[發明專利]一種噴嘴霧化模型參數優化的方法

在審

• 申請號: 202111497258.3
• 申請日: 2021-12-09
• 公開（公告）號: CN114186511A
• 公開（公告）日: 2022-03-15
• 發明（設計）人: 吳佳蔓;劉勇;張祥
• 申請（專利權）人: 南京航空航天大學
• 主分類號: G06F30/28
• 分類號: G06F30/28;G06F111/10;G06F113/08
• 代理公司: 南京瑞弘專利商標事務所(普通合伙) 32249
• 代理人: 唐少群

本發明公開了一種噴嘴霧化模型參數優化的方法，包括：進行霧化實驗測量得到霧化參數，再將霧化參數記錄形成實驗數據庫，然后獲取與霧化參數相關的經驗模型或者半經驗模型；根據該模型以及若干組實驗工況，計算得到油霧場特征，該特征定義為第一特征，接著采用數值仿真的方式，采用同樣的實驗工況，獲得其在仿真下的油霧場特征，該特征定義為第二特征；根據第一特征與第二特征之間的差異，對數值仿真中的模型參數進行迭代調整，得到與經驗或者半經驗模型具有可比性的霧化參數，得到最終的噴嘴霧化模型；本發明避免了利用Fluent缺省霧化模型進行數值計算后得到的數據和實驗相比具有較大的誤差，為燃燒數值計算提供可靠的霧化參數。

技術領域

本發明涉及面向噴嘴霧化模型領域，特別是涉及一種噴嘴霧化模型參數優化的方法。

背景技術

在液體火箭發動機、航空發動機中，噴嘴作為關鍵部件之一，可以將燃料氧化劑霧化并輸送到合適的區域，對燃燒室燃燒性能有著決定性的作用。

霧化過程包括一次霧化以及二次霧化，其中，一次霧化受到噴嘴幾何結構等參數的影響，二次霧化過程會受到外流場的影響，然而利用Fluent中缺省的噴嘴霧化模型進行數值計算時并不能保證可以獲得一個可與實驗數據相對比的油霧場。

發明內容

有鑒于此，本發明的目的在于提供一種噴嘴霧化模型參數優化的方法，用以解決利用Fluent缺省的噴嘴霧化模型不能保證可以獲得與實驗數據進行對比的油霧場的問題。本發明方法可以通過對霧化實驗數據進行優化后獲得合適的噴嘴霧化模型，最終可以在數值計算中獲得與實測值具有可比性的油霧場。

為了實現上述目的，本發明采用如下技術方案：

一種噴嘴霧化模型參數優化的方法，所述方法包括：

步驟S1、首先對噴嘴進行霧化實驗測量得到其霧化參數，再將所述霧化參數記錄形成實驗數據庫，然后獲取與所述霧化參數相關的經驗模型或者半經驗模型，最后根據所述實驗數據庫對所述經驗模型或者半經驗模型進行動態更新，得到第一模型；

步驟S2、首先根據步驟S1中得到的第一模型，以及若干組實驗工況，計算得到噴嘴油霧場特征，該特征定義為第一特征，接著采用CFD數值仿真的方式，采用同樣的若干組實驗工況，獲得其在仿真結果下的噴嘴油霧場特征，該特征定義為第二特征；

步驟S3、根據所述第一特征與所述第二特征之間的差異，對數值仿真中的模型參數進行迭代調整，得到與所述第一模型具有可比性的霧化參數，并且將該霧化參數對應的霧化模型固定，得到最終的噴嘴霧化模型，其中，在進行迭代調整中，選擇采用拉丁超立方采樣形成參數組合，獲得噴嘴霧化模型參數的優化方法。

進一步的，在所述步驟S1中，在進行噴嘴的霧化實驗時，通過高速攝影儀、馬爾文粒度儀對噴嘴測量，獲取其在不同工況下的霧化參數，其中，該霧化參數包括：顆粒粒徑、霧化錐角、質量流量以及穿透深度。

進一步的，在所述步驟S3中，在對數值仿真中的模型參數進行迭代調整時，考慮外流場對噴嘴的二次霧化的影響，具體包括：在所述實驗數據庫中加入修正因子。

進一步的，在所述步驟S3中，所述選擇采用拉丁超立方采樣形成參數組合，獲得噴嘴霧化模型參數的優化方法，其具體包括：

步驟S301、對于數值仿真中模型參數的選取，其采用拉丁超立方采樣交叉組合形成覆蓋目標場的變化區間，其中的多組變化參數中的各組變化參數分別形成其對應的噴嘴霧化模型來進行數值計算，得到每一組變化參數，其對應的噴嘴參數；

步驟S302、將步驟S301中經過計算得到的多組噴嘴參數與相同工況下基于第一模型給出的油霧場特征進行誤差評價，得到多組誤差實際值；

步驟S303、在將該多組誤差實際值進行擬合篩選或插值處理，獲得與第一模型具有可比性的霧化參數。

本發明的有益效果是：