基于格子Boltzmann方法的海流能水轮机大雷诺数模拟研究

【摘要】：水轮机是海流能发电系统装置的重要组成部分,不同的水轮机的换能效果也不相同,因此水轮机的设计优化对于提高海流能的利用效率具有至关重要的作用。水轮机叶片数量的选择以及水轮机叶片翼型的水动力特性分析是水轮机参数优化的基础工作。 格子Boltzmann方法是近几十年来发展起来的一种模拟复杂流体现象的介观方法,近年来引起了国际上许多学者的关注,其理论不断成熟,应用领域不断扩大,该方法相对于传统的数值模拟方法具有算法简单、精度高、可以直接求解压力、能够模拟复杂边界条件、易于并行计算等优点,已逐渐发展成为仿真模拟流体动力学问题的一类重要的数值方法。但是格子Boltzmann方法在模拟宏观N-S方程时,为降低误差导致了该方法模拟大雷诺数流场的局限性,因此大雷诺数下流场的模拟成为将该方法应用于实际工程领域的瓶颈。 本文将格子Boltzmann方法应用于海流能发电水轮机的水动力特性分析和研究中,并对格子Boltzmann方法的基础性理论做进一步研究分析,通过基于大涡模拟的格子Boltzmann方法(LBM-LES)解决了格子Boltzmann方法不能模拟大雷诺数流场的问题,并通过数值模拟和对比分析,验证了基于大涡模拟的格子Boltzmann方法模拟大雷诺数流场的准确性,从而为格子Boltzmann方法应用于实际工程领域的海流能水轮机模拟奠定了基础;对于叶片翼型的研究通过对不同攻角、不同厚度和弯度的翼型进行模拟对比分析,以及处理计算数据总结了大雷诺数下不同翼型参数与翼型水动力特性的变化规律关系,并绘制了相应流线图和水动力特性曲线等;另外还对整体的水轮机的绕流模拟进行了模拟研究,模拟了不同叶片数量的垂直轴水轮机(两叶片、三叶片、四叶片),求解了不同叶片数量的水轮机的转矩系数与尖速比的关系,得出了不同叶片数量的水轮机获能效率的一般规律,为水轮机的优化设计提供了理论依据。 【关键词】：格子Boltzmann方法 大涡模拟 叶片翼型 水轮机 水动力特性
【学位授予单位】：中国海洋大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：O368;TK730.1
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-12
• 1 前言12-18
• 1.1 研究背景12-14
• 1.1.1 海流能利用现状与开发的关键技术12-13
• 1.1.2 格子Boltzmann 方法介绍与研究现状13-14
• 1.2 国内外相关的发展与研究现状14-15
• 1.2.1 国内外海流能发电技术现状与进展14
• 1.2.2 格子Boltzmann 方法在该领域的应用研究14-15
• 1.3 本文的主要研究内容15-18
• 2 格子 BOLTZMANN 方法的理论与数值模型18-45
• 2.1 从BOLTZMANN 方程到格子BOLTZMANN方程18-20
• 2.1.1 Boltzmann 方程18-19
• 2.1.2 BGK 近似19
• 2.1.3 格子Boltzmann 方程19-20
• 2.2 格子BOLTZMANN方法的基本模型20-27
• 2.2.1 平衡态分布函数20-22
• 2.2.2 网格技术22-23
• 2.2.3 边界处理23-27
• 2.3 格子BOLTZMANN方法与实际流场之间的单位转换27-30
• 2.4 湍流的数值模拟以及格子BOLTZMANN方法的大雷诺数模拟30-43
• 2.4.1 湍流现象30
• 2.4.2 湍流模型与数值模拟方法30-32
• 2.4.3 格子Boltzmann 方法的大雷诺数模拟的数值方法32-34
• 2.4.4 基于大涡模拟的格子Boltzmann 方法的大雷诺数模拟34-36
• 2.4.5 大雷诺数数值模拟验证36-43
• 2.5 格子BOLTZMANN方法模拟的程序设计流程43-44
• 2.6 本章工作及结论44-45
• 3 基于 LBM-LES 的水轮机翼型叶片水动力特性模拟分析45-62
• 3.1 翼型的水动力特性参数45-48
• 3.2 大雷诺数下叶片翼型NACA0012 的数值模拟与分析48-54
• 3.2.1 Re=5×10~5时的特性48-50
• 3.2.2 Re=6.6×10~5时的特性50-54
• 3.3 大雷诺数下叶片翼型绕流模拟对比分析54-60
• 3.3.1 不同弯度的翼型54-58
• 3.3.2 不同厚度的翼型58-60
• 3.4 本章工作及结论60-62
• 4 垂直轴水轮机数值模拟与水动力特性分析62-73
• 4.1 水轮机的水动力特性参数62-64
• 4.2 不同叶片数量的垂直轴水轮机水动力特性分析与对比64-72
• 4.3 本章工作与结论72-73
• 5 总结与展望73-75
• 5.1 本文主要研究工作73-74
• 5.2 本文主要创新点74
• 5.3 本文不足与研究展望74-75
• 参考文献75-79
• 致谢79-80
• 个人简历80-81
• 发表的学术论文81

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