燃气轮机压气机在进气旋流畸变下的性能与可操作性研究学术报告
本研究报告聚焦于来自Honeywell Aerospace及其合作机构的Yogi Sheoran、Bruce Bouldin与P. Murali Krishnan等人的一项原创性研究。该研究成果以标题“Compressor performance and operability in swirl distortion”发表在美国机械工程师协会(ASME)旗下的《Journal of Turbomachinery》期刊上,发表日期为2012年7月(卷134,期4)。
一、 研究背景与目的
本研究的核心科学领域属于航空推进系统,具体涉及燃气轮机发动机进气系统/发动机相容性(inlet/engine compatibility)中的进气畸变(inlet distortion)问题。传统的发动机/进气道相容性研究主要关注总压畸变(total pressure distortion),相关的评估标准(如航空航天推荐实践ARP 1420和航空航天信息报告AIR 1419)也主要围绕总压畸变制定。这是因为在过去,安装在机翼或机身、采用笔直皮托管式进气系统的大型发动机,其性能与稳定性问题主要由总压畸变主导。
然而,随着无人机(Unmanned Aerial Vehicles, UAVs)、遥控飞行器(Remotely Piloted Vehicles, RPVs)及辅助动力装置(Auxiliary Power Units, APUs)等更复杂、更曲折的嵌入式进气系统广泛应用,进气中除了总压畸变外,还会产生强烈的旋流畸变(swirl distortion)。在许多情况下,旋流畸变对发动机性能和可操作性(尤其是稳定边界)的影响甚至超过了总压畸变本身。因此,进气旋流畸变已成为燃气轮机领域日益关注的重要议题。
基于此背景,美国汽车工程师学会(SAE)S-16委员会开始致力于建立评估旋流畸变相容性的方法论。该方法论大致分为两步:第一步是定义旋流畸变的表征参数(已完成);第二步则是评估压气机/发动机对旋流畸变的敏感性,这需要通过分析或试验来确定。本研究正是针对第二步而开展的深入工作。
本研究的具体目标是:利用计算流体动力学(Computational Fluid Dynamics, CFD)这一高保真度分析工具,系统性地量化评估不同旋流畸变模式对单级轴流压气机性能和可操作性(重点是性能图谱偏移)的影响。研究者旨在通过数值模拟,揭示压气机在面对各类旋流(特别是整体旋流(bulk swirl)和配对旋流(paired swirl))时的响应规律,为后续建立旋流畸变与压气机稳定性裕度损失之间的定量关联奠定基础,从而弥补昂贵试验的不足。
二、 详细研究流程与方法
研究团队设计并执行了一个高度集成的、从畸变生成到压气机性能评估的完整CFD分析流程,具体步骤如下:
1. 研究对象的选定与CFD模型的建立 - 研究对象:选用Honeywell ASE120工业动力发动机的低压压气机(LPC)第一级。选择该压气机的原因是:其为较新的设计、无进口导流叶片(Inlet Guide Vanes,IGVs)(避免了其对进口旋流的干扰),且其性能已有充分的试验数据作为验证基准。 - 模型构建: - 基础模型:使用商业CFD软件Fluent建立模型。模型总网格数约为1180万单元,采用可实现k-ε湍流模型和非平衡壁面函数。 - 模型组成:模型从上游到下游依次包括:模拟试验环境的半球形远场(farfield)、符合ASME标准的椭圆形钟形进气口(bellmouth)、压气机级(包含转子叶片和静止机匣)、静子叶片以及一个恒定面积的出口延伸段。通过改变出口边界的静压来获得不同工况点。 - 旋流畸变生成器集成:关键创新在于,研究者将此前已开发并发表的一种多功能旋流畸变发生器的几何模型直接集成到上述CFD模型的压气机上游。该发生器通过灵活配置内部挡板(baffle)和侧壁板的位置,可以生成预设强度和模式的多种旋流,包括整体旋流(同向旋转和反向旋转)、双涡旋流(twin swirl)和偏移旋流(offset swirl)。在本研究中,研究人员构造了五种不同的发生器构型,分别用于生成无旋流(基线)、双涡旋流、正/负整体旋流和正/负偏移旋流。
2. 关键CFD技术路线的选择与验证 考虑到所研究的旋流模式具有非轴对称性,CFD模型必须包含完整的360度压气机(而非单一叶片通道),这导致模型规模庞大、计算成本高昂。因此,必须选择合适的旋转部件模拟方法。 - 对比方法:研究团队对两种常用方法进行了对比研究:滑移网格法(sliding mesh)和冻结转子法(frozen rotor,即旋转参考系法)。滑移网格法属于瞬态分析,需要让转子旋转数圈以达到稳定解,计算时间极长(单个工况点约需10天)。冻结转子法则为稳态分析,计算速度显著更快(约16小时),但其固定了转子与静子的相对位置,可能影响转子/静子干涉的模拟精度。 - 验证与选择:在100%转速、无旋流的基线条件下,研究者将两种CFD方法得到的压气机性能线(流量-压比曲线)与现有的压气机试验台(rig test)数据进行了对比。结果表明,冻结转子法得到的预测结果与试验数据吻合得非常好,甚至比滑移网格法的预测更准确。这说明,由于模型中包含了完整的360度压气机,冻结转子法所固有的转子/静子固定位置误差被在整个圆周上平均化了,从而得到了可靠的稳态结果。 - 最终决定:鉴于冻结转子法在保证精度的同时,计算效率提高了数十倍,研究者决定在所有后续包含旋流畸变的CFD分析中均采用此方法,使得生成完整压气机性能线图(需要计算多个工况点)成为可能。
3. 旋流畸变模式的生成与表征 研究者利用集成的旋流发生器模型,生成了六种不同的进气条件(包括基线无旋流)。对于每一种生成的旋流场,研究人员在压气机进口平面(Aerodynamic Interface Plane, AIP)上,采用一套标准化的旋流畸变描述符(swirl distortion descriptors)进行了定量表征。这套描述符由作者团队此前开发,包含三个核心参数: - 旋流强度(Swirl Intensity, SI):表征AIP上主导的旋流角度(幅度,总是正值)。 - 旋流方向性(Swirl Directivity, SD):数值在+1到-1之间变化,表示主导旋流相对于压气机旋转的方向(+1为完全同向旋转的整体旋流,-1为完全反向旋转的整体旋流,0为理想的双涡旋流)。 - 旋流对(Swirl Pair, SP):表征旋流方向正负变化的等效对数。 通过计算这些参数(特别是最外侧测量环上的值),研究者精确量化了每种CFD模拟所对应的旋流畸变模式(例如,正整体旋流的SI约为35.86°,SD=1.0,SP=0.5),确保了后续性能分析有明确的输入条件。
4. 压气机性能线的生成与分析 对于每一种旋流畸变条件(即每一种发生器构型),研究者都运行了一系列CFD模拟,通过系统性地改变出口背压,生成了一条完整的压气机100%转速的性能线。分析重点观察以下性能图谱的偏移: - 总压比-流量图:核心性能指标,反映压气机做功能力和流通能力。 - 总温比-流量图:反映压气机对气流做的功。 - 绝热效率-流量图:反映压气机的能量转换效率。 CFD求解完成后,研究者提取了每个工况点的流量、总压比、总温比和绝热效率数据,绘制成图,并与基线(无旋流)性能线进行对比,量化了旋流引起的性能偏移。
三、 主要研究结果
通过上述详尽的CFD分析流程,研究获得了以下关键结果:
CFD技术验证成功:冻结转子法被证实可用于此类包含全周非对称旋流输入的复杂压气机模拟,其预测的基线性能与试验数据高度吻合,为整个研究的可靠性奠定了基础。
旋流畸变对压气机性能线产生系统性偏移:
旋流畸变导致压气机效率普遍下降: 所有模拟的旋流畸变模式均导致压气机绝热效率低于无旋流基线。其中,整体旋流(尤其是反向旋流)引起的效率下降最为显著。效率的降低是解释总压比性能线偏移(特别是整体旋流影响不对称)的关键因素。由于效率损失并未同等比例地影响压气机对气流做的功,因此在总温比-流量图上,各种旋流引起的性能线偏移幅度较小,且更对称地分布在基线两侧。
旋流方向性(SD)是关键影响参数: 研究发现,压气机性能线的偏移趋势与旋流描述符中的SD值谱(从-1到+1)呈现出良好的对应关系。随着旋流模式从纯反向整体旋流(SD=-1)经由双涡旋流(SD=0)过渡到纯同向整体旋流(SD=+1),压气机总压比性能线也呈现出系统性、连续性的变化。这表明SD是一个能够有效关联旋流模式与压气机性能响应的核心参数。
四、 研究结论与意义
本研究通过高保真度的三维CFD模拟,成功量化了多种进气旋流畸变模式对单级轴流压气机性能的影响,得出以下核心结论:
本研究的价值体现在: - 科学价值:深化了对非均匀进气条件下压气机内部复杂流动与性能退化机制的理解,特别是澄清了不同旋流模式影响的差异及其物理根源(如效率损失的关键作用)。 - 工程应用价值:为燃气轮机进气/发动机相容性评估中的“第二步”——确定压气机对旋流的敏感性——提供了一套可靠、系统的CFD分析范例和具体数据。这些结果可直接用于指导进气系统设计、评估发动机在复杂安装环境下的性能与稳定性风险,并为SAE制定旋流畸变评估标准提供了有力的技术支撑和数据参考。
五、 研究亮点
六、 其他有价值内容
研究在讨论部分前瞻性地提出了未来工作的方向:即需要深入研究旋流畸变对压气机可操作性(operability,主要指失速边界)的影响。研究者建议,可以借鉴总压畸变评估中成熟的方法(如AIR 1419所述),尝试建立将旋流描述符(SI, SD, SP)或更基础的子参数(如扇区旋流和范围)与压气机稳定性裕度损失相关联的数学模型(文中以公式8和9示意)。这部分内容指出了该领域下一步的关键挑战和研究重点,具有重要的引导价值。