Details
Title | Расчетная модель при численной оптимизации рабочих колес центробежных компрессоров // Научно-технические ведомости СПбГПУ. – 2016. – № 4 (254) |
---|---|
Creators | Неверов Владимир Валерьевич; Кожухов Юрий Владимирович; Яблоков Алексей Михайлович; Лебедев Александр Анатольевич |
Imprint | 2016 |
Collection | Общая коллекция |
Subjects | Энергетика; Техника сжатых и разреженных газов; компрессоры; центробежные компрессоры; рабочие колеса компрессоров; численная оптимизация; расчетные модели; сеточные модели; газодинамика; точность моделирования; высоконапорные колеса; низконапорные колеса; оптимизационные задачи |
UDC | 621.5/6 |
LBC | 31.7 |
Document type | Article, report |
File type | |
Language | Russian |
Rights | Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
Record key | RU\SPSTU\edoc\38798 |
Record create date | 4/26/2017 |
Рассмотрены вопросы выбора параметров сеточной модели и расчетной области при решении задач оптимизации рабочих колес центробежного компрессора методами вычислительной газодинамики. При решении таких задач поиск и применение оптимальных параметров сеточной модели, расчетной области и настроек решателя позволяет обеспечить высокую точность моделирования при наиболее эффективном и производительном использовании машинного времени. Установлено, что выбор оптимальных параметров при постановке задачи значительно сокращает время получения решения и облегчают дальнейшее решение оптимизационных задач.
The article deals with choosing the parameters for the grid models and the computational domain while solving problems on optimizing the impellers of centrifugal compressors’s via computational fluid dynamics. In solving such problems, searching and applying the optimal parameters of the grid model, the computational domain, and the solver settings provides a high accuracy of the simulation with the most effective and productive use of machine time. It is established that the choice of the optimum parameters can significantly reduce the time required for obtaining a converging solutions and facilitates the further solution of optimization problems.