压气机的流场数值确定方法、装置、设备及存储介质

1.本技术属于压气机的流场数值模拟技术领域，尤其涉及一种压气机的流场数值确定方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.压气机的功能是将吸入的气体进行压缩，通过涡轮叶片的高速旋转来大幅提高压入气体的速度和压力。压气机是航空发动机的关键部件，提高压气机的性能是提升航空发动机的性能的主要手段。高性能的压气机的设计大量依赖于压气机的流场数值计算结果，因此如何高精度地计算压气机的流场数值成为一个重要问题。
3.相关技术中，通常采用mrf(moving reference，多重参考系)方法来计算压气机的流场数值，mrf方法在计算过程中旋转体并不发生实际运动，通过设定多个参考系的方法来实现计算。比如，先构建压气机的三维模型，然后建立该三维模型内部空气流动的流体控制方程，之后采用多重参考系方法对该流程控制方程进行求解，得到压气机的流场数值。
4.但是，上述采用多重参考系方法对整个三维模型的流程控制方程进行求解来计算压气机的流场数值的方法，计算量大且计算精准度较低。


技术实现要素：

5.本技术实施例提供了一种压气机的流场数值确定方法、装置、设备及存储介质，可以解决相关技术中存在的计算压气机的流场数值的计算精度较低的问题。
6.第一方面，本技术实施例提供了一种压气机的流场数值确定方法，所述方法包括：
7.构建压气机的三维模型；
8.从所述三维模型中选择一个单流道模型作为计算模型，所述单流道模型是根据所述压气机的叶片进行划分得到；
9.构建所述计算模型内部空气流动的流体控制方程；
10.在所述流体控制方程中引入s-a湍流模型，以构建湍流控制方程；
11.对所述流体控制方程和所述湍流控制方程进行求解，得到所述计算模型的流场数值。
12.可选地，所述在所述流体控制方程中引入s-a湍流模型，以构建湍流控制方程，包括：
13.对所述流体控制方程进行时均化处理，得到时均化的流体控制方程；
14.在所述时均化的流体控制方程中引入s-a湍流模型，以构建所述湍流控制方程；
15.所述对所述流体控制方程和所述湍流控制方程进行求解，得到所述计算模型的流场数值，包括：
16.对所述时均化的流体控制方程和所述湍流控制方程进行求解，得到所述计算模型的流场数值。
17.可选地，所述时均化的流体控制方程包括质量方程，动量方程和状态方程。
18.可选地，所述质量方程为：
[0019][0020]
其中，为梯度，ρ为空气密度，为空气的时均速度；
[0021]
所述动量方程为：
[0022][0023]
其中，为梯度，p为空气压力，为空气的时均速度，τ为空气的粘性力；
[0024]
所述状态方程为：
[0025]
p＝ρrt
[0026]
其中，p为空气压力，t为空气温度，r为气体常数。
[0027]
可选地，所述湍流控制方程为如下方程：
[0028][0029]
其中，为梯度，ρ为空气密度，为空气的时均速度，为s-a湍流模型中的运输变量，为优化的涡度大小，d为到达最近面的距离，fw为关于d的函数，σ、c
b1
、c
b2
、c
w1
均为常数；
[0030]
其中，s为涡度大小，v为分子粘度，k、c
v1
为常数；
[0031]
其中，g＝r c
w2
(r
6-r),c
w2
、c
w3
为常数。
[0032]
可选地，所述对所述流体控制方程和所述湍流控制方程进行求解，得到所述计算模型的流场数值之前，还包括：
[0033]
构建所述计算模型的边界条件；
[0034]
所述对所述流体控制方程和所述湍流控制方程进行求解，得到所述计算模型的流场数值，包括：
[0035]
对所述流体控制方程、所述湍流控制方程和所述边界条件进行离散处理，得到线性矩阵；
[0036]
采用多重网格法对所述线性矩阵进行求解，得到所述计算模型的流场数值。
[0037]
可选地，所述边界条件包括：
[0038]
所述计算模型的入口边界条件为：
[0039]uinlet
＝速度阈值
[0040][0041][0042]
其中，u
inlet
为入口空气速度，p
总
为入口空气总压，p
静
为入口空气静压，u为出口空气速度，t
总
为入口空气总温，t
静
为出口空气静温，γ为空气的比热容，ma为马赫数；
[0043]
所述计算模型的出口边界条件为：
[0044][0045][0046][0047]
其中，为梯度，u
outlet
为出口空气速度，p
outlet
为出口空气压力，t
outlet
为出口空气温度。
[0048]
可选地，所述边界条件还包括：
[0049]
所述计算模型的叶片流道面的边界条件为周期性边界条件；
[0050]
所述计算模型的叶片、轮毂和外壳部分的边界条件为壁面边界条件。
[0051]
可选地，所述对所述流体控制方程、所述湍流控制方程和所述边界条件进行离散处理，包括：
[0052]
对于所述流体控制方程、所述湍流控制方程和所述边界条件中的速度梯度项和压力梯度项采用限制的离散方式进行离散处理；
[0053]
对于所述流体控制方程、所述湍流控制方程和所述边界条件中的速度对流项采用二阶中心差分格式进行离散处理；
[0054]
对于所述流体控制方程、所述湍流控制方程和所述边界条件中的压力对流项采用二阶迎风格式进行离散处理。
[0055]
可选地，所述建立所述计算模型内部空气流动的流体控制方程之前，还包括：
[0056]
对所述计算模型进行网格化处理，得到网格化的计算模型；
[0057]
所述建立所述计算模型内部空气流动的流体控制方程，包括：
[0058]
建立所述网格化的计算模型内部的流体控制方程。
[0059]
可选地，所述采用多重网格法对所述流体控制方程和所述湍流控制方程进行求解，得到所述计算模型的流场数值之前，还包括：
[0060]
将所述计算模型划分为旋转部分和非旋转部分；
[0061]
将所述旋转部分的流体控制方程和湍流控制方程中的绝对速度转换为相对速度与坐标系速度之和，所述坐标系速度是指针对所述计算模型构建的旋转坐标系的旋转速度；
[0062]
将所述非旋转部分的流体控制方程和湍流控制方程中的绝对速度转换为所述坐标系速度。
[0063]
第二方面，本技术实施例提供了一种压气机的流场数值确定装置，所述装置包括：
[0064]
第一构建模块，用于构建压气机的三维模型；
[0065]
选择模块，用于从所述三维模型中选择一个单流道模型作为计算模型，所述单流道模型是根据所述压气机的叶片进行划分得到；
[0066]
第二构建模块，用于构建所述计算模型内部空气流动的流体控制方程；
[0067]
第三构建模块，用于在所述流体控制方程中引入s-a湍流模型，以构建湍流控制方程；
[0068]
求解模块，用于采用多重网格法对所述流体控制方程和所述湍流控制方程进行求解，得到所述计算模型的流场数值。
[0069]
可选地，所述第三构建模块包括：
[0070]
时均化处理单元，用于对所述流体控制方程进行时均化处理，得到时均化的流体控制方程；
[0071]
构建单元，用于在所述时均化的流体控制方程中引入s-a湍流模型，以构建所述湍流控制方程；
[0072]
求解模块用于：
[0073]
对所述时均化的流体控制方程和所述湍流控制方程进行求解，得到所述计算模型的流场数值。
[0074]
可选地，所述时均化的流体控制方程包括质量方程，动量方程和状态方程。
[0075]
可选地，所述质量方程为：
[0076][0077]
其中，为梯度，ρ为空气密度，为空气的时均速度；
[0078]
所述动量方程为：
[0079][0080]
其中，为梯度，p为空气压力，为空气的时均速度，τ为空气的粘性力；
[0081]
所述状态方程为：
[0082]
p＝ρrt
[0083]
其中，p为空气压力，t为空气温度，r为气体常数。
[0084]
可选地，所述湍流控制方程为如下方程：
[0085][0086]
其中，为梯度，ρ为空气密度，为空气的时均速度，为s-a湍流模型中的运输变量，为优化的涡度大小，d为到达最近面的距离，fw为关于d的函数，σ、c
b1
、c
b2
、c
w1
均为常数；
[0087]
其中，s为涡度大小，v为分子粘度，k、c
v1
为常数；
[0088]
其中，g＝r c
w2
(r
6-r),c
w2
、c
w3
为常数。
[0089]
可选地，所述装置还包括：
[0090]
第四构建模块，用于构建所述计算模型的边界条件；
[0091]
所述求解模块包括：
[0092]
离散处理单元，用于对所述流体控制方程、所述湍流控制方程和所述边界条件进行离散处理，得到线性矩阵；
[0093]
求解单元，用于采用多重网格法对所述线性矩阵进行求解，得到所述计算模型的流场数值。
[0094]
可选地，所述边界条件包括：
[0095]
所述计算模型的入口边界条件为：
[0096]uinlet
＝速度阈值
[0097][0098][0099]
其中，u
inlet
为入口空气速度，p
总
为入口空气总压，p
静
为入口空气静压，u为出口空气速度，t
总
为入口空气总温，t
静
为出口空气静温，γ为空气的比热容，ma为马赫数；
[0100]
所述计算模型的出口边界条件为：
[0101][0102][0103][0104]
其中，为梯度，u
outlet
为出口空气速度，p
outlet
为出口空气压力，t
outlet
为出口空气温度。
[0105]
可选地，所述边界条件还包括：
[0106]
所述计算模型的叶片流道面的边界条件为周期性边界条件；
[0107]
所述计算模型的叶片、轮毂和外壳部分的边界条件为壁面边界条件。
[0108]
可选地，所述离散处理单元用于：
[0109]
对于所述流体控制方程、所述湍流控制方程和所述边界条件中的速度梯度项和压力梯度项采用限制的离散方式进行离散处理；
[0110]
对于所述流体控制方程、所述湍流控制方程和所述边界条件中的速度对流项采用二阶中心差分格式进行离散处理；
[0111]
对于所述流体控制方程、所述湍流控制方程和所述边界条件中的压力对流项采用二阶迎风格式进行离散处理。
[0112]
可选地，所述装置还包括：
[0113]
网格化模块，用于对所述计算模型进行网格化处理，得到网格化的计算模型；
[0114]
第二构建模块用于：
[0115]
建立所述网格化的计算模型内部的流体控制方程。
[0116]
可选地，所述装置还包括：
[0117]
划分模块，用于将所述计算模型划分为旋转部分和非旋转部分；
[0118]
第一速度转换模块，用于将所述旋转部分的流体控制方程和湍流控制方程中的绝对速度转换为相对速度与坐标系速度之和，所述坐标系速度是指针对所述计算模型构建的旋转坐标系的旋转速度；
[0119]
第二速度转换模块，用于将所述非旋转部分的流体控制方程和湍流控制方程中的绝对速度转换为所述坐标系速度。
[0120]
第三方面，本技术实施例提供了一种电子设备，所述电子设备包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面中任一种压气机的流场数值确定方法。
[0121]
第四方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行述第一方面中任一种压气机的流场数值确定方法。
[0122]
第五方面，本技术实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在计算机设备上运行时，使得计算机设备执行上述第一方面中任一项所述的方法。
[0123]
本技术实施例与现有技术相比存在的有益效果是：
[0124]
本技术实施例中，可以构建压气机的三维模型，从三维模型中选择一个单流道模型作为计算模型，然后构建计算模型内部空气流动的流体控制方程，在流体控制方程中引入s-a湍流模型，以构建湍流控制方程，再对流体控制方程和湍流控制方程进行求解，得到计算模型的流场数值。如此，对于整个压气机的三维模型只需进行其中一个单流道模型的计算，减小了计算量。而且，通过在流体控制方程中引入s-a湍流模型构建湍流控制方程，再对流体控制方程和湍流控制方程进行求解计算模型的流场数值，提高了计算流场数值的精准度。
附图说明
[0125]
为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0126]
图1是本技术实施例提供的一种压气机的流场数值的确定方法的流程图；
[0127]
图2是本技术实施例提供的一种压气机的三维模型的示意图；
[0128]
图3是本技术实施例提供的一种单流道模型的示意图；
[0129]
图4是本技术实施例提供的另一种压气机的流场数值的确定方法的流程图；
[0130]
图5是本技术实施例提供的一种网格化的计算模型的示意图；
[0131]
图6是本技术实施例提供的一种计算模型的边界条件的示意图；
[0132]
图7是根据本技术实例提供的方法确定的流场数值计算的总压比和实验总压比的对比示意图；
[0133]
图8是本技术实施例提供的一种压气机的流场数值的确定装置的框图；
[0134]
图9是本技术实施例提供的一种电子设备的结构框图。
具体实施方式
[0135]
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本技术实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本技术。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本技术的描述。
[0136]
应当理解，在本技术说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。在本技术说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本技术的一个或多个实施例中
包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。
[0137]
首先，对本技术实施例涉及的应用场景进行说明。
[0138]
压气机主要利用高速旋转的叶片给空气作功以提高空气压力。压气机包括转子和外壳。转子上设置有若干个叶片。外壳设置有气流的入口和出口。压气机出口空气总压与入口空气总压之比称为压气机的总压比。
[0139]
压气机的流场是指压气机内部气流的空间分布。流场数值包括流场的速度、压力、温度等数值。
[0140]
在实际运行中，压气机的叶片具有极高的转速，压气机的叶片的叶尖速度可达到500m/s的转速，在压气机附近整体流场分布较为复杂。由于整体流速分布跨越音速，在叶片周围也易形成激波效应，且流场数值的计算包括叶片的旋转，数值求解难度较大。在整体进行数值计算过程中主要存在两个问题：计算过程的稳定性和旋转叶片的旋转处理。
[0141]
在流场数据值计算过程中，根据时间项主要分为瞬态计算和稳态计算。瞬态计算可以展示计算过程中流场的变化，但其计算量一般较大。稳态计算则主要得到流场稳定时的结果，其计算量较小，计算稳定性要求更好，但不能观察到整个流场的变化过程。
[0142]
现有技术中，对于旋转部分主要存在三种处理技术，frt(frozen rotor technique，固定转子技术)、mpa(mixing plane apporach，混合平面技术)和dm(dynamic mesh，动网格技术)。固定转子技术和混合平面技术的代表方法为多重参考系方法，该方法在计算过程中旋转体并不发生实际运动，通过设定多个参考系的方法实现计算，该方法主要用于稳态计算，且计算成本较低。动网格技术在计算中网格发生实际的旋转，其主要用于瞬态计算，相比另外两种方法具有更高的准确度，并可以精确展示旋转过程中的流场变化趋势，但是其计算时间约为稳态计算时间的30倍。
[0143]
在本技术中主要关注整体压气机的性能，即关注压气机在运行稳定后压入气体得到的总压比情况，因此可以采用稳态计算方式。
[0144]
在高速、高压并带有旋转的实际运行环境中，数值计算的稳定性成为一个很大的问题，目前对于压气机的大部分计算中，采用的均为多重参考系的方法，该方法对计算稳定性要求较高，但计算精准度较低，如何保证计算稳定性和计算的精准度是本技术主要解决的问题。
[0145]
此外，目前主要使用企业提供的专业软件来计算压气机的流场数值，这种软件的可移植性和可扩展性较低。
[0146]
接下来，对本技术实施例提供的压气机的流场数值的确定方法进行详细说明。请参考图1，图1是本技术实施例提供的一种压气机的流场数值的确定方法的流程图，该方法可以应用于电子设备中，该电子设备可以为终端设备或服务器等，终端设备可以为手机、平板电脑或计算机等。如图1所示，该方法包括如下步骤：
[0147]
步骤101：构建压气机的三维模型。
[0148]
作为一个示例，可以建立压气机的几何描述文件，根据该几何描述文件构建压气机的三维模型。
[0149]
需要说明的是，由于压气机内部通常设置有均匀分布的多个叶片，因此压气机的整个流场通常在多个叶片上均匀分布，该三维模型可以根据叶片数量划分为多个流道模型。每个流道模型包括一个叶片以及该叶片上分布的流场。
[0150]
比如，可以选用rotor37的转子模型的几何描述文件，根据该几何描述文件构建的压气机的三维模型如图2所示。rotor37的转子模型包括37个叶片，这37个叶片均匀分布。请参考图2，压气机的整个三维模型为圆柱形状，三维模型的整个流场均匀分布。
[0151]
步骤102：从三维模型中选择一个单流道模型作为计算模型，单流道模型是根据压气机的叶片进行划分得到。
[0152]
由于压气机的整个流场均匀分布，因此可以从三维模型中选择一个单流道模型作为计算模型，根据该单流道模型的流场数值来模拟整个压气机的流场数值。如此，可以减小计算量。比如，从图2所示的压气机的三维模型中选择的一个单流道模型可以如图3所示。
[0153]
步骤103：构建计算模型内部空气流动的流体控制方程。
[0154]
在该计算模型中，计算问题类型为可压缩的超音速流体，在采用稳态方程求解时将不存在时间项，其流体控制方程可以包括质量方程、动量方程和状态方程。
[0155]
其中，质量方程、动量方程和状态方程分别如以下公式(1)、公式(2)和公式(3)所示：
[0156][0157][0158]
p＝ρrt
ꢀꢀꢀ
(3)
[0159]
其中，为梯度，ρ为空气密度，u为空气速度，p为空气压力，τ为空气的粘性力，t为空气温度，r为气体常数。比如，r＝8.3144626j/(k
·
mol)。
[0160]
其中，u、p、t和τ为待求解的未知数，即待求解流场数值。
[0161]
其中，τ可以包括湍流应力、雷诺应力和亚网格应力等。
[0162]
在另一个实施例中，在从三维模型中选择一个单流道模型作为计算模型之后，还可以先对计算模型进行网格化处理，得到网格化的计算模型，再建立网格化的计算模型内部的流体控制方程。具体实现方式将在下述图4实施例中进行详细说明。
[0163]
步骤104：在流体控制方程中引入s-a(spalart-allmaras)湍流模型，以构建湍流控制方程。
[0164]
作为一个示例，可以采用涡轮粘度系数法，利用smagorinsky’s模型对粘性力中的亚网格应力τ进行建模，得到亚网格应力τ的模型。然后根据亚网格应力τ的模型和流体控制方程中的动量方程，构建湍流控制方程。比如，将亚网格应力τ的模型作为粘性力代入上述公式(2)，得到湍流控制方程。
[0165]
本技术实施例中，可以忽略粘性力中的其他应力，将亚网格应力作为粘性力。通过对亚网格应力τ进行建模，可以将上述流体控制方程中u、p、t和τ这4个待求解的未知数简化为u、p、t这3个未知数。
[0166]
比如，在流体控制方程中引入s-a湍流模型的操作包括如下步骤：
[0167]
1)采用涡轮粘度系数法，利用smagorinsky’s模型对亚网格应力τ进行建模，得到如下公式(4)所示的亚网格应力τ的模型：
[0168][0169]
其中，τ为亚网格应力，v
t
为涡流粘度，u为空气速度。
[0170]
在上述公式(4)所示的模型中，v
t
可以表示为如下公式(5)：
[0171][0172]
其中，为s-a湍流模型中的运输变量，v为分子粘度，c
v1
为常数。
[0173]
2)根据上述公式(4)、公式(5)和公式(2)，可以得到如下公式(6)所示的湍流控制方程：
[0174][0175]
其中，为梯度，ρ为空气密度，u为空气速度，为s-a湍流模型中的运输变量，为优化的涡度大小，d为到达最近面的距离，fw为关于d的函数，σ、c
b1
、c
b2
、c
w1
均为常数。
[0176]
其中，s为涡度大小，v为分子粘度，k、c
v1
为常数。
[0177]
其中，g＝r c
w2
(r
6-r),c
w2
、c
w3
为常数。
[0178]
在另一个实施例中，在构建计算模型内部空气流动的流体控制方程之后，还可以先对该流体控制方程进行时均化处理，得到时均化的流体控制方程，然后在时均化的流体控制方程中引入s-a湍流模型，以构建湍流控制方程。具体实现方式将在下述图4实施例中进行详细说明。
[0179]
步骤105：对流体控制方程和湍流控制方程进行求解，得到该计算模型的流场数值。
[0180]
作为一个示例，可以先对流体控制方程和湍流控制方程进行离散处理，得到离散后的线性矩阵。然后采用多重网格法对离散后的线性矩阵进行求解，得到压气机的流场数值。
[0181]
通过引入s-a湍流模型对上述流体控制方程进行封闭，可以实现该计算模型的流场数值，以及提高流场数值的计算精准度。比如，通过在上述公式(1)-公式(3)的基础上引入s-a湍流模型，可以得到公式(1)-公式(3)以及公式(6)这4个方程，根据这4个方程即可较为精准地求解出u、p和t这3个未知数，从而实现该计算模型的流场数值的高精度地计算。
[0182]
本技术实施例中，可以构建压气机的三维模型，从三维模型中选择一个单流道模型作为计算模型，然后构建计算模型内部空气流动的流体控制方程，在流体控制方程中引入s-a湍流模型，以构建湍流控制方程，再对流体控制方程和湍流控制方程进行求解，得到计算模型的流场数值。如此，对于整个压气机的三维模型只需进行其中一个单流道模型的计算，减小了计算量。而且，通过在流体控制方程中引入s-a湍流模型构建湍流控制方程，再对流体控制方程和湍流控制方程进行求解计算模型的流场数值，提高了计算流场数值的精准度。
[0183]
请参考图4，图4是本技术实施例提供的另一种压气机的流场数值的确定方法的流程图，该方法可以应用于电子设备中，该电子设备可以为终端设备或服务器等，终端设备可以为手机、平板电脑或计算机等。如图4所示，该方法包括如下步骤：
[0184]
步骤401：构建压气机的三维模型。
[0185]
步骤402：从三维模型中选择一个单流道模型作为计算模型，单流道模型是根据压气机的叶片进行划分得到。
[0186]
需要说明的是，步骤401-步骤402与上述图1实施例中的步骤101-步骤102同理，具体实现过程可以参考上述图1实施例中的步骤101-步骤102的相关描述，本技术实施例在此不再赘述。
[0187]
步骤403：对该计算模型进行网格化处理，得到网格化的计算模型。
[0188]
比如，可以采用网格生成模块对该计算模型进行网格划分，得到网格化的计算模型。
[0189]
此外，还可以将该计算模型划分为旋转部分和非旋转部分，以便后续对这两部分进行区别处理。比如，对于计算模型的旋转面可以采取周期性边界条件，来保证旋转过程中流场的信息交换。
[0190]
作为一个示例，在对该计算模型进行网格化处理的过程中，可以对该计算模型的各个面的网格进行网格属性划分，格属性可以包括旋转属性和非旋转属性，以根据网格属性将网格化的计算模型划分为旋转部分和非旋转部分。
[0191]
比如，网格化的计算模型可以如图5所示。其中，图5中的(a)图和图5中的(b)图为不同角度的网格化的计算模型的示意图。
[0192]
步骤404：建立网格化的计算模型内部的流体控制方程。
[0193]
其中，网格化的计算模型内部的流体控制方程可以包括质量方程、动量方程和状态方程。比如，质量方程、动量方程和状态方程可以分别如上述公式(1)-公式(3)所示。
[0194]
步骤405：对该流体控制方程进行时均化处理，得到时均化的流体控制方程。
[0195]
作为一个示例，可以对流体控制方程中的质量方程和动量方程进行时均化处理，得到时均化的流体控制方程。如此，可以使得流体控制方程可以更好地求解。
[0196]
其中，时均化处理所采用的时均化方法可以为雷诺时均方法，当然也可以为其他时均方法，本技术实施例对此不做限定。
[0197]
比如，对该流体控制方程进行时均化处理，得到的时均化的流体控制方程可以如以下公式(7)-公式(9)所示：
[0198][0199][0200]
p＝ρrt
ꢀꢀꢀꢀ
(9)
[0201]
其中，为梯度，ρ为空气密度，为空气的时均速度，p为空气压力，τ为空气的粘性力，t为空气温度，r为气体常数。比如，r＝8.3144626j/(k
·
mol)。
[0202]
步骤406：在时均化的流体控制方程中引入s-a湍流模型，以构建湍流控制方程。
[0203]
作为一个示例，可以采用涡轮粘度系数法，利用smagorinsky’s模型对粘性力中的亚网格应力τ进行建模，得到亚网格应力τ的模型。然后根据亚网格应力τ的模型和流体控制
方程中的动量方程，构建湍流控制方程。比如，将亚网格应力τ的模型作为粘性力代入上述公式(8)，得到湍流控制方程。
[0204]
比如，在流体控制方程中引入s-a湍流模型的操作包括如下步骤：
[0205]
1)采用涡轮粘度系数法，利用smagorinsky’s模型对亚网格应力τ进行建模，得到如下公式(10)所示的亚网格应力τ的模型：
[0206][0207]
其中，τ为亚网格应力，v
t
为涡流粘度，为空气的时均速度。
[0208]
在上述公式(10)所示的模型中，v
t
可以表示为如下公式(11)：
[0209][0210]
其中，为s-a湍流模型中的运输变量，v为分子粘度，c
v1
为常数。
[0211]
2)根据上述公式(10)、公式(11)和公式(8)，可以得到如下公式(12)所示的湍流控制方程：
[0212][0213]
其中，为梯度，ρ为空气密度，为空气的时均速度，为s-a湍流模型中的运输变量，为优化的涡度大小，d为到达最近面的距离，fw为关于d的函数，σ、c
b1
、c
b2
、c
w1
均为常数。
[0214]
其中，s为涡度大小，v为分子粘度，k、c
v1
为常数；
[0215]
其中，g＝r c
w2
(r
6-r),c
w2
、c
w3
为常数。r和fw最大达到一个常数，r最大值为10。
[0216]
在上述湍流控制方程即公式(12)中，在方程等号的右侧，和互为平衡项，如果空气的流动处于局部平衡的状态，则可以认为该流动是正确的。
[0217]
作为一个示例，上述公式中的相关参数的数值可以如下表1所示：
[0218]
表1
[0219][0220]
需要说明的是，表1仅是本技术实施例的一个举例，其并不够对上述相关参数的限定，上述公式中的相关参数的数值还可以根据需要设置为其他数值，本技术实施例对此不
做限定。
[0221]
步骤407：构建该计算模型的边界条件。
[0222]
针对上述流体控制方程和湍流控制方程，可以建立该计算模型的边界条件。
[0223]
其中，该计算模型的边界条件可以包括入口边界条件、出口边界条件和各个面的边界条件中的一种或多种。该边界条件可以根据需要进行设置。
[0224]
比如，入口边界条件如下述公式(13)所示：
[0225][0226]
其中，u
inlet
为入口空气速度，p
总
为入口空气总压，p
静
为入口空气静压，u为出口空气速度，t
总
为入口空气总温，t
静
为出口空气静温，γ为空气的比热容，ma为马赫数，1马赫为1倍声速，数值相当于速度除以340。
[0227]
其中，速度阈值可以预先设置，比如速度阈值为145m/s。示例地，p
总
＝101325pa，t
总
＝288.15k。
[0228]
比如，出口边界条件可以如下述公式(14)所示：
[0229][0230]
其中，为梯度，u
outlet
为出口空气速度，p
outlet
为出口空气压力，t
putlet
为出口空气温度。
[0231]
此外，对于计算模型的叶片流道面可以采用周期性边界条件。对于计算模型的叶片、轮毂和外壳部分等可以采用壁面边界条件。请参考图6，图6示出了图3所示的计算模型的边界条件的示意图。
[0232]
步骤408：采用多重参考系方法对该计算模型的旋转部分进行不同坐标系下的速度转换。
[0233]
本技术实施例中，对于计算模型的旋转部分可以采用多重参考方法，该方法将整个计算模型分为旋转部分和非旋转区域，旋转部分进行对应的速度转换。
[0234]
比如，对于旋转部分，将旋转部分的流体控制方程和湍流控制方程中的绝对速度转换为相对速度与坐标系速度之和，坐标系速度是指针对计算模型构建的旋转坐标系的旋转速度。对于非旋转部分，将非旋转部分的流体控制方程和湍流控制方程中的绝对速度转换为坐标系速度，即对于非旋转部分不需要进行速度转换，其绝对速度即为坐标系速度。如此，在叶片不发生实际旋转的情况下实现了坐标速度的转换。
[0235]
也即是，对于旋转部分，绝对速度、相对速度和坐标系速度满足如下公式(15)：
[0236]u绝对
＝u
相对
u
坐标系
ꢀꢀꢀ
(15)
[0237]
对于非旋转部分，绝对速度和坐标系速度满足如下公式(16)
[0238]u绝对
＝u
坐标系
ꢀꢀꢀ
(16)
[0239]
其中，u
绝对
为绝对速度，u
相对
为相对速度，u
坐标系
为坐标系速度。
[0240]
比如，对于图3所示的计算模型，由于该计算模型的整个区域均为旋转区域，因此整个区域均满足上述公式(15)。
[0241]
步骤409：对流体控制方程、湍流控制方程和边界条件进行离散处理，得到线性矩阵。
[0242]
比如，可以在网格化的计算模型中，对流体控制方程、湍流控制方程和边界条件进行离散处理，得到线性矩阵。
[0243]
作为一个示例，在对流体控制方程、湍流控制方程和边界条件进行离散处理的过程中，对于流体控制方程、湍流控制方程和边界条件中的速度梯度项、压力梯度项、速度对流项和压力对流项可以分别采用不同的离散方式进行离散处理。比如，对于速度梯度项和压力梯度项采用限制的离散方式进行离散处理。对于速度对流项采用二阶中心差分格式进行离散处理。对于压力对流项采用二阶迎风格式进行离散处理。当然，也可以采用其他离散方式进行离散处理，本技术实施例对此不做限定。
[0244]
其中，速度梯度项可以表示为压力梯度项可以表示为速度对流项可以表示为压力对流项可以表示为
[0245]
步骤410：采用多重网格法对该线性矩阵进行求解，得到该计算模型的流场数值。
[0246]
比如，采用多重网格法对该线性矩阵进行求解，可以得到u、p、t这三个变量的值。
[0247]
在得到该计算模型的流场数值之后，可以根据计算的流场数值计算压气机的总压比等。请参考图7，图7是根据本技术实例提供的方法确定的流场数值计算的总压比和实验总压比的对比示意图。其中，横坐标为流量，纵坐标为总压比。图7所示的计算的总压比与实验总压比之间的误差可以如下表2所示：
[0248]
表2
[0249]
流量计算的总压比实验总压比误差19.852.1942.1362.7％20.112.1972.1153.8％20.172.1992.1114.2％20.292.1862.1004.1％20.572.1652.0863.7％20.612.1642.0724.4％20.192.1992.1064.4％
[0250]
由上表2可知，根据本技术实例提供的方法确定的流场数值所计算的总压比与实验总压比之间的平均误差为3.9％，误差在4％左右，计算准确度较高。
[0251]
需要说明的是，本技术实施例提供的压气机的流场数值的确定方法可以基于开源软件完成，比如基于开源软件openfoam完成。基于开源软件实现的压气机的流场数值计算平台可以很好地移植到大规模计算集群中，可移植性和可扩展性强，且计算准确度高。
[0252]
本技术实施例中，可以构建压气机的三维模型，从三维模型中选择一个单流道模型作为计算模型，然后构建计算模型内部空气流动的流体控制方程，在流体控制方程中引入s-a湍流模型，以构建湍流控制方程，再对流体控制方程和湍流控制方程进行求解，得到计算模型的流场数值。如此，对于整个压气机的三维模型只需进行其中一个单流道模型的
计算，减小了计算量。而且，通过在流体控制方程中引入s-a湍流模型构建湍流控制方程，再对流体控制方程和湍流控制方程进行求解计算模型的流场数值，提高了计算流场数值的精准度，比如与实际实验结果相比误差仅为4％左右。
[0253]
此外，通过为计算模型构建边界条件，在对流体控制方程、湍流控制方程和边界条件进行离散处理的过程中，对于流体控制方程、湍流控制方程和边界条件中的速度梯度项、压力梯度项、速度对流项和压力对流项可以分别采用不同的离散方式进行离散处理，进一步提高了计算流场数值的精准度。另外，通过对计算模型的旋转部分采用多重参考系的方法，实现了基于该方法的稳态计算，计算中只需关注最终流场结果，在保证了整体计算的稳定性的前提下，计算速度较快，耗费计算资源较少，计算结果准确。
[0254]
图8是本技术实施例提供的一种压气机的流场数值的确定装置的框图，该装置可以集成在电子设备中，该电子设备可以为终端设备或服务器等。如图8所示，该装置包括：第一构建模块801、选择模块802、第二构建模块803、第三构建模块804和求解模块805。
[0255]
第一构建模块801，用于构建压气机的三维模型；
[0256]
选择模块802，用于从该三维模型中选择一个单流道模型作为计算模型，该单流道模型是根据该压气机的叶片进行划分得到；
[0257]
第二构建模块803，用于构建该计算模型内部空气流动的流体控制方程；
[0258]
第三构建模块804，用于在该流体控制方程中引入s-a湍流模型，以构建湍流控制方程；
[0259]
求解模块805，用于采用多重网格法对该流体控制方程和该湍流控制方程进行求解，得到该计算模型的流场数值。
[0260]
可选地，该第三构建模块804包括：
[0261]
时均化处理单元，用于对该流体控制方程进行时均化处理，得到时均化的流体控制方程；
[0262]
构建单元，用于在该时均化的流体控制方程中引入s-a湍流模型，以构建该湍流控制方程；
[0263]
求解模块805用于：
[0264]
对该时均化的流体控制方程和该湍流控制方程进行求解，得到该计算模型的流场数值。
[0265]
可选地，该时均化的流体控制方程包括质量方程，动量方程和状态方程。
[0266]
可选地，该质量方程为：
[0267][0268]
其中，为梯度，ρ为空气密度，为空气的时均速度；
[0269]
该动量方程为：
[0270][0271]
其中，为梯度，p为空气压力，为空气的时均速度，τ为空气的粘性力；
[0272]
该状态方程为：
[0273]
p＝ρrt
[0274]
其中，p为空气压力，t为空气温度，r为气体常数。
[0275]
可选地，该湍流控制方程为如下方程：
[0276][0277]
其中，为梯度，ρ为空气密度，为空气的时均速度，为s-a湍流模型中的运输变量，为优化的涡度大小，d为到达最近面的距离，fw为关于d的函数，σ、c
b1
、c
b2
、c
w1
均为常数；
[0278]
其中，s为涡度大小，v为分子粘度，k、c
v1
为常数；
[0279]
其中，g＝r c
w2
(r
6-r),c
w2
、c
w3
为常数。
[0280]
可选地，该装置还包括：
[0281]
第四构建模块，用于构建该计算模型的边界条件；
[0282]
该求解模块805包括：
[0283]
离散处理单元，用于对该流体控制方程、该湍流控制方程和该边界条件进行离散处理，得到线性矩阵；
[0284]
求解单元，用于采用多重网格法对该线性矩阵进行求解，得到该计算模型的流场数值。
[0285]
可选地，该边界条件包括：
[0286]
该计算模型的入口边界条件为：
[0287]uinlet
＝速度阈值
[0288][0289][0290]
其中，u
inlet
为入口空气速度，p
总
为入口空气总压，p
静
为入口空气静压，u为出口空气速度，t
总
为入口空气总温，t
静
为出口空气静温，γ为空气的比热容，ma为马赫数；
[0291]
该计算模型的出口边界条件为：
[0292][0293][0294][0295]
其中，为梯度，u
outlet
为出口空气速度，p
outlet
为出口空气压力，t
outlet
为出口空气温度。
[0296]
可选地，该边界条件还包括：
[0297]
该计算模型的叶片流道面的边界条件为周期性边界条件；
[0298]
该计算模型的叶片、轮毂和外壳部分的边界条件为壁面边界条件。
[0299]
可选地，该离散处理单元用于：
[0300]
对于该流体控制方程、该湍流控制方程和该边界条件中的速度梯度项和压力梯度
项采用限制的离散方式进行离散处理；
[0301]
对于该流体控制方程、该湍流控制方程和该边界条件中的速度对流项采用二阶中心差分格式进行离散处理；
[0302]
对于该流体控制方程、该湍流控制方程和该边界条件中的压力对流项采用二阶迎风格式进行离散处理。
[0303]
可选地，该装置还包括：
[0304]
网格化模块，用于对该计算模型进行网格化处理，得到网格化的计算模型；
[0305]
第二构建模块803用于：
[0306]
建立该网格化的计算模型内部的流体控制方程。
[0307]
可选地，该装置还包括：
[0308]
划分模块，用于将该计算模型划分为旋转部分和非旋转部分；
[0309]
第一速度转换模块，用于将该旋转部分的流体控制方程和湍流控制方程中的绝对速度转换为相对速度与坐标系速度之和，该坐标系速度是指针对该计算模型构建的旋转坐标系的旋转速度；
[0310]
第二速度转换模块，用于将该非旋转部分的流体控制方程和湍流控制方程中的绝对速度转换为该坐标系速度。
[0311]
本技术实施例中，可以构建压气机的三维模型，从三维模型中选择一个单流道模型作为计算模型，然后构建计算模型内部空气流动的流体控制方程，在流体控制方程中引入s-a湍流模型，以构建湍流控制方程，再对流体控制方程和湍流控制方程进行求解，得到计算模型的流场数值。如此，对于整个压气机的三维模型只需进行其中一个单流道模型的计算，减小了计算量。而且，通过在流体控制方程中引入s-a湍流模型构建湍流控制方程，再对流体控制方程和湍流控制方程进行求解计算模型的流场数值，提高了计算流场数值的精准度。
[0312]
图9是本技术实施例提供的一种电子设备900的结构框图。该电子设备900可以是手机、平板电脑、台式计算机、服务器等电子设备。该电子设备900可用于实施上述实施例中提供的压气机的流场数值确定方法。
[0313]
通常，电子设备900包括有：处理器901和存储器902。
[0314]
处理器901可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、8核心处理器等。处理器901可以采用dsp(digital signal processing，数字信号处理)、fpga(field programmable gate array，现场可编程门阵列)、pla(programmable logic array，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器901也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称cpu(central processing unit，中央处理器)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器901可以在集成有gpu(graphics processing unit，图像处理器)，gpu用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器901还可以包括ai(artificial intelligence，人工智能)处理器，该ai处理器用于处理有关机器学习的计算操作。
[0315]
存储器902可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器902还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个
或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。在一些实施例中，存储器902中的非暂态的计算机可读存储介质用于存储至少一个指令，该至少一个指令用于被处理器901所执行以实现本技术中方法实施例提供的压气机的流场数值确定方法。
[0316]
在一些实施例中，电子设备900还可选包括有：外围设备接口903和至少一个外围设备。处理器901、存储器902和外围设备接口903之间可以通过总线或信号线相连。各个外围设备可以通过总线、信号线或电路板与外围设备接口903相连。具体地，外围设备可以包括：显示屏904、音频电路905、通信接口906和电源907中的至少一种。
[0317]
本领域技术人员可以理解，图9中示出的结构并不构成对电子设备900的限定，可以包括比图示更多或更少的组件，或者组合某些组件，或者采用不同的组件布置。
[0318]
在示例性的实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，所述指令被处理器执行时实现上述压气机的流场数值确定方法。
[0319]
在示例性实施例中，还提供了一种计算机程序产品，当该计算机程序产品被执行时，其用于实现上述压气机的流场数值确定方法。
[0320]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。以上所述仅为本技术的可选实施例，并不用以限制本技术，凡在本技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。