการไหลแบบคงตัว ( เช่น [ 9 ] , [ 10 ] [ 13 ] [ 46 ] [ 47 ] และ [ 48 ] ) เต็มแบบไม่หนืดไหลวิธี CFD ( เช่น [ 15 ] , [ 19 ] และ [ 30 ] ) ในส่วนนี้ เราจะเริ่มจากการไหลไม่คงที่ทางวิธีการ เทคนิคเหล่านี้จะแสดงให้เห็นถึงปัจจุบันที่ทันสมัยการผลิตสนามการไหลที่ถูกต้องและการคาดการณ์ประสิทธิภาพในการออกแบบงานช่วง เราจะตรวจสอบ validations ของวิธีการเหล่านี้ทำนายด้วยข้อมูลที่พร้อมใช้งาน แม้ว่าจะมีจำนวนของข้อมูลทั่วโลกชุดทดสอบที่สามารถใช้สำหรับการตรวจสอบ ( เช่นความดันอัตราและประสิทธิภาพการทำงานของสัมประสิทธิ์การไหล ) รายละเอียดสนามการไหลข้อมูลที่มีอยู่ในวรรณคดีมีจำกัดหนึ่งชุดของข้อมูลที่นำเสนอโดย harloff [ 41 ] กล่าวไว้ในมาตรา 3 สนามการไหลของข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่งเพราะพวกเขาสามารถใช้เพื่อระบุคุณสมบัติและลักษณะการไหลที่สำคัญซึ่งต้องอยู่ในการพัฒนาวิธีการพยากรณ์ . ที่ส่วนท้ายของส่วนเราได้กล่าวถึงวิธีการประยุกต์แบบจำลองการไหลแบบ steady ในบริบทของการทดลองและคอมพิวเตอร์เพื่อเน้นความท้าทายสำหรับเทคนิคเหล่านั้น .

. . ได้แก่วิธีการไหล

ตามที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้ สนามการไหลในการไหลของพัดลมข้ามสามารถจำลองกับ 2D ประมาณ แต่ใบญาติไหลเป็นอย่างโดยเนื้อแท้มั่นคง ในช่วงต้นทศวรรษ 1990นักวิจัยหลายได้รับการยอมรับความสำคัญของการใช้แบบจำลองการไหลแบบไม่อธิบายการไหลของข้อมูลในกระแสแฟนข้ามและสามารถจำลองสนามการไหลไม่คงที่ . ตัวอย่างเช่น คิตางาวะ et al . [ 49 ] inviscid พัฒนาวิธีวิเคราะห์การไหลอัด โดยใช้วิธีแบบน้ำวนรวมกับเอกด้วยที่อยู่อาศัยขอบเขตและใบมีดถูกแทนด้วยที่มา– Vortex การแจกแจง . หลั่งวนจากใบมีดเป็นแบบจุดวน และขนาดของโรง vortices สมมติให้สลาย ด้วยเวลาประมาณผลของความหนืดแพร่ งานของพวกเขาแสดงให้เห็นว่าการไหลทั่วไปในเขตข้ามการไหลของพัดลมจะถูกบันทึกโดยรูปแบบ inviscid . โดยเฉพาะอย่างยิ่ง3 ขอบเขตที่แตกต่างกัน A , B และ C ที่อธิบายไว้ในส่วนที่ 2 ที่ถูกจับ อย่างไรก็ตาม วิธีการเหล่านี้จะไม่เพียงพอสำหรับการใช้งานขับเคลื่อนอากาศที่คลื่นช็อกอาจจะอยู่ในพื้นที่ ที่เครื่องบินความเร็วสูงนอกจากนี้ . นอกจากนี้ การไหล inviscid สมมติฐานแสดงวิธีการเหล่านี้ไม่ถูกต้องในภูมิภาค B และ Cตามขอบเขตของพื้นที่ที่ใบมีด พบอุบัติการณ์การไหลขนาดใหญ่มากและแยก

วิธีที่ถูกต้องที่สุดที่จะจับปฏิสัมพันธ์มั่นคงนี้เป็นมั่นคง " เลื่อนประกบ " CFD วิธี ในเทคนิคนี้ โดเมนคอมพิวเตอร์แบ่งออกเป็นสองประเภทของโซน เพื่อข้ามการไหลของพัดลมโซนวงกลมที่มีใบพัดหมุนที่ความเร็วรอบใบพัด ขณะที่เหลืออีกโซนภายนอก ใบพัดเป็นเครื่องเขียน ในการคำนวณ , ในโซน " สไลด์ " เทียบกับโซนนิ่งตามตารางอินเตอร์เฟซในขั้นตอนที่ไม่ต่อเนื่อง และ urans สมการจะแก้ไขในการย้ายระบบพิกัด .ที่เลื่อนประกบรอยต่อระหว่างการหมุนและโซนโซนเครื่องเขียน ตัวแปรการไหลและการไล่สีของพวกเขาอย่างระมัดระวังขัดเพื่ออนุรักษ์มวลและความถูกต้องของรูปแบบตัวเลขจะถูกรักษาไว้ บทสรุปของการเลื่อนตาข่ายเทคนิคการพัฒนาโดยเฉพาะสำหรับการวิเคราะห์การไหลข้ามพัดลมสามารถพบได้ใน Moon et al . [ 15 ] .

ในตัวอย่างตามข้อมูลทดสอบและการคำนวณสำหรับเรขาคณิต พัฒนาเดิมโดย harloff วิลสัน [ 13 ] แสดงในรูปที่ 19 . การทดสอบเหล่านี้ พบว่า จากจำนวนเครื่องที่มีความเร็วเหนือเสียงใกล้สำลักเงื่อนไข ด้วยดาบสูงสุดสัมพัทธ์เลขมัคลำดับที่ 2 ภาพประกอบ27 มีตัวอย่างของ CFD การตรวจสอบดำเนินการศึกษาโดย Kummer ดัง [ 20 ] และใช้ข้ามการไหลของพัดลมเรขาคณิตและข้อมูลเอกสารโดย harloff [ 41 ] รูปแสดงการเปลี่ยนแปลงสัดส่วนของความดันรวมและประสิทธิภาพในการบีบอัดสำหรับการทำงานของอัตราการไหลที่สภาวะการส่งฟรี ( อุณหภูมิความดันย้อนกลับ ) และความเร็วพัดลมจะแตกต่างกันถึง 12 , 500 รอบต่อนาทีผลการคำนวณที่ได้ใช้โปรแกรมซอฟต์แวร์เชิงพาณิชย์ใหม่ [ 50 ] , การแก้สมการโดยใช้ 2D ได้ urans เลื่อนประกบด้วยวิธีมาตรฐาน K −εแบบจำลองความปั่นป่วนและเพิ่มทางเลือกในการรักษาผนัง ตาข่ายขนาดในการสั่งซื้อของ 130 , 000 เซลล์และขั้นตอนเวลาประมาณ 1 / 20 ของใบมีดผ่านระยะเวลารูปแสดงสัญญาที่ยอดเยี่ยมระหว่าง CFD และการทดลอง ครอบคลุม ช่วงความเร็วต่ำถึงเหนือไหลใกล้สำลัก สำลักเงื่อนไข กับอัตราการไหลต่อหน่วยความกว้างประมาณ 1.5 kg / s ( 3.3 lbm / s ) ผลลัพธ์ที่ได้แสดงให้เห็นว่าประสิทธิภาพในการบีบอัดสูงสุดลำดับ 70 % เป็นข้อบ่งชี้ถึงศักยภาพในการปรับปรุงการออกแบบพัดลมนี้โดยเฉพาะทราบว่าประสิทธิภาพในการบีบอัดสูงสุด 80% คือเพื่อแสดงให้เห็นถึง CFD การจำลองโดยผสมเมื่อพลาสติกถูกลบออกจากที่อยู่อาศัย [ 30 ] อีกหนึ่งตัวอย่างการเปรียบเทียบข้อมูลการทดสอบการแสดงผลจะแสดงในทางสากล 28 รูป จากยู et al . [ 19 ] และยู [ 44 ]งานนี้เป็นการรวมทดลอง / ดำเนินการศึกษาโดยการใช้ CFD ที่เลียนแบบการไหลของพัดลมข้ามเรขาคณิตออกแบบโดย harloff วิลสัน [ 13 ] และการศึกษาจากการปฏิบัติการออกแบบการไหลของพัดลมข้าม ที่นี่ โปรแกรมซอฟต์แวร์เชิงพาณิชย์ cfx คือใช้แก้สมการได้ urans โดยใช้วิธีเลื่อนประกบกับมาตรฐาน K −εแบบจำลองความปั่นป่วน .ตาข่ายขนาดในการสั่งซื้อของ 60 , 000 เซลล์และขั้นตอนเวลาก็ประมาณ 1 / 12 ของใบมีดผ่านระยะเวลา รูปแสดงข้อตกลงที่เหมาะสมในการทำนายความดันรวมระหว่างคำนวณและผลการทดลองที่ความเร็วรอบต่าง ๆ จากการเค้นเปิดใกล้ร้าน อย่างไรก็ตาม การคาดการณ์การบีบอัดต่ำรอบต่อนาทีประสิทธิภาพที่แม่นยำน้อยลง