1、第24卷第2期文章編號:1000 7709(2006 02 0008 04水 電 能 源 科 學V o l. 24N o. 2混流式水輪機轉輪的剛強度分析徐 斌 廖偉麗 逯 鵬(西安理工大學水利水電學院, 陜西西安710048摘要:運用CFX 軟件對混流式轉輪不同工況下的流場進行計算, 得出作用在轉輪上的壓力。通過有限元軟件把葉片的壓力分布作為荷載加載到轉輪上, 由此精確地計算變工況下的混流式轉輪及葉片剛強度, 確定出混流式轉輪葉片上的應力和變形。關鍵詞:混流式水輪機; 轉輪; 葉片; 流場中圖分類號:T K 73文獻標志碼:A1 概述中、高比速混流式水輪機轉輪中的裂紋現象, 在世界各地普遍存

2、在。國內的巖灘、李家峽、五強溪及埃及的阿斯旺高壩、俄羅斯的布拉茨克等大型水電站1, 2, 在投運后水輪機轉輪都不同程度地出現了裂紋。轉輪裂紋嚴重影響電站的安全運行和經濟效益, 如何徹底解決裂紋問題已成為世界范圍內倍受關注的熱點與難點。國內外的研究表明, 轉輪運行中出現的裂紋可分為規律性裂紋和非規律性裂紋。絕大多數的規律性裂紋是疲勞3, 4裂紋, 其斷口呈貝殼紋, 是由于設計不完善導致轉輪疲勞強度不足及水力激振力引發的結構共振所產生的動載荷作用, 特別是出現低頻共振時, 極易引起結構的嚴重破壞。非規律性裂紋, 有的呈龜裂紋, 有的呈脆性斷口, 也有的呈疲勞貝殼紋, 多半是由材料不良或制造缺陷造成

3、5, 6。本文主要研究規律性疲勞裂紋的變化情況。運用CFX5軟件計算出流場中的壓力分布, 將流場壓力加載到轉輪上, 利用有限元軟件計算轉輪在易發生空化和產生裂紋的工況點的應力和變形, 再對其結果進行分析。=Db u (2式中, u 、F 分別為節點的位移和所受的力; K 、D 、b 分別為剛度矩陣、彈性矩陣、應變矩陣。以某一混流式轉輪為研究對象, 該轉輪直徑為0. 34m , 葉片數為13個, 密度為8. 05 10kg /m 3, 彈性模量為3 1011, 泊松比為0. 27。3應用CFX5軟件建立混流式水輪機轉輪的模型圖, 并計算出流場的分布(圖1以導葉開度為16mm, 單位轉速為37.

4、5r/min 為例 。! 再建立轉輪的模型, 轉輪由上冠、葉片和下環組成。上冠與主軸上的法蘭盤用螺栓連接, 上冠、葉片與下環之間是通過焊接相連接。應用有限元軟件中的Meshtoo l 功能, 采用Solid45單元, 將所建的三維模型劃分單元, 網格劃分采用自由劃分, 整個模型節點數為17887個, 所建模型如圖2所示。2 模型的建立結構強度計算的靜力學有限元方程為7:K u =F (1收稿日期:2006 03 02基金項目:國家自然科學基金資助項目(90410019, 50379044作者簡介:徐斌(1978 , 男, 碩士研究生, 研究方向為轉輪動應力, E mail:x ubing 78

5、102Sina. co m. cn圖1 轉輪網格圖Fig. 1 Me s h g rid o f runner第24卷第2期徐 斌等:混流式水輪機轉輪的剛強度分析# 9 #得到, 并通過一定的方法加載到有限元模型的節點上, 利用有限元軟件可以計算出轉輪在水壓力情況下的變形和應力。7圖2 轉輪模型Fig. 2 Runne r mode l3 邊界條件的處理圖3 轉輪模型特性曲線計算模型的邊界條件處理, 是為了使所建模型能逼真地模擬所分析結構的安裝、固定以及與周圍其他結構之間的相互作用關系, 同時能準確地模擬結構在各種工況下的受力情況。3. 1 約束邊界條件在本次計算所建模型中, 混流式水輪機與其

6、他部件之間相連接的是上冠與下環。所以約束即在上冠和下環上加: 混流式水輪機上冠與主軸上的法蘭盤是螺栓連接, 所以上冠頂部加以全約束, 即U x =U y =U z =0, 用于模擬在受力時上冠與法蘭盤之間不可能發生相互移動的實際情況。! 對與葉片焊接的下環, 加以單向約束, 即U z =0, 這反映了真實結構在整體中不可能互相侵入的事實。3. 2 計算根據水輪機的實際情況及采用CFX5對流場的理論計算, 可知當導葉開度較小、比轉速較大或較小的情況下, 葉片上較易產生葉道渦。因此, 根據轉輪340mm 的模型特性曲線(圖3 選取表1所給工況進行剛強度計算。這些工況的Fig. 3 Cha rac

7、t e rist ic c urv e o f runne r mo de l4 結果與分析通過有限元軟件的計算可得到轉輪在流場中各個工況點的應力圖和變形圖, 以工況1的變形與應力圖(圖4、圖5 示之, 其他工況點的情況見圖5 變形圖t o rt io n o f r#10#表1。水 電 能 源 科 學 2006年裂紋破壞的可能性, 而將裂紋的產生歸因于運行過程中的動載荷的作用。在水輪機運行過程中應盡量避免偏離最優工況運行。由圖6、圖7的水壓力分布圖可看出, 在小流量工況點, 葉片正背面水壓力的最大值出現在進水邊靠近下環的部位, 從進水邊到出水邊由正壓到負壓逐漸過渡, 葉片背面靠近出水邊區域為

8、負壓分布區。在出力限制線上的大流量工況點葉片正背面水壓力的最大值出現在進水邊靠近上冠的部位, 從進水邊到出水邊由正壓到負壓逐漸過渡, 葉片背面靠近出水邊區域為負壓分布區。0. 2140. 2820. 3590. 3100. 294表1 各工況點轉輪的變形和應力Ta b. 1 Dis t or t ion a nd s t re ss o f runner atdiff er ent o pe rat ing c ondit ion工況12345最大應力最大位移-1/mm 導葉開度/mm 單位轉速/(r #min /M P16. 016. 020. 024. 426. 367. 587. 580

9、. 087. 567. 541. 255. 869. 462. 158. 9工況條件注:最大應力位置均出現在葉片出水邊與上冠和下環的連接處; 最大位移位置均出現在轉輪下環處和葉片下部靠近出水邊處。由圖4轉輪應力圖可看出, 轉輪應力集中主要出現在葉片出水邊根部接近上冠處, 這與轉輪葉片裂紋實際產生的位置完全吻合。由圖5各種葉片的變形圖可看出, 葉片的變形均從上冠到下環逐漸變大, 最大變形位于下環處, 此部位就是葉片振動的敏感區域。由表1可知, 隨著導葉開度和單位轉速的增大, 轉輪葉片的變形和應變也越來越大, 這與實際情況相一致。其最大等效應力值遠小于轉輪材料的極限破壞應力, 因此可以排除靜應力引

10、起葉片5 結語用CFX 和有限元分析軟件對混流式轉輪進行了剛強度計算, 通過節點一對一的載荷傳遞, 以最小誤差值的形成實現了壓力場與結構場的數據傳遞。計算表明, 轉輪最大應力出現在葉片出水邊靠近上冠處, 最大等效靜應力遠小于轉輪材料的極限破壞應力, 不可能短期造成葉片裂紋。葉片的變形從上冠到下環逐漸變大, 下環部位是葉片振動的敏感區域。在混流式水輪機轉輪的機械圖6 小流量工況點水壓力分布圖(工況1 Fig. 6 Chart o f bla de s st r e ss a t lit t le flux圖7 大流量工況點水壓力分布圖(工況5 Fig. 7 Char t o f blade s

11、s t re ss at big nes s f lux第24卷第2期文章編號:1000 7709(2006 02 0011 03水 電 能 源 科 學V o l. 24N o. 2模糊自學習控制在水電機組控制中應用研究王淑青1, 2李朝暉 袁曉輝11(1. 華中科技大學水電與數字化工程學院, 湖北武漢430074; 2. 湖北工業大學電氣與電子學院, 湖北武漢430068摘要:采用具有自學習能力的自適應模糊控制器來控制水電機組運行。自適應模糊控制器將模糊控制和神經網絡結合, 根據運行情況在線調整模糊推理規則和隸屬函數, 使控制系統具有自適應學習的特性。學習中學習速率和平滑因子可根據誤差情況在

12、線修改, 克服了網絡學習速度慢和局部最優的缺點。仿真實驗表明, 設計的自適應模糊控制器具有良好的魯棒性, 可有效地改善水輪發電機組系統的動、靜態性能。關鍵詞:水輪發電機組; 模糊控制; 神經網絡; 在線學習中圖分類號:T K 73; O231文獻標志碼:A水電廠水輪發電機組是一個高度非線性、時變不確定, 具有死區、非最小相位特性的高階系統, 這使得水電機組控制策略的研究比較復雜, 因此有必要不斷探索, 以尋求更好的控制策略1。模糊控制不依賴于被控過程數學模型, 利用領域專家的先驗知識進行近似推理。但在工程實際應用中對于時變、非線性的水電機組系統, 卻缺乏在線學習和自調整能力。如何生成或調整隸屬

13、函數和模糊規則, 是一個很復雜的問題。研究具有學習能力的自適應模糊控制器, 能夠根據運行工況自動調整控制參數和控制規則, 以適應不同的運行工況是發展水電廠水輪發電機組智能控制的重收稿日期:2006 03 28要方向。而神經網絡對環境的變化有極強的學習能力, 模糊和神經網絡結合, 可優勢互補, 提高透明度和學習能力。本研究根據模糊系統的結構, 設計等價的模糊神經網絡控制器來控制水電機組運行。2, 31 機組控制系統結構水輪發電機組控制系統由自適應模糊控制器、系統辨識網絡和水電機組構成, 其結構如圖1所示。自適應模糊控制器根據誤差和誤差變化率進行推理, 輸出控制量以控制水輪發電機組運行。基金項目:

14、國家自然科學基金資助項目(50309013, 50409010 ; 湖北省自然科學基金資助項目(2005ABA228 作者簡介:王淑青(1969 , 女, 講師、博士研究生, 研究方向為智能檢測與控制、系統分析與集成, E mial:wan g qing 9711163. co m設計過程中, 對轉輪的強度校核應注意個別工況點的應力情況。參考文獻:1 大中型混流式水輪機運行穩定性專輯A .哈爾濱:哈爾濱大電機研究所, 2004.2 F isher R K , Seidel U , G ro sse G A. Case St udy inResonant Hy dr oelast ic V ib

15、ration:T he Causes o f Runner Cv acks and the So lutio ns I mplemented for the Xiao langdi H ydro electr ic Pr oject A. Pr oceed ings of the H ydraulic M achinery and Sy stems 21th IA H R SymposiumC. L ausanne, 2002. 895 9063 唐澍, 吳培豪. 近代大型混流式水力穩定性不良和裂紋原因的探討A .第十五次中國水電設備學術討論會論文集C.西寧:青海人民出版社, 2004. 16

16、8 1744 李啟章. 水輪機轉輪裂紋問題A . 第十五次中國水電設備學術討論會論文集C.西寧:青海人民出版社, 2004. 40 435 薛偉, 陳昭運. 水輪機葉片裂紋原因及預防措施研究J. 大電機技術, 2002(5 :42 456 樊世英. 混流式水輪機轉輪裂紋原因分析及預防措施J. 水力發電, 2002(5 :38 417 梁權偉. 考慮流固耦合作用的水輪機轉輪動力特性分析D.北京:清華大學, 2003.M A IN T O PICS, A BST RA CT S &K EY WO RDS#%#ISSN 1000 7709WATER RESOURCES AND POW ERV

17、ol. 24, N o. 2, Apr. , 2006Bimonthly (Serial N o. 90Edited and Published:WA TER RESOURCESAND POWER Editorial Depar tm entAdd:H U ST, Wuhan 430074, China Tel:0086 027 87542126E mail:sdny x 263. netDistributed Abroad:China Inter national Boo kTr ading Corporation(P. O. Box 399, 100044Beijng , ChinaC o

18、de:Q4165MAIN TOPICS, ABSTRACTS &KEY WORDSC ombination Forecasting Model of China Energy C onsumption Based on Gray Model and Back Propagation Network F U Jiafeng (Institute o f G eog raphical Sciences and N atural Reso urces Research, CAS, Beijing 100101, China XU Bin (Xi an U niv. o f T ech. ,

19、Xi an 710048, Chi na LIAO Weili LU Peng LU O Xingqi p8 11Abstract:In this paper, w e first use soft war e to anal y sis the f low field o f runner fo r F rancis t rubine under dif fer ent w or king conditions, w e can get the pressur e f ield and velocity field fro m the analysis. A fter that, by us

20、ing this softw are we can use the pr essure field as the load which act on the turbine blades and calculate t he turbine blade rigidit y under dy namic wo rking co nditions and w e can g et the str ess and disto rtio n o f the r unner. T he analy sis result and disscusio n ar e g iven, which suppo r

21、ts t he re search on the char acteristic analysis for ro tor bear ing sys tem dynamics of larg e hydroelect ric machines.Key words:F rancis tur bine; runner ; blades; flow fieldCA I Guo tian ZH ANGLei p1 4Abstract:Co mbination for ecasting model ar e pr acti cable in complex economic system w ith un

22、completed info r mation. Because ener gy consumptio n system is complex and non linear, this paper combines neural netw or k and three models of G M (1, 1 , WPG M (1, 1 , pG M (1, 1 w ith ener gy consumptio n data, and pro po ses t he co mbination forecasting model of energ y consumptio n. T he r es

23、ult show s that this model can g ain o ptimized for ecasting v alue and can be taken as an effect ive too l to pr edict futur e ener g y consumption.Key words:gr ay mo del; ar tificial neur al netw ork; co mbinat ion for ecasting model; energ y co nsumpt ionApplication of Relative Path in Unsteady F

24、low Study in Pelton Turbines H AN Feng qing(Colleg e of Electr ic P ow er So ut h China U niv. o f T ech. ,Research on Fuzzy Self learning Controller Used in Hydroelectric Generating Unit WANG Shu qing (Co llege of Hy dropow er &Infor mation Eng. , HU ST , Wuhan 430074, China LI Zhaohui YU AN Xi

25、aohui p11 13Abstract:Conventio nal co ntr oller canno t get go od co nt rolling perfor mance in the co ntr ol o f hy dr oelectr ic generating unit sy stem because the system is non linear and co mplicated. In the paper new fuzzy self learning con t roller is designed to contr ol hydro electric gener

26、at ing unit. T he designed new fuzzy co nt ro ller combines neur al net w or k into fuzzy reasoning system. F uzzy reasoning r ules and member funct ion may be tr ained on line v ia neural netw or k, w hich makes co ntr ol system hav ing the charac ter of self adapting. In order to accelerate lear n

27、ing and co nv erg ing quickly, parameter s may be adjusted accor ding to er ro r and er ro r chang e. Simulat ion experiment show s that the desig ned contr oller has stro ng er ro bust perfo rm ance and excellent static and dynamic per for mance.Key words:hydroelect ric g enerating unit; fuzzy con t rol; neural netw or k; on line learningZH EN G Ailing