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基于深度学习的单排孔气膜冷却性能预测

2021-07-05李左飙温风波唐晓雷苏良俊王松涛

航空学报 2021年4期
关键词:深度效率模型

李左飙,温风波,唐晓雷,苏良俊,王松涛

哈尔滨工业大学 能源科学与工程学院,哈尔滨 150001

气膜冷却技术作为一种简单有效的成熟冷却技术,被广泛运用于各种工业产品中。气膜冷却的基本原理是:在高温部件表面布置冷气孔或狭槽,冷却介质通过叶片内部的流道,经由孔或槽以横向射流的形式注入主流之中,并在主流的压力和摩擦力作用下弯曲附着在高温部件表面,形成温度较低的冷气膜,将壁面与高温燃气隔离开,同时带走部分高温燃气或明亮火焰对壁面的辐射热,对壁面起到良好的保护作用[1-2]。

气膜冷却最早来源于Wieghardt[3]的二维槽缝热气喷射研究,用于解决机翼防冻问题。20世纪70年代,气膜冷却开始被用于涡轮叶片上。早期研究者主要通过解析计算(Metzger[4]、Muska[5]和Gritsch[6]等)和设计实验(Goldstein[7]、Pedersen[8]以及Sinha[9]等)的方式分析气膜孔的冷却性能及其影响因素,为气膜冷却技术的发展提供了理论和实验支持。然而单纯的解析计算或实验的方式时间周期长,人力物力成本高,难以在大规模工业活动中应用。随着高性能计算手段的发展,基于数值模拟的计算流体力学(CFD)的方法得到了越来越多的重视。Walters和Leylek提出了适用于三维气膜冷却问题的数值模拟体系[10],并将该体系应用于圆柱形孔和成型孔气膜冷却流场计算中[11-14],通过与实验数据对比,验证了数值计算方法在气膜冷却性能预测上的可行性和准确性。Acharya等[15]总结了现有的各种数值方法对气膜冷却流动和传热的预测能力,表明大涡模拟(LES)和直接数值模拟(DNS)在预测结果方面表现得比湍流模型更好。……

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