非光滑形态

非光滑形态（精选四篇）

非光滑形态 篇1

1 仿生非光滑减粘降阻

研究证实土壤动物体表普遍存在着多种形态的几何非光滑结构，其特征是一定几何形状的几何结构单元，规律地或随机地分布于体表某些部位，结构单元的形状有凸包形、凹坑形、台阶形、棱纹形及鳞片形等。

根据具有非光滑体表形态的典型土壤动物能够在其生存的环境中自由活动而身不粘泥和植物叶面存在着自清洁效应等多方面的事实中得到启示，在进行仿生注射器针头研究的过程中，对针头表面进行仿生非光滑加工一定能够取得良好的减阻效果，为进一步研究仿生无痛注射器提供理论依据。

2 试件设计及加工

仿生注射器针头是将普通注射针头表面加工成一定形状的并且具有相应分布规律的非光滑形态，使针头表面由原来的光滑形态变成非光滑形态这样减少皮肤与注射器针头的接触面积，减小摩擦阻力。

根据针头的工作特点及研究目的和试验条件，本次研究选择普通6号注射针头作为仿生设计研究对象。具体参数如下：针头直径0.6mm，长度为37mm，壁厚为0.1mm。选取圆形凹坑形、波浪形及锯齿形非光滑形态，这些非光滑形态具有不同的宽度、深度以及间距等，可以采用激光雕刻、机械加工、辊压成型等表面加工技术。

2.1 试验因素和水平

试件的表面形态为凹坑形、波浪形、锯齿形，考虑到非光滑单元的深度、非光滑单元体之间的间距和非光滑单元体的直径或宽度等因素的影响。

2.2 正交试验设计及正交试验

根据已确定的因素和水平的要求，在既能容得下所有试验因素，又使试验号最小的要求下，本次试验中选取了四个试验因素，每个因素均取三个水平，故选择L9 (34)三水平正交表比较合适。为进一步比较非光滑形态对减阻的影响，同时进行了未经处理的试件试验。

试验实在上海华龙测试仪器公司生产的华龙万能试验机进行的。本试验的研究目的是从这九种不同形态和尺寸的仿生非光滑表面形态中选择一种或者几种减阻性能最好的表面，选择依据是摩擦阻力。试验是在同样的条件下完成的，选择猪肉皮代替人的皮肤来进行试验，这主要是因为猪的皮肤与人的皮肤在结构上相似，所有脊椎动物的皮肤，包括哺乳动物在内都是由两部分组成：上皮性质的薄的表层与结缔组织组成的，有发达的，位于深层的“真皮”。由于注射器针头在进行皮下注射时并没有完全刺入皮肤，因此只是截取针尖从刺入到刺入3～4mm时的曲线进行比较。

3 试验结果分析

可以看出：非光滑表面形态对减阻性能是有影响的，并且对于不同的试验条件，不同参数的仿生非光滑表面的摩擦阻力是不同的，相对应的摩擦系数也是不同的。不同参数的仿生非光滑表面起到了不同的作用，有的形态可以大大的减少试件的摩擦阻力。

极差分析表明，各种形态对减阻影响是不同的，本试验的主次因素为ADCB，最优组合为ADCB，即对减阻影响最大的是形态和间距，减阻最好的形态是波浪形。

4 结语

1)试验结果分析表明：试件表面的非光滑形态对减阻性能是有影响的。

2)在相同试验条件下，对摩擦阻力的影响大小依次为形态、间距、直径、深度, 由最优水平可知，三种非光滑形态的影响大小依次是波浪形、凹坑形、锯齿形。

参考文献

[1]张秀丽, 郑浩峻, 陈恳, 段广洪.机器人仿生学研究综述.机器人, 2002.

[2]任露泉, 陈德兴, 胡建国.土壤动物减粘脱土规律初步分析.农业工程学报, 1990.

非光滑形态 篇2

准确计算系统谐波阻抗是用户谐波发射水平评估、电力系统仿真分析以及无功补偿设备设计的关键[1]。根据是否会对系统产生干扰,谐波阻抗估计主要有干预式和非干预式2类方法。干预式方法通过向系统强迫注入谐波电流或间谐波电流,或通过开断系统某一支路来测量谐波阻抗[2]。非干预式方法通过测量公共连接点处的谐波电压和谐波源支路接入连接点处的谐波电流估计谐波阻抗。干预式方法中注入的谐波电流过小则谐波阻抗测量结果不准确,注入谐波电流过大则影响系统的稳定运行。而非干预式方法不需要向系统注入谐波电流,不会影响系统的稳定运行,具有显著优势[3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]。

工程上应用较为广泛的非干预式方法有解析法[13]、近似计算法[14,15,16]、波动量法[17,18]。解析法通过建立系统各元件的谐波阻抗模型,根据电路关系进行谐波阻抗的计算。但是,由于元件的谐波阻抗模型并不精确,计算结果的误差很难控制。同时,解析法的计算量巨大,不适用于大系统的谐波阻抗计算。国际电工委员会(IEC)推荐的方法是近似计算法,某次的谐波阻抗等于谐波阻抗次数和基波电抗的乘积。该方法非常简单,常用于实际工程的估算分析。但是,近似计算法要求各元件都是电感性的,并且忽略电阻,所以近似计算法的计算准确性较差。对于实际的电力系统,在用户侧谐波波动占主导的情况下,波动量法是非常简单有效的一种方法。波动量法通过测量公共连接点处的谐波电压和谐波源接入母线处的谐波电流进行谐波阻抗的估计,谐波阻抗等于谐波剧烈波动处的谐波电压差和谐波电流差的比值。实际上,波动量法及其改进的方法都要求:与系统侧相比,用户侧谐波占主导;在此前提下与背景谐波波动相比,关注谐波源的谐波波动也要占主导,即要求“双主导”。由于电力系统谐波主要由非线性用户产生,与系统侧相比,用户侧谐波占主导的条件往往是满足的,但是与背景谐波波动相比,关注谐波源的谐波波动占主导的条件却不一定满足。在背景谐波波动占主导的情况下,利用波动量法计算系统谐波阻抗是失效的。如果能计算出波动的背景谐波,则在背景谐波波动占主导的情况下也能准确计算系统谐波阻抗。由于在背景谐波波动占主导的情况下,系统谐波阻抗满足的数学模型实际上是部分线性回归模型[19,20],求解部分线性回归模型可得到波动的背景谐波并准确计算系统谐波阻抗。文献[21]采用部分线性核估计方法求解部分线性回归模型,实现了系统谐波阻抗的计算。但是,该算法只适用于背景谐波电压曲线光滑的情况。由于实际工程的背景谐波电压曲线不可能是光滑的,并考虑到谐波阻抗满足的部分线性回归模型是复数域的部分线性回归模型,因此,本文将研究谐波阻抗估计的非光滑复数域部分线性回归方法。

本文给出了传统波动量法的适用范围,分析了在背景谐波波动占主导情况下该方法失效的原因;然后构建了谐波阻抗计算满足的复数域部分线性回归模型,设计了模型的细分迭代算法,实现了非光滑复数域部分线性回归模型的求解;最后给出了仿真和实测数据分析,验证了所提算法的有效性。

1 波动量法适用范围及其缺陷

针对系统谐波阻抗的估计,波动量法是在工程应用中最为常用的方法。以图1为例,在某变电站母线X处接入了多个谐波源负荷,假设负荷A为炼钢厂,负荷B、C和D是其余非线性负荷。

若要估计除负荷A以外其余部分的h次系统谐波阻抗,需要利用电能质量监测仪在负荷A接入母线处采集h次谐波电压和谐波电流数据。若母线X处监测到h次谐波电压记为Uh X,负荷A接入母线X处的h次谐波电流记为Ih A,Zh X,A为除负荷A以外其余部分等效的h次系统谐波阻抗,将除负荷A以外的其余谐波源在母线X处产生的谐波电压都看作背景谐波电压Uh X,0,根据电路关系有:

因此,在2个相邻的采样时刻k和k+1,有:

式(3)与式(2)相减有:

当背景谐波波动很小或者背景谐波波动相对于关注谐波源的谐波波动很小时,式(4)中等号右端第2项的分子Uh X,0(k+1)-Uh X,0(k)可近似为0,则式(4)可以近似为:

利用上式估计系统谐波阻抗即为波动量法。波动量法的缺陷是当背景谐波波动相对于关注谐波源的谐波波动较大时,Uh X,0(k+1)-Uh X,0(k)不能近似为0,因此系统谐波阻抗不能用式(5)近似。所以在背景谐波波动较大时,波动量法是失效的。

2 等效谐波阻抗计算的复数域部分线性回归模型

考虑系统谐波阻抗满足式(1),希望通过采集到的谐波电压和谐波电流数据计算系统谐波阻抗。若背景谐波电压和系统等效谐波阻抗都是常数,则式(1)是一个复数域的线性回归模型,可以用复线性最小二乘方法求解系统的等效谐波阻抗和背景谐波电压。由于系统的运行方式往往不发生大的变化,因此系统谐波阻抗可以近似看作是不变的。但是,背景谐波源注入公共连接点处的谐波电流随时间变化经常是波动的,因此背景谐波往往不是常数。此时,式(1)不再是传统的复数域线性回归模型。记:

其中,UXR、IAR、U0R分别为相量Uh X、Ih A、Uh X,0的实部;UXI、IAI、U0I分别为各相量的虚部;Zr、Zx分别为阻抗的电阻分量和电抗分量。则式(1)可以写成:

因此,有:

写成矩阵形式为:

其中,阻抗矩阵为常数矩阵,背景谐波电压矩阵的数值随时间发生改变,因此式(12)表示的模型是数理统计学领域中的实数域部分线性回归模型。可通过核估计方法同时求解出该模型不变的系统谐波阻抗和变化的背景谐波电压,但是要求背景谐波电压随时间变化而形成的曲线是光滑的,即曲线上每一点处都应具有切线,且切线随切点的移动而连续转动。对于工程应用而言,这几乎是不可能的。因此目前数学中的实数域部分线性回归模型对于工程中计算系统谐波阻抗问题并不适用。同时,式(1)中电压、电流均为相量,有着自身特定的物理含义,不能拆分为实部与虚部分别进行参数的回归。基于以上原因,本文考虑直接在复数域上定义部分线性回归模型并设计算法进行求解更符合实际。目前,在数理统计学中未见有复数域部分线性回归模型的研究,仿照实数域部分线性回归模型的定义,给出系统等效谐波阻抗满足的复数域部分线性回归模型表达如下:

其中,n为经FFT后得到的离散值个数;Uh X(k)为在公共连接点处测量的电压经FFT后得到的第k个h次谐波电压;Ih A(k)为负荷A接入母线处测量的电流经FFT后得到的第k个h次谐波电流;Uh X,0(k)为与第k个h次谐波电压和谐波电流同时刻发生的未知的背景谐波电压相量值,在不同的时刻,背景谐波电压的取值会不一样。系统等效谐波阻抗Zh X,A也是未知的。式(13)中所有量都是复数形式的,因此,式(13)可定义为复数域部分线性回归模型。

3 模型的细分迭代求解方法

由于背景谐波电压的变化曲线是非光滑的,核光滑估计算法不适合于求解如式(13)所示的复数域部分线性回归模型,设计迭代算法求解复数域部分线性回归模型。算法描述如下。

a.设置初始值,令细分次数d=2,计算精度δ0、最小窗宽b0。

b.计算窗宽,若b<b0,求解失败,算法终止,否则转步骤c。

c.将Uh X与Ih A数据分成d段,每段窗宽为b。记第p段数据如下:谐波电压为Uh X(b(p-1)+1),Uh X(b(p-1)+2),…,Uh X(b(p-1)+b);谐波电流为Ih A(b(p-1)+1),Ih A(b(p-1)+2),…,Ih A(b(p-1)+b)。用上述数据构造复数域部分线性回归模型:

其中,l=b(p-1)+1,b(p-1)+2,…,b(p-1)+b。

将式(14)近似为复线性回归模型:

表示成矩阵形式:

则第p段系统谐波阻抗和背景谐波电压求解结果为:

令ε=y-Ax,计算,分别令p=1,2,…,d,可以求得[Zh X,A(1)Zh X,A(2)…Zh X,A(d)]以及[e(1)e(2)…e(d)]。

d.对e(1)、e(2)、…、e(d)从小到大进行排序,记结果为e(s1)、e(s2)、…、e(sd),其中s1、s2、…、sd为1、2、…、d的全排列。若e(s1)>δ0,则d=2d,转步骤b,否则,记:

则系统侧谐波阻抗为:

系统侧谐波阻抗估计的平均误差为:

e.计算背景谐波电压为:

4 仿真验证

采用如图2所示的多电压等级仿真测试系统进行仿真验证。等值系统与220 k V母线相连,经变电站2个主变压器降压为负荷侧供电。其中主变压器1所连110 k V母线所带负载为电气化铁路模型和电弧炉模型;主变压器2所连110 k V母线,经变压器降压为35 k V或6 k V,为线性负载A、B、C、D、E供电。其中电力机车[22]、电弧炉模型[23]电路示意图分别如图3、图4所示,线性负载参数如表1所示。

以5次谐波为例,在主变压器1所连110 k V母线处接入典型的谐波源负荷电力机车和电弧炉。在图2中所示的测量点1及图4所示的测量点2处,对电力机车整流电路和电弧炉炉体等效模型注入系统的5次谐波电流进行测量,谐波电流波形分别如图5和图6所示。设置计算步长为1 s,取1 min数据的平均值作为一个样本点,共取2 100个点,模拟了实际系统中连续35 h的变化情况。

本文以电弧炉支路为例,进行等效谐波阻抗的计算。将除电弧炉支路以外的系统其余部分等效为系统侧谐波阻抗,将除电弧炉以外的其余部分产生的谐波看成背景谐波。

以前6 h为例,分别测量110 k V母线1处的瞬时电压值和电弧炉支路的瞬时电流值,测量点3如图2所示。根据国家标准GB/T 14549—1993的要求,每3 s取一个有效值,经FFT后,得到一组母线处的5次谐波电压相量值和电弧炉支路的5次谐波电流相量值,分别如图7和图8所示。当关注谐波源的谐波波动存在大的突变时,在这些剧烈波动处往往可以忽略背景谐波波动的影响。但是,从图7和图8可以发现,关注谐波源没有显著的谐波突变,因此背景谐波波动的影响可能存在。

为了判断背景谐波波动的影响能否忽略,在图2所示的测量点4处测量电力机车支路的5次谐波电流,如图9所示。由图8与图9的对比可以看出,此时电力机车支路的谐波波动与关注的电弧炉支路相比幅值较大,因此背景谐波波动的影响不能忽略。

分别采用主导波动量法、独立随机矢量协方差法、二元线性回归法、稳健回归法以及本文提出的方法计算系统等效谐波阻抗,计算结果如表2所示。通过单位电流注入法求得系统等效谐波阻抗真实值为10.124 7∠32.785 3°Ω。可以看出,二元线性回归法在背景谐波波动的情况下,完全无法对等效谐波阻抗进行计算;稳健回归法在背景谐波平稳随机的情况下,可以通过反复加权进行分析以得到理想的结果,但由图5和图9可见,此时背景谐波波动较大,导致稳健回归法对等效谐波阻抗的计算误差较大,达74.72%;主导波动量法在用户谐波占主导的情况下,可通过有效的筛选手段剔除不良数据,在一定程度上避免背景谐波波动的影响,但由图8与图9的对比可见,此时背景谐波波动占据主导地位,运用主导波动量法无法得到足够的样本点,会造成估计信息删失,不能准确反映等效谐波阻抗;而本文所提方法可准确计算波动的背景谐波,在考虑了波动的背景谐波的前提下实现了系统等效谐波阻抗的计算,计算结果的相对误差为1.89%,效果非常显著。

5 实测数据计算分析

在实际工程中,准确的谐波阻抗是未知的。为了能够实现比较和分析,采用能够利用波动量法求解谐波阻抗的谐波电压和谐波电流数据,否则在不能得到用于作为对比的谐波阻抗参考值的前提下,难以说明所提算法结果的准确性。同时,也要求数据存在背景谐波波动占主导的区间,否则难以说明所提方法较波动量法及其改进方法具有更广的适用性。

实测数据来自江苏省某县某35 k V铸钢专线用户,测试点为110 k V供电变电站35 k V侧的用户进线处,用户接入系统的主接线示意图如图10所示。

利用Fluke 1760采集测试点的电能质量数据,采样频率10.24 k Hz,1 min记录一个点,采样时间为2011年6月27日16:53至23:53。以11次谐波为例进行分析,基波电流、11次谐波电压和11次谐波电流的有效值分别见图11—13,11次谐波电压与11次谐波电流的相角差见图14。

(1)计算谐波阻抗参考值。

若测试数据有大扰动,并且这种扰动由用户主导产生,用波动量法计算系统等效谐波阻抗非常有效。图11中基波电流大小主要由用户的工作情况决定,由图11可以看出基波电流存在大的扰动,在这些大扰动处图12与图13有相应的变化趋势,表明扰动是用户主导的。选择几个大的扰动点,如图中虚线框所示(从左至右记为扰动点1、2、3),利用波动量法计算谐波阻抗,结果如表3所示。

利用本文方法计算得到的系统等效谐波阻抗为3.32+j44.53Ω,与波动量法的计算结果相对误差仅为1.6%。这一结果在充分验证了本文方法正确性的同时,也表明可以将3.32+j 44.53Ω作为计算结果对比中的谐波阻抗参考值。

(2)谐波没有大波动,即背景谐波波动占主导情况下,本文方法与传统方法计算性能比较。

选择17:00至17:50之间的数据段,这段时间内没有大的扰动。波动量法是工程上应用成熟的方法,首先与波动量进行对比。对2个相邻点使用波动量法计算谐波阻抗,谐波阻抗的幅值、实部和虚部分别如图15和图16所示。

将除关注负荷以外的其余部分并联等效为系统等效谐波阻抗,其大小会随着各支路负荷的投入与退出等情况的发生而改变。但由于实际系统侧谐波阻抗远小于各支路负荷,所以等效谐波阻抗应仍与实际系统侧谐波阻抗相近。而实际系统侧谐波阻抗并不随各支路负荷的变化而变化,所以等效谐波阻抗只会在某一数值附近进行小范围的波动。而从图15和图16可以看出,传统波动量法估计值波动剧烈,因此,波动量法的估计结果很不合理。并且从图16(a)还可以看出,在很多点处谐波阻抗估计结果的实部接近0,而谐波阻抗参考值为3.32+j44.53Ω,波动量法谐波阻抗实部的估计结果误差非常大。利用本文方法计算得到的谐波阻抗为2.56+j42.32Ω,相对误差为5.23%。因此,本文方法在波动量法失效的情况下具有显著优势。

针对本段数据,分别利用主导波动量法、随机矢量协方差法、二元线性回归法、稳健回归法计算等效谐波阻抗,与本文所提方法进行比较,结果如表4所示。可见,与传统方法相比,所提方法能在谐波波动不明显的情况下得到更准确的谐波阻抗估计结果。

6 结论

a.本文提出了基于非光滑复数域部分线性回归模型的谐波阻抗计算方法,解决了背景谐波波动占主导情况下的谐波阻抗计算问题,弥补了波动量法在背景谐波占主导情况下无法计算谐波阻抗的缺陷。

非光滑形态 篇3

关键词：非光滑形态,涡流发生器,喷射速度,气动减阻,优化组合

0 引言

车身气动阻力直接影响汽车的动力性和燃油经济性[1],降低车身空气阻力是促进车辆节能环保的重要途径。仿生学研究发现表面非光滑形态结构能够改变气-固表面边界层流场结构,控制物体表面流场从而降低阻力[2]。文献[3]将不同尺寸和形态的非光滑表面布置在汽车表面,进行了风洞对比试验和数值仿真,发现非光滑表面能有效减小MIRA车型气动阻力,减阻效果为5%左右。文献[4]将非光滑单元体布置在某车型的发动机前罩盖及车身顶盖,仿真发现减阻率可达到10.31%。湖南大学汽车空气动力学研究所在对某款车辆模型采用后翼子板开孔和尾部开槽方法进行风洞对比试验时,发现气动阻力系数降低了6.5%,后采用车顶凹坑非光滑形态减阻方法,最佳减阻率可达9.34%。这些研究成果证明了车身设计中引入非光滑表面进行气动减阻的可行性。

非光滑形态减阻来源于对生活在流体介质中的动物的模仿、研究与分析。动物体表除了有利于降阻的非光滑结构之外,同时也能够根据环境不同,所遇到阻力方向的不同,来调整体位、体温或是体态以便达到最佳的减阻效果,是流场主动控制行为。而在已有的研究中,非光滑表面减阻研究大部分属于流场被动控制,非光滑减阻和流场主动控制的研究是相对独立的。文献[5-6]将二者结合在一起,利用槽道湍流的直接数值模拟,对基于凹坑运动的湍流减阻主动控制方案进行研究,得到了12%~13%的摩擦减阻效果。在此基础上,本文以车身流场作为研究对象,选取涡流发生器作为扰动器,根据流场变化情况,控制气流喷射速度,对主流场产生扰动,实现对非定常流的主动控制,以适应不同的车辆行驶速度下气动减阻的主动控制。

本文将非光滑表面布置在MIRA直背式模型尾部,并加装气流喷射装置,通过可调的气流喷射速度主动干扰尾部流场,通过非光滑形态被动减阻与气流喷射主动减阻两种方式的优化组合,达到了车辆不同行驶速度下较明显的减阻效果,开拓了车身气动减阻技术新的思路。

1 光滑模型与非光滑模型的仿真分析与试验验证

1.1 MIRA模型的建立

本文选取国际标准MIRA模型组中的直背式模型,长4165mm,宽1624mm,高1421mm。MIRA模型在UG软件中建立,车身没有复杂附件,底盘简化为光滑平板。非光滑模型是在光滑模型尾部表面布置凹坑。图1所示为直背式原车模型与非光滑模型,凹坑型非光滑表面布置位置为模型尾部表面以及后车窗上下表面空余部分。图2为凹坑布局图。凹坑单元体深度S=8mm,凹坑单元体排列的纵向间距L=50mm,横向间距W =50mm,凹坑直径D=30mm。

仿生非光滑表面的减阻是通过对边界层的控制来减少猝发,减少湍动能的损失[7]。因此,本文对凹坑型非光滑单元体尺寸的选择必须使其深度小于模型尾部边界层的厚度,以实现对流场的控制。依据平板模型湍流附面层的边界层厚度计算公式如下:

式中,l为平板的长度;v0为来流速度;ν为运动黏度系数,取0.0722m2/s;Re(l)为雷诺数。

1.2 数值计算方法

在数值模拟时,足够的流体区域对计算的精度是非常重要的,本文选取的MIRA模型计算域参数如表1所示。其中,4165m、1624m、1421m分别表示车长、车宽、车高,10×4165表示10倍的车身长,其他相同。边界条件的设置为:计算域inlet为速度入口边界,outlet为压力出口,车身表面为无滑移壁面,地板为移动壁面,计算域上表面及左右侧面均为滑移壁面。湍流模型选用Reliz-able k-ε模型,采用二阶迎风格式进行离散求解。计算残差设为0.000 001,迭代步数为3000步。

模型采用非结构化的四面体网格,整体网格尺寸最大为512mm,车身表面网格尺寸最大为32mm。为了确保模型周围流场尤其是尾部流场的准确性,在模型周围添加密度盒,使模型周围一定区域内的网格加密,其网格尺寸最大设置为128mm。对非光滑表面进行网格加密来提高计算精度,将凹坑表面的最大网格尺寸设置为2mm,凹坑网格细节如图3所示。同时在模型表面使用三棱柱网格来模拟附面层,以消除壁面函数的影响。光滑与非光滑计算模型的相同部分具有相同的网格尺寸[8],避免网格差异对仿真结果的影响。光滑模型生成的网格数量为530万左右,节点数为129万左右,非光滑模型生成的网格数量为800万左右,节点数为195万左右,并且网格质量高,达到精确计算的目的。

1.3 风洞试验验证

湖南大学空气动力学研究所进行了MIRA模型风洞试验,试验采用MIRA模型组,模型几何缩比为1∶3,利用气动六分力天平、PIV系统,对MIRA模型气动阻力系数和尾部对称面的流场进行测量。试验启动地面附面层抽吸装置,消除由于风洞试验引起的地面边界层。在湖南大学风洞实验室,对不同风速下的MIRA光滑模型与尾部非光滑模型进行了风洞试验,MIRA模型风洞试验如图4、图5所示。

对于MIRA原车模型与非光滑模型,通过上述数值仿真模拟,对比相关风洞试验,如表2 所示。从表中可以看出,不同速度下,原车模型的气动阻力系数的CFD仿真值与风洞试验值的误差在工程允许误差5%以内,从而验证了本文数值仿真方法的可靠性。在不同速度下,尾部非光滑的减阻效果都比较明显,并且减阻率相差不大,说明了尾部非光滑的减阻方式适用于不同的速度。在车速为24.88m/s时,非光滑模型的减阻率最大,达到5.40%。

2 加装喷射装置非光滑模型的数值模拟计算

图6为车速24.88m/s时距离非光滑模型尾部350mm平面上的速度流场分布图,从图上尾部气流流动的速度矢量可以看出,模型底部和侧部的气流汇合流向尾部,其流动的旋向如图中箭头所示,呈现一种近似圆形的状态。为使喷射气流能够有效干扰尾部的气流流动,喷射装置的形状定义为圆形,安装位置确定为气流旋向中心区域。加装喷射装置的非光滑模型如图7所示。

加装喷射装置后,将气流喷射装置的出口边界条件设置为速度入口,其余条件均不改变。生成的网格数为860万左右,节点数为240万左右。

表3 所示为车辆行驶速度v=24.88 m/s(89.568km/h)时,喷射装置的喷射速度u在不同情形下的气动阻力系数。 当u=10 m/s,即u/v=0.4时,减阻率最大,达到3.54%。

3 结果分析与讨论

结合上述两种减阻结果可以得出,当车速达到24.88m/s时,模型气动阻力系数由原来的0.396 50降为0.361 82,减阻率达到8.75%,减阻效果非常明显。

3.1 模型尾流结构对比分析

图8为三种模型纵对称面上显示的尾流结构图,图9为三种模型从底面位置观察到的尾流结构图。结合模型尾流的两个观察角度可以看出,直背式模型的尾流来自顶部、底部和侧部的气流相互混合,尤其是来自底板的气流大量地卷入车身尾流中,在模型尾部产生气流分离以及严重的尾涡。为了便于分析,将靠近尾部上边缘逆时针旋转的涡定义为涡A,下边缘顺时针旋转的涡定义为涡B[9,10]。从图8、图9中来看,非光滑模型相比于光滑模型尾涡明显改善,底板气流的卷入程度降低,气流的紊乱程度降低,涡A甚至趋于消失,气流的汇合点延迟,使得尾涡的中心往后推移,尾部受到涡流中心低压区的影响降低,气流流线比光滑模型稀疏平滑,有着更优的汽车尾涡[11],从而降低气动阻力,改善底板气流带来的尘土污染。加装喷射装置的模型尾流相比于非光滑模型,汇合点再次延迟,涡B中心后移,喷射装置产生大量螺旋形的流线,这些流线可以扰乱模型的尾涡,对减阻具有一定的作用。

3.2 尾部压力与湍动能分析

图10为三种模型纵向对称面上的压力云图,图11为三种模型尾部350mm处平面上的压力云图。结合两个面上的压力云图可知,非光滑模型较之原车模型,尾部负压明显减小,而加装喷射装置的非光滑模型较之光滑模型,尾部负压又进一步减小。而对于此三种模型来说,前端并没有进行任何的造型改变,因此三种模型前部压力相同,而由于尾部负压的减小,使得车辆前后压差减小,从而降低了气动阻力。尾部低压区的减小,也验证了如前所述的尾涡中心往后推移,尾部受到涡流中心低压区的影响降低,从而降低气动阻力。

图12为三种模型尾部350mm处平面上的湍动能云图。湍动能是衡量气流通过车辆尾部时能量耗散的一个重要因素。湍动能越小,意味着能量耗散越小,气动阻力也会越小。对比三种不同尾部形态模型的湍动能云图,可以看出三种模型的云图差异较大,尤其是标注位置。原车模型的湍动能最为剧烈,高湍动能区域在云图中所占的面积比例较大,这意味着气流在尾部分离时消耗了大量的能量,而非光滑表面的加装,改善了模型的尾流,进而使得气流流过模型尾部时能量耗散大幅度降低,因此,湍动能也对应减小。在非光滑模型的基础上,加装涡流发生器,实现气流的主动控制,再一次降低了气流流过尾部时所消耗的能量,湍动能进一步减小,并且在喷射装置加装位置处,低湍动能区域面积较之其余两者大。湍动能的依次减小,也很好地验证了前述数值仿真的准确性与可靠性。

结合压力云图和湍动能云图可以看出,原车模型经过非光滑和喷射装置后,能实现模型前后压差的减小,降低能量的耗散,实现模型的二重减阻。

3.3 其他速度结果分析

由于汽车速度是变化的,因此有必要对不同的速度工况进行分析。取速度等于19.85m/s(71.46km/h)、30.10m/s(108.36km/h)的两种工况进行分析,分析结果如表4所示,当汽车行驶速度v=19.85m/s(71.46km/h),喷射速度u=10m/s时,也即u/v为0.5左右时,减阻率最大,达到3.30%。当汽车行驶速度v=30.10 m/s(108.36km/h),喷射速度v=15m/s时,也即u/v为0.5左右时,减阻率最大,达到3.56%。结合上述分析的三种不同的速度工况可知,当u/v为0.4或0.5时,减阻率最大,并且同种工况下u/v为0.4或0.5时,两者减阻率非常接近。由此三种速度工况可以推及其余的速度工况条件下,当喷射速度与汽车行驶速度之比u/v为0.4 至0.5时,组合减阻率能达到最佳。

3.4 减阻机理分析

汽车气动阻力是由气流黏性效应和涡场所产生的,黏性涡场的形成与车表边界层结构密切相关。仿生非光滑减阻方法的实现途径就是通过对边界层的控制来减少湍流猝发强度,减小湍动能的损失,进而减小气动阻力。图13为凹坑内部流谱及凹坑表面速度矢量图。

当气流经过凹坑时,在凹坑内部产生逆向旋转的气流。凹坑内部的低速旋转气流造成了凹坑内部的气流与外部气流的气-气接触,形成涡垫效应,将原来光滑模型气-固表面滑动摩擦变为滚动摩擦[12]。根据滚动摩擦远小于滑动摩擦的物理原因,凹坑形非光滑表面大大降低了模型边界层内的摩擦阻力,增加了表面气流流动速度,减少了外层高速气流对内层低速气流的动量传递,使原本流不动而即将离开物面的气流得以沿物面继续流动,气流分离延迟发生,使其分离点比光滑表面的推后,影响尾迹的气流会合,导致模型压差阻力的减小。

没有加装喷射装置前,尾涡是由来自汽车侧面、顶部、底部的气体在汽车尾部汇合产生的。加装喷射装置后,尾涡由四股气流相互作用产生。当喷射出的气流相对于其他三股气流较弱时,有利于破坏其他三股气流产生的尾涡,同时不会有新的尾涡生成。当喷射速度较大时,喷射出的气流在破坏其他气流产生的尾涡的同时,也会加剧气流的混合,因此减阻效果相对来说较小。

图14从左至右分别为原车模型、非光滑模型和加装喷射装置的模型的尾部表面上的流线图,原车模型尾部表面上的气体流向杂乱无章,而非光滑模型尾部表面上的气流流线较之原车模型流畅,意味着能量耗散会减小。而从加装喷射装置的模型尾部表面流线图上可以看到,喷射口位置有独立的气流喷出,会干扰通过其位置的气流流向,从而改善尾涡,减小气动阻力。

4 结论

(1)凹坑型非光滑表面能够改变近壁面气流的流动状态,在凹坑内部产生逆向旋转的气流,将气-固表面滑动摩擦阻力转化为流层滚动摩擦阻力,使得气动阻力减小。

(2)尾部喷射装置喷射出来的气流能干扰模型尾部气流,改善尾部气流结构,从而减小气动阻力。

(3)非光滑与喷射装置的主被动方式的结合减阻,在不同的行驶速度下均能很大程度地减小气动阻力。

(4)鉴于不同的车型产生的尾流不同,因此对于不同的车型还要进行具体的分析。

参考文献

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非光滑形态 篇4

激光熔覆技术是近年发展起来的一种新的表面工程技术, 可根据应用需要调整熔覆层的成分、厚度等参数, 具有操作简单、工艺灵活等优点[14,15,16]。因此, 采用激光熔覆技术制备仿生涂层, 并开展磨粒磨损性能的研究, 将对研制高质量的开沟圆盘具有理论和工程意义。本工作根据鲨鱼盾鳞模型, 采用激光熔覆方法制备系列起伏型和平面型的仿生非光滑耐磨涂层, 进行了磨损实验和磨痕观察, 并分析了磨损机理。

1 实验材料与方法

1.1 实验材料

基体为热轧态45钢, 厚度10mm。熔覆材料是KF-300A型镍基自熔性合金粉末, -140+325目 (45~106μm) , HRC为60~75, 成分为Ni60+35% (质量分数) WC-Ni, 即:含有35%Ni包WC, 其余为Ni60。

1.2 试样制备

1.2.1 涂层的结构设计

为了让耐磨涂层具有肋条型仿生非光滑特征, 设计了一种软硬相间条带状涂层, 结构如图1所示。阴影部分宽度为D, 在其上涂覆涂层材料, 形成硬化条带, 两条硬化条带中心间距为L, 其余部分为基体材料。这样就在基材表面形成了有规律分布的软硬相间条带状仿生非光滑结构。激光光斑直径略大于3.0mm, 则熔覆条带的宽度D确定为3.0mm。为研究熔覆条带中心间距大小对涂层耐磨性的影响, 将L分别设定为4.5, 5.0, 6.0, 7.0mm和9.0mm。

1.2.2 激光熔覆工艺过程

实验采用HLD1001.5型固体激光器, 多模连续输出, 同步同轴送粉并采用氮气保护。工艺参数:激光功率P=700W, 离焦量f=14mm, 扫描速率V=3.0mm/s, 送粉电压2.1V。为了提高激光熔覆层与45钢基体的结合效果, 在45钢基体上用铣床加工出宽3mm深1mm的沟槽。在熔覆过程中, KF-300A镍基自熔性粉末送入已开好的沟槽中, 在沟槽中进行激光熔覆, 每次熔覆厚度为0.25mm, 总堆积厚度为2.0~3.0mm, 高出45钢基材表面1.0~2.0mm。图2为激光熔覆制备的仿生非光滑耐磨涂层照片。

1.2.3 肋条型仿生非光滑试样的制备

用线切割机床将每组熔覆条带切割成60mm×10mm的磨损试样。将切割后的磨损试样分成两组, 用磨床进行磨削处理。其中一组将熔覆层磨削至高出45钢基材表面1.0mm, 形成表面高低起伏的沟槽型结构, 称为起伏型仿生非光滑耐磨涂层试样, 编号对应硬化带间距L, 为TD4a, TD5a, TD6a, TD7a, TD9a;另一组将熔覆层磨削至与45钢基材表面一致的高度, 形成表面平整的沟槽型结构, 称为平面型仿生非光滑耐磨涂层试样, 编号为TD4b, TD5b, TD6b, TD7b, TD9b。图3为两组试样实物照片。

2 结果与分析

2.1 仿生非光滑涂层的磨损性能

利用自制磨损试验机进行磨粒磨损实验, 磨头材料为白刚玉, 磨头压力30N。曲柄转速为410r/min, 曲柄每转50000转, 拆下试样清洗并干燥, 用精度为0.1mg的电子天平称重。

起伏型涂层试样的磨损失重曲线如图4 (a) 所示。当L=4.5, 5.0, 6.0mm时, 线性方程的斜率较小, 分别为1.27, 0.91, 0.86, 平均为1.01, 耐磨性相差不大。曲柄旋转70万转后累计失重量ΣΔg分别为61.9, 67.6, 87.6mg。当L=7.0, 9.0mm时, 线性方程的斜率大幅度增加, 分别达到2.18, 3.18, 平均为2.68, 是L=4.5, 5.0, 6.0mm时的2.6倍, 累计失重量ΣΔg快速增加到192, 222.9mg。这说明硬化条带间距L处于较大值时, 起伏型涂层的耐磨性急剧下降。

平面型涂层试样的磨损失重曲线如图4 (b) 所示。与起伏型涂层相似, 平面型涂层的累计失重量ΣΔg也与L大小密切相关, 可分为L=4.5, 5.0, 6.0mm的缓慢增长型 (斜率分别为0.59, 0.40, 0.72, 累计失重量为30.7, 26.5, 39.9mg) 和L=7.0, 9.0mm的快速增长型 (斜率分别为1.33, 2.46, 累计失重量为77.3, 135.5mg) 。同样显示了硬化条带间距L对累计失重量ΣΔg的重要影响。当L>6mm后, ΣΔg随曲柄旋转次数的增加急剧增加, 涂层的耐磨性能明显下降。

2.2 设计和制备仿生非光滑耐磨涂层的GHR原则

除了考察在实验周期内累计失重量ΣΔg外, 单次实验的失重量Δg也是一个很重要的指标。图5为仿生非光滑耐磨涂层单次磨损实验的失重量。表1是单次磨损实验失重量Δg的平均值。

硬化带 (熔覆层) 宽度为D, 相邻硬化带中心间距为L, 则软化带的宽度B=L-D。为了准确地表达仿生非光滑涂层B和D之间的关系, 定义参量几何硬化率GHR (geometric hardening rate) 为

从图5和表1可知, 无论是起伏型涂层还是平面型涂层, 当B≤D时, 累计失重量ΣΔg明显小于B>D时的值, 这种趋势随着磨损过程的进行越来越显著。即当GHR≥50%时, 仿生非光滑涂层具有很好的耐磨性, 反之则耐磨性明显下降。又因减少硬化带的比例可以节省成本, 则在保证耐磨性的前提下, 可以选取GHR=50%作为设计和制备肋条型仿生非光滑涂层的原则。

2.3 条带状仿生非光滑涂层磨损机理分析

在所有硬化条带间距L下, 平面型涂层的累计失重量ΣΔg均显著小于起伏型涂层ΣΔg。这种现象是不同的磨损机理造成的。图6是条带状仿生非光滑涂层磨损表面示意图。

2.3.1 起伏型涂层的磨损机理

在磨损初期, 表层硬度较低的Ni60合金基体很快被磨粒犁削、切削;随着磨损过程的进行, Ni60合金基体不断流失, 表层及次表层的增强硬质颗粒相WC颗粒不断凸现并裸露出来, 在磨损面上形成凸凹不平的几何非光滑表面。由于软化带低于硬化带表面1.0mm, 磨头不能接触到软化带, 软化带的运行轨迹呈弧线状 (图6 (a) ) 。磨头运行到硬化带时, 对硬化带产生明显的冲击作用, 这种冲击作用使得WC破碎, 加快WC的脱落和裂纹的产生。图7为条带状仿生非光滑涂层磨损表面的裂纹。图7 (a) 表现了冲击作用对WC的影响, 图7 (b) 显示了横向裂纹特征。

2.3.2 平面型涂层的磨损机理

与起伏型涂层一样, 在硬化带表面由于磨粒犁削、切削作用使得硬化带表面自身形成了动态、稳定的非光滑表面, 降低了磨损速率。但平面型涂层的硬化带和软化带处于同一水平面上, 磨损过程中能较平稳地接触到软化带, 没有起伏型涂层的冲击作用。图8是平面型涂层硬化带与45钢软基材结合区的磨痕形貌。左侧熔覆硬化带上, 犁沟浅且稀少;右侧软的45钢软化带上, 犁沟稠密、深且宽。

3 结论

(1) 起伏型和平面型仿生非光滑涂层, 累计失重量ΣΔg均随曲柄旋转周次的增加呈线性增加。起伏型涂层的累积失重量ΣΔg显著大于平面型涂层, 即:平面型涂层耐磨性明显优于起伏型涂层。

(2) 起伏型仿生非光滑涂层的磨损机理:硬化带表面自身非光滑磨损机制与磨头对硬化带的冲击磨损机制共同作用。平面型涂层的磨损机理:硬化带表面自身非光滑磨损机制与表面几何形貌非光滑磨损机制相结合。

(3) 设计和制备耐磨性能良好的仿生非光滑涂层的判据:几何硬化率GHR不小于50%。从节省成本的角度考虑, 在保证耐磨性的前提下, 可以选取GHR=50%作为设计和制备的依据。

摘要：以鲨鱼盾鳞表面非光滑形态为模型, 制备了由镍基合金粉末熔覆层和45钢基体构成的起伏型、平面型仿生非光滑试样, 并进行磨粒磨损实验和磨痕观察, 分析磨损机理。结果表明:平面型涂层耐磨性明显优于起伏型涂层;设计和制备耐磨性良好涂层的判据是几何硬化率 (GHR) 不小于50%。起伏型涂层的磨损机理:硬化带表面自身非光滑磨损机制与磨头对硬化带的冲击磨损机制共同作用。平面型涂层的磨损机理:硬化带表面自身非光滑磨损机制与表面几何形貌非光滑磨损机制相结合。