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黏滞流体阻尼器(viscous fluid damper, VFD)由缸筒,活塞头,活塞杆、密封件和黏性介质等部分组成,属于速度相关型阻尼器,具有结构简单、无刚度、速度快以及减震效果好等特点,被广泛应用于军事装备、航空航天、船舶、车辆等领域。目前,VFD的理论相对比较成熟,而准确把握各结构参数对VFD阻尼性能影响的敏感程度用于指导设计仍是当前研究的难点,同时其阻尼性能设计和参数的测定仍以大量的试验为主,研发周期长,成本高。
国内外研究人员对于VFD的研究取得了诸多成果。Makris等[1]重点研究VFD的流体动力学理论,提出了力学模型。该研究为VFD的应用设计奠定了理论基础,但未研究VFD结构参数对阻尼性能的影响。美国国家地震研究中心和加州大学伯克利分校地震研究中心做了大量VFD的模型试验研究,此外,美国国家科学基金会和美国土木工程学会对VFD组织了2次大型联合测试:美国旧金山金门大桥联合测试和美国高速公路创新技术评估中心对比试验(HITEC)[2-3]。这些试验和测试旨在证明VFD用于结构抗震的可行性和可靠性,而对于如何具体设计未做研究。对于VFD结构参数与阻尼性能关系,欧进萍和丁建华等[4-5]构建了间隙式和孔隙式VFD的阻尼力计算公式,但未能得出各结构参数对速度指数的影响。陈威等[6]通过控制变量法研究了VFD的结构参数对阻尼性能的影响,但其研究的方案众多,效率较低,且无法得出各参数对阻尼性能的敏感程度。刘晓飞等[7]重点研究了活塞开孔形式对VFD的速度指数的影响,而其他结构参数对速度指数的影响未做研究。
从上述国内外研究情况来看,对VFD的研究:一类是研究其理论基础以及实际应用的可行性,另一类则是研究各结构参数与阻尼性能间的关系。然而,目前对于VFD各结构参数对阻尼性能的敏感程度以及通过FLUENT仿真计算与理论对比分析来设计研究VFD阻尼性能的文献较为少见。
受前人启发,本文拟采用正交设计,研究VFD的结构参数对阻尼性能的敏感性,同时优化VFD的设计方法。首先,确定各结构参数的选取范围;然后,运用正交设计表确定各参数组合,得到最具代表性的不同设计方案,并通过FLUENT流场仿真计算得到各方案的阻尼系数和速度指数,再与理论计算和实测结果对比,验证仿真的准确性;最后,由正交设计原理得到各结构参数对阻尼性能影响的敏感程度,以用于优化结构参数。
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在20世纪40年代后期,日本统计学家田口玄一(GenichiTaguchi)使用设计好的正交表(正交设计法中合理安排实验,并对数据进行统计分析的一种特殊表格工具)安排实验,这种方法简便易行,从此正交设计在世界范围内得到普遍推广和使用[8]。正交设计是多因素的优化实验设计方法,是从全面实验的样本点中挑选出具有代表性的样本点来做实验,这些样本点具有均匀分散性和整齐可比性[8]。具体实际操作就是使用正交表得到这些样本点,从而得到相应的实验方案。
以L9(34)正交表为例,L为正交表代号,9表示该表共9行,3表示每个影响因素具有3个水平取值,4表示该正交表最多安排4个因素。现用图2对L9(34)进行直观解释:三维正方体由3个互相垂直的平面分割出27个交叉点,每个维度代表一个影响因素; 将每个维度分割成3份代表每个因素的水平数,则全部27个交叉点代表3个因素3个水平所需的全部实验次数。
根据正交设计思想,只需均匀分散的9个实验点,具体位置安排是每个平面含9个交叉点,其中能确保刚好有3个是正交实验点且每条横线及竖线上分布有1个正交实验方案,因而得到如图1所示的9个标记的实验点,以三角形标记点为例,其表示A2B2C1,即A因素取2水平,B因素取2水平,C因素取1水平。
正交实验设计方案制定与数据处理流程如图2所示。图中,K为正交表中任一列相同水平号对应的试验结果之和,R为各水平K的平均值中最大与最小值的差值(极差), F为阻尼力。
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本研究设计了组合式VFD,其物理模型如图3所示,该VFD由缸筒、活塞、活塞杆及内部二甲基硅油介质组成。分析中,假设阻尼器内部二甲基硅油均匀且不可压缩,活塞杆和活塞头等为刚体不变形,温度恒定。图中,D0为缸筒直径,D1为活塞直径,D2为活塞杆直径,L为缸筒长度,l为开孔长度,l0为活塞厚度,r0为开孔半径。
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基于前人[1, 4-7, 9]的研究分析,活塞上的开孔半径r0、开孔长度l、开孔个数n、活塞直径D1等是影响VFD性能的主要因素。参考某工程VFD产品的结构参数,固定因素取值见表1,研究选取的4个影响因素取值如表2所示。
表 1 固定因素取值
Table 1. Value of fixed factors
固定因素 固定取值 缸筒长度L/mm 147 活塞杆直径D2/mm 56 缸壁与活塞间隙H/mm 0.5 开孔位置距中心轴高度h/mm 45 4因素4水平的全面实验次数≥44=256次,可见工作量过多,可采用正交设计来安排实验。具体思路如下:每个方案的数据组合需保证4因素4水平的四维空间中各水平分割平面上方案的数据相互正交,使每个选取的数据在统计学上具有不相关性,且均匀分散,整齐可比。具体而言,本次试验为4因素4水平试验,按正交实验思路只需安排16次试验,故选取L16(45)正交表,把实验因素安排到列,因素水平安排到行,每列不同数字出现的次数相等,任意两列,同一行中的数对出现次数相等。得到以下16种方案组合,并设置空列作为随机误差列。得到具体实验方案如下表3所示。
表 2 影响因素的取值范围
Table 2. Value range of influence factors
影响因素 取值 开孔半径r0/mm 1, 1.5, 2, 2.5 开孔长度l/mm 60, 62, 64, 66 开孔个数n 1, 2, 3, 4 活塞直径D1/mm 124, 128, 132, 136 表 3 正交设计方案表
Table 3. Orthogonal table design
方案 影响因素 空列 r0/mm l/mm n/个 D1/mm 1 1 60 1 124 1 2 1 62 2 128 2 3 1 64 3 132 3 4 1 66 4 136 4 5 1.5 60 2 132 4 6 1.5 62 1 136 3 7 1.5 64 4 124 2 8 1.5 66 3 128 1 9 2 60 3 136 2 10 2 62 4 132 1 11 2 64 1 128 4 12 2 66 2 124 3 13 2.5 60 4 128 3 14 2.5 62 3 124 4 15 2.5 64 2 136 1 16 2.5 66 1 132 2 -
VFD本构关系如式(1)所示,其阻尼特性取决于阻尼系数C和速度指数α。为研究各参数变量对阻尼特性的影响程度,根据正交设计原理,C和α需作为正交设计的评价指标。将FLUENT计算得到的速度与阻尼力曲线进行乘幂函数拟合,即可得到C和α。
$$F = C{v^\alpha }$$ (1) 式中,v为速度。
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本研究在仿真时,根据相对运动原理,保持活塞静止,二甲基硅油以正弦位移由左端入口进入阻尼器内部做往复流动[10]。VFD内的流体(即硅油)为非牛顿幂律流体,其本构关系[11]表示如下:
$$\tau {\rm{ = }}k \cdot {\dot \gamma ^m}$$ (2) 式中,τ为剪应力;k为稠度系数,
${\rm{Pa}} \cdot {{\rm{s}}^m}$ ,m 为流变指数;$\dot \gamma $ 为剪切速率。分析中,选用30万cSt黏度硅油,按文献[9],k=2 600${\rm{Pa}} \cdot {{\rm{s}}^{0.275}}$ ,m=0.275,流体密度$\rho $ =970 kg/m3。仿真时,硅油材料黏度采用非牛顿幂律模型。经式(3)[12]及连续性方程计算,得到实验方案中的最大雷诺数在间隙和孔隙处,仅达到1.355,远远低于2 300。选用的层流模型为$$Re = \frac{{\rho vd}}{\mu }$$ (3) 式中,d为活塞杆直径;μ为液体介质的动力黏度。
为得到活塞面两侧压力变化,采用非稳态计算,分析中以余弦速度加载,其速度为:
$$v = 0.04\cos \left( {2{\text{π}} t} \right)$$ (4) FLUENT软件设置中,与硅油接触边界设为固壁,即无滑移光滑边界条件;出口设为压力出口;根据加载周期性,迭代时间取为0.25个周期; 考虑到计算速度,迭代时间步长为0.001 s。监测记录活塞两侧的瞬时绝对压力,通过绝对压力差与活塞面有效面积的乘积得到每一时刻的瞬时阻尼力。
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对流体域进行网格划分计算时,网格大小不同对计算结果有一定影响,故选取了如表4所示的4组网格数的模型。根据稳态计算得到的压差阻力进行网格独立性检验,结果如图4所示。随着网格数的增加,压差阻力偏差较小,可以认为达到了网格独立性要求。经综合考虑,最终选取的计算网格数为2 091 891的计算模型。
表 4 网格独立性检验
Table 4. Grid independence test
网格数 压差阻力/kN 1 396 233 87.13 1 944 179 88.57 2 091 891 89.13 4 499 032 88.16 -
根据流体控制方程,欧进萍等[4-5]构建了间隙式和孔隙式VFD的阻尼力计算模型,推导了阻尼力计算公式。
实际的VFD为了防止拉缸,在缸壁与活塞之间留有间隙,根据间隙式和孔隙式阻尼力计算公式进一步推导得到组合式(既有间隙又有孔隙)阻尼力计算式为
$$F = kl\dfrac{{{{[ {{\text{π}} ( {{D_0^2} - {d^2} - 4n{R^2}} )} ]}^{m + 1}}}}{{{2^{2m + 1}}{{\left[ {\dfrac{{m{\text{π}} {h^{\frac{{2m + 1}}{m}}}\left( {D + {D_0}} \right)}}{{4(2m + 1)}} + n \cdot \dfrac{{m{\text{π}} {R^{\frac{{3m + 1}}{m}}}}}{{3m + 1}}} \right]}^m}}}{v^m}$$ (5) -
以方案1,8和16为例,将仿真、理论与实测结果的阻尼力与速度绘制成“力−速度”关系曲线,并取1.15倍和0.85倍的理论结果进行对比分析,同时对“力−速度”进行乘幂函数拟合,如图5~图7所示。仿真结果与理论值的相对误差在±15%之间,较实测结果偏小,误差也在15%以内。
图 5 方案1仿真、理论和实验结果的力−速度曲线
Figure 5. Force-velocity curves of simulation, theoretical and experimental results in scheme 1
图 6 方案8仿真、理论与实验结果的力−速度曲线
Figure 6. Force-velocity curves of simulation, theoretical and experimental results in scheme 8
图 7 方案16仿真、理论与实验结果的力−速度曲线
Figure 7. Force-velocity curves of simulation, theoretical and experimental results in scheme 16
由正交设计方案计算得到的仿真与理论结果如表5所示。阻尼系数仿真结果与理论结果相对误差在±15%以内,而速度指数仿真与理论不同,在于理论推导中速度指数等于黏性介质的流变指数,并且假设流体介质不可压缩,黏度不变。而仿真模拟幂律流体考虑了流体的黏度变化及可压缩性,因而随着结构的不同而发生变化。
表 5 正交试验设计仿真与理论计算结果
Table 5. Simulation and theoretical calculation results of Orthogonal design
方案 仿真结果 理论结果 阻尼系数
C/(kN∙v−α)速度指数
α阻尼系数
C(kN·v−α)速度指数
α1 27.72 0.302 35.75 0.275 2 28.38 0.323 37.07 0.275 3 31.72 0.299 39.21 0.275 4 32.87 0.325 41.89 0.275 5 19.25 0.345 21.69 0.275 6 22.60 0.373 29.34 0.275 7 14.22 0.297 15.78 0.275 8 15.92 0.351 19.46 0.275 9 12.28 0.280 12.72 0.275 10 11.17 0.262 11.06 0.275 11 13.56 0.325 15.19 0.275 12 10.80 0.320 11.71 0.275 13 6.61 0.258 6.45 0.275 14 6.80 0.255 6.53 0.275 15 10.06 0.276 10.10 0.275 16 11.46 0.277 11.51 0.275 -
对正交设计实验得到的数据结果进行分析,有直观分析和方差分析这2种,本研究采用的是直观分析法。对仿真结果以阻尼系数C为评价指标的直观分析结果如下表6所示。表中,Ki表示任一列上水平号为i时所对应的试验结果之和;
$ \overline{{K}_{i}} $ = Ki/s,其中s为任一列上各水平出现的次数;极差R表示在任一列上$ \overline{{K}_{i}} $ 的最大值与最小值的差值,R越大,该因素影响效果越强。表 6 以 阻尼系数为评价指标的直观分析
Table 6. Visual analysis with the damping coefficient as the evaluation index
影响因素 r0/mm l/mm n/个 D1/mm 空列 K1 120.69 65.86 75.34 59.54 64.87 K2 71.99 68.95 68.49 64.47 66.34 K3 47.81 69.56 66.72 73.60 71.73 K4 34.93 71.05 64.87 77.81 72.48 $ \overline{{K}_{{1}}} $ 30.17 16.47 18.84 14.89 16.22 $ \overline{{K}_{{2}}} $ 18.00 17.24 17.12 16.12 16.59 $ \overline{{K}_{{3}}} $ 11.95 17.39 16.68 18.40 17.93 $ \overline{{K}_{{4}}} $ 8.73 17.76 16.22 19.45 18.12 极差R 21.44 1.30 2.62 4.57 1.90 排秩 1 5 3 2 4 因素主次 r0> D1>n>l 由各影响因素的均值
$ \overline{{K}}_i $ 随其取值变化趋势,可知在该取值范围内,阻尼系数C随着r0,n的增大而减小,随着l,D1的增大而增大;当r0=1.0 mm、l=66 mm、n=1、D1=136 mm时阻尼系数C达到最大值。根据表6中极差大小排列可知,各影响因素在该取值范围内对阻尼系数C影响作用由大到小为:r0>D1>n>l,其中阻尼孔半径r0起主要作用,空白列极差较小可认为各因素之间无交互作用。
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以速度指数α为评价指标的仿真结果直观分析如表7所示。
由各影响因素的均值
$ \overline{{K}_{i}} $ 随其取值的变化趋势,可知在该取值范围内,速度指数α随着r0的增大,先增大后减小;随着l、D1的增大,则先增大后减小再增大;随着n的增加而减小;当r0=1.5 mm、l=66 mm、n=1、D1=136 mm时,速度指数α达到最大值。同理,根据表7中极差R大小排列,可知各影响因素在该取值范围内对速度指数α的影响作用由大到小为:r0>n>l>D1,其中主要影响因素还是阻尼孔半径r0,空列极差较小可认为各因素之间无交互作用。表 7 以速度指数α为评价指标的直观分析
Table 7. Visual analysis with the velocity index as the evaluation index
影响因素 r0/mm l/mm n/个 D1/mm 空列 K1 1.249 1.185 1.277 1.174 1.191 K2 1.366 1.213 1.264 1.257 1.177 K3 1.187 1.197 1.185 1.183 1.250 K4 1.066 1.273 1.142 1.254 1.250 $ \overline{{K}_{{1}}} $ 0.312 0.296 0.319 0.294 0.298 $ \overline{{K}_{{2}}} $ 0.342 0.303 0.316 0.314 0.294 $ \overline{{K}_{{3}}} $ 0.297 0.299 0.296 0.296 0.313 $ \overline{{K}_{{4}}} $ 0.267 0.318 0.286 0.314 0.313 极差R 0.075 0.022 0.034 0.021 0.018 排秩 1 3 2 4 5 因素主次 r0>n>l>D1 -
本文基于正交实验设计的思想,制定了多个VFD设计方案,建立了仿真模型,通过FLUENT软件对VFD工作时的内部流场进行仿真计算,得到了压力和速度的分布规律、“力−速度”曲线。然后,将仿真结果和理论计算与其中3个方案的实测数据分别进行对比,验证了仿真模型的可行性,得到了r0,l,n,D1对阻尼系数C和速度指数α的影响程度。得到以下结论:
1)基于正交设计的仿真结果,并以VFD的阻尼系数和速度指数为评价指标,对阻尼系数影响程度从大到小依次为:r0>D1>n>l;对速度指数影响程度从大到小依次为:r0>n>l>D1。
2)通过正交设计得到各因素在该范围内评价指标达到最大的最佳组合。当r0=1.0 mm、l=66 mm、n=1、D1=136 mm时,阻尼系数C达到最大值;当r0=1.5 mm、l=66 mm、n=1、D1=136 mm时,速度指数α达到最大值。
3)仿真计算结果与理论值和实测值的误差在±15%以内,理论计算中VFD的速度指数α等于硅油介质的流变指数m,而由实际数值模拟的设定和结果,推知VFD的速度指数除硅油参数外,还主要取决于阻尼孔的大小,因而可以通过改变结构参数来改变速度指数;
4)在本研究基础上可对评价指标进行改进,例如,取实际值与设计值的误差作为指标,则可以通过正交设计确定评价指标最小,即与设计值最接近的设计方案。将正交设计方法应用于VFD的设计开发,可以显著减少设计方案,缩短设计周期,降低实验成本。
Performance simulation and parameter analysis of viscous fluid damper based on orthogonal Design
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摘要:
目的 研究黏滞流体阻尼器处于工作状态时内部流场分布规律和开孔半径、开孔长度、开孔个数以及活塞直径对阻尼系数及速度指数影响的敏感性。 方法 通过正交设计得到参数设计方案,采用FLUENT软件进行流场仿真计算,以得到流场分布规律及各方案的阻尼系数和速度指数。 结果 计算结果表明,黏滞流体阻尼器的内部流场分布基本符合平行平板、圆管内的定常层流运动分布规律。各因素对阻尼系数及其对速度指数的影响程度分别为:开孔半径˃活塞直径˃开孔个数˃开孔长度;开孔半径˃开孔个数˃开孔长度˃活塞直径。 结论 运用正交设计并结合FLUENT流场仿真的方法能够最大限度地减少设计方案数量,节约实验成本,缩短设计周期,具有很高的实际应用价值。 -
关键词:
- 黏滞流体阻尼器 /
- 正交设计 /
- FLUENT流场仿真 /
- 灵敏度分析
Abstract:Objectives The flow field distribution inside the viscous fluid damper (VFD) at work and the sensitivity of the hole radius, hole length, number of holes and piston diameter to the damping coefficient and velocity index are investigated. Methods The parameter design schemes were obtained by orthogonal design, and FLUENT flow field simulation was applied to study the flow field distribution and calculate the damping coefficient and velocity index of each scheme. Results The results show that, the internal flow field distribution basically conforms to the regular distribution of laminar flow in parallel flat plates and tubes. In addition, the influence degree of each factor on the damping coefficient and the velocity is obtained in descending order, i.e. hole radius> piston diameter> number of holes > hole length, and hole radius> number of holes> hole length> piston diameter. Conclusions The combination of orthogonal design and FLUENT flow field simulation can greatly reduce design schemes and experimental cost, shorten the design cycle, which is of great significance for practical engineering application. -
表 1 固定因素取值
Table 1. Value of fixed factors
固定因素 固定取值 缸筒长度L/mm 147 活塞杆直径D2/mm 56 缸壁与活塞间隙H/mm 0.5 开孔位置距中心轴高度h/mm 45 表 2 影响因素的取值范围
Table 2. Value range of influence factors
影响因素 取值 开孔半径r0/mm 1, 1.5, 2, 2.5 开孔长度l/mm 60, 62, 64, 66 开孔个数n 1, 2, 3, 4 活塞直径D1/mm 124, 128, 132, 136 表 3 正交设计方案表
Table 3. Orthogonal table design
方案 影响因素 空列 r0/mm l/mm n/个 D1/mm 1 1 60 1 124 1 2 1 62 2 128 2 3 1 64 3 132 3 4 1 66 4 136 4 5 1.5 60 2 132 4 6 1.5 62 1 136 3 7 1.5 64 4 124 2 8 1.5 66 3 128 1 9 2 60 3 136 2 10 2 62 4 132 1 11 2 64 1 128 4 12 2 66 2 124 3 13 2.5 60 4 128 3 14 2.5 62 3 124 4 15 2.5 64 2 136 1 16 2.5 66 1 132 2 表 4 网格独立性检验
Table 4. Grid independence test
网格数 压差阻力/kN 1 396 233 87.13 1 944 179 88.57 2 091 891 89.13 4 499 032 88.16 表 5 正交试验设计仿真与理论计算结果
Table 5. Simulation and theoretical calculation results of Orthogonal design
方案 仿真结果 理论结果 阻尼系数
C/(kN∙v−α)速度指数
α阻尼系数
C(kN·v−α)速度指数
α1 27.72 0.302 35.75 0.275 2 28.38 0.323 37.07 0.275 3 31.72 0.299 39.21 0.275 4 32.87 0.325 41.89 0.275 5 19.25 0.345 21.69 0.275 6 22.60 0.373 29.34 0.275 7 14.22 0.297 15.78 0.275 8 15.92 0.351 19.46 0.275 9 12.28 0.280 12.72 0.275 10 11.17 0.262 11.06 0.275 11 13.56 0.325 15.19 0.275 12 10.80 0.320 11.71 0.275 13 6.61 0.258 6.45 0.275 14 6.80 0.255 6.53 0.275 15 10.06 0.276 10.10 0.275 16 11.46 0.277 11.51 0.275 表 6 以 阻尼系数为评价指标的直观分析
Table 6. Visual analysis with the damping coefficient as the evaluation index
影响因素 r0/mm l/mm n/个 D1/mm 空列 K1 120.69 65.86 75.34 59.54 64.87 K2 71.99 68.95 68.49 64.47 66.34 K3 47.81 69.56 66.72 73.60 71.73 K4 34.93 71.05 64.87 77.81 72.48 $ \overline{{K}_{{1}}} $ 30.17 16.47 18.84 14.89 16.22 $ \overline{{K}_{{2}}} $ 18.00 17.24 17.12 16.12 16.59 $ \overline{{K}_{{3}}} $ 11.95 17.39 16.68 18.40 17.93 $ \overline{{K}_{{4}}} $ 8.73 17.76 16.22 19.45 18.12 极差R 21.44 1.30 2.62 4.57 1.90 排秩 1 5 3 2 4 因素主次 r0> D1>n>l 表 7 以速度指数α为评价指标的直观分析
Table 7. Visual analysis with the velocity index as the evaluation index
影响因素 r0/mm l/mm n/个 D1/mm 空列 K1 1.249 1.185 1.277 1.174 1.191 K2 1.366 1.213 1.264 1.257 1.177 K3 1.187 1.197 1.185 1.183 1.250 K4 1.066 1.273 1.142 1.254 1.250 $ \overline{{K}_{{1}}} $ 0.312 0.296 0.319 0.294 0.298 $ \overline{{K}_{{2}}} $ 0.342 0.303 0.316 0.314 0.294 $ \overline{{K}_{{3}}} $ 0.297 0.299 0.296 0.296 0.313 $ \overline{{K}_{{4}}} $ 0.267 0.318 0.286 0.314 0.313 极差R 0.075 0.022 0.034 0.021 0.018 排秩 1 3 2 4 5 因素主次 r0>n>l>D1 -
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