DOE 및 CFD를 기반으로 한 축류 팬의 가이드 베인의 공기량 유량 최적화

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 4439(2023) 이 기사 인용

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축류팬의 가이드 베인을 무리하게 설계하면 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 성능 향상을 위해 선정된 축류팬의 풍량과 가이드 베인의 기하학적 매개변수 간의 관계를 먼저 DOE와 CFD로 분석하고 Gaussian Process 방법을 통해 최적의 매개변수를 찾는다. 결과는 가이드 베인의 수와 총 현이 풍량 흐름에 비선형적인 영향을 미치며, 베인의 총 현이 계산 결과에 영향을 미치는 주요 요인임을 보여줍니다. 여기에서 연구된 특정 구성의 경우 가이드 베인의 최적 설계는 베인 코드를 38mm 줄이고 베인 수를 18개로 늘리면 동일한 회전 속도에서 더 많은 공기 흐름을 생성할 수 있음을 보여줍니다.

축류팬은 생산과 생활에 있어서 중요한 기계장치로서 일상생활과 산업생산에 널리 사용되고 있습니다. 중국에서는 펌프 및 팬 장비의 전력 소비가 국가 발전량의 절반 이상을 차지하고 실제 생산 및 수명에서 팬 장비의 작동 효율은 약 40~60%로 규정보다 훨씬 낮습니다. 팬 효율을 효과적으로 개선하면 전력 소비를 줄일 수 있으며, 이는 에너지 보존, 배출 감소 및 환경 보호에 큰 의미가 있습니다1.

축류 팬의 공기 역학적 특성은 복잡하며 주요 영향 요인은 블레이드 수, 모양, 블레이드 설치 각도, 블레이드 팁 여유 크기, 허브 팁 비율, 컬렉터, 디퓨저 등입니다. 많은 학자들이 시뮬레이션 분석을 수행했습니다. CFD(Computational Fluid Dynamics) 방법을 통해 축류팬 내부의 공기흐름에 대해 많은 결과를 얻었습니다. 예를 들어, Vad2는 날개가 없는 압축 로터와 축류 팬의 성능이 블레이드 전방 기울기 및 블레이드 전방 스윕을 통해 효과적으로 향상될 수 있음을 발견했습니다. Hurault 등3은 CFD와 실험을 통해 축류 팬 스윕이 공기 흐름에 미치는 영향을 연구했으며 팬 하류의 난류 운동 에너지가 스윕에 크게 영향을 받는다는 사실을 발견했습니다. Aykut와 Ünverdi4는 6개 블레이드 축류 팬의 CFD 시뮬레이션을 수행하고 시뮬레이션 결과를 AMCA 챔버에서 얻은 테스트 데이터와 비교했습니다. 시뮬레이션에서는 표준 k-ε 난류 모델을 구현하였으며, 그 결과 박리유동에 대한 블레이드 표면의 압력 변화 및 박리점의 위치를 ​​계산하는 데 모델이 부족한 것으로 나타났습니다. 생체공학 팬의 공기역학적 성능과 소음은 Chen et al.5에 의해 최적화되었으며, Taguchi 질량 손실 기능을 사용하여 소음을 줄이고 질량 유량을 증가시켰습니다. Li6은 이전에 검증된 수치적 열유체 모델을 사용하여 블레이드 각도와 반경방향 블레이드 각도의 영향을 매개변수화했습니다. Wang et al.7은 인공 신경망과 유전자 알고리즘을 결합하여 계산을 최적화했습니다. 계산 결과는 이 방법을 통해 시스템의 등엔트로피 효율과 실속 여유가 효과적으로 향상될 수 있음을 보여줍니다. 이러한 연구의 요약은 표 1에 나와 있습니다. 문헌8,9은 CFD 절차를 사용한 소음 예측의 수치적 배경을 나타내고 두 번째는 색조 소음 예측의 난류 모델을 비교한 것입니다. 이는 다음과 같은 좋은 참고 자료입니다. 향후 연구에서 소음 예측. 또한 시뮬레이션 결과는 기존의 많은 연구를 통해 검증되었으며, 이는 최적화를 완료하는 데 유용한 정보를 제공할 수 있습니다10,11,12,13.

팬의 매개변수는 가이드 베인이 풍량 유량에 미치는 영향을 제외하고 위의 연구에서 주로 연구되었습니다. 전면 가이드 베인은 공기 흐름이 블레이드 회전 방향에 반대되는 음의 사전 회전을 생성하도록 할 수 있으며, 이는 축류 팬의 축류가 권취 속도를 생성하게 하여 축류 팬의 전체 압력을 향상시킵니다. 유체가 블레이드를 통과할 때 원주 방향으로 부분 속도가 생성되고, 후방 가이드 베인은 부분 속도에 의해 생성된 운동 에너지가 압력 에너지로 변환될 수 있도록 흐름 방향을 변경할 수 있습니다. 가이드베인은 축류팬의 효율에 영향을 미치는 중요한 요소라는 결론을 내릴 수 있다. 축류팬의 가이드베인의 최상의 설계 변수는 DOE(Design of Experiments) 방법을 통해 얻어지며, 이는 다른 축류팬의 가이드베인 최적화를 위한 연구 기반을 제공합니다.