[发明专利]一种流热耦合系统瞬态腔温代理模型及其构建方法

说明书

本发明涉及一种流热耦合系统瞬态腔温代理模型及其构建方法，属于温度检测技术领域，解决了现有技术中复杂流热耦合系统瞬态腔温获取难度大、精度低、速度慢、预测能力和泛用性差的问题。本发明的代理模型将复杂流热耦合系统高度模化成简单的集总平板换热物理模型，能够快速精准获取复杂流热耦合系统内部腔温，极大程度简化了复杂流热耦合系统瞬态腔温获取的难度，节约成本，效率和准确性高，同时操作简单。

技术领域

本发明属于温度检测技术领域，涉及一种流热耦合系统瞬态腔温代理模型及其构建方法。

背景技术

对于设置有内腔体结构的机械设备，通常存在较为复杂的内腔体结构，对于内腔体结构，通常一侧为高温气体，另一侧为低温冷气，涉及到复杂的对流换热问题。因此，内腔体结构的腔温的获取有利于确定整个机械设备的工作状态，同时也是机械设备结构强度与寿命设计分析的重要基础。针对复杂流热耦合系统瞬态腔温获取，现有技术主要有以下四种：(1)CFD瞬态计算法；(2)试验法；(3)神经网络法；(4)流体网络模型法。

对于现有技术至少存在如下问题：

(1)操作复杂。CFD瞬态计算法需要精细化建模，网格划分，前处理等众多工作；试验台设计制造难度大；基于流体网络的热分析方法也需要针对流体机械复杂内部结构搭建合理的流体网络，通常流体单元众多。

(2)周期长，资源耗费严重。通常复杂流热耦合系统内部细小结构众多，局部流动复杂，通过CFD瞬态计算法进行流热耦合计算，需要精细化的建模，导致网格量巨大，计算资源消耗严重，CFD瞬态计算法计算周期太长。若采用试验的方式，完成试验台的设计、制造、测试、实验等工作需要较长周期，资金耗费严重，且某些流体机械旋转腔内部腔温测试也存在困难。

(3)数据需求量大，完整边界获取困难。无论是通过CFD瞬态计算法进行瞬态流热耦合计算还是流体网络法，都需要充足完备的边界条件，同时边界条件的准确性将极大程度影响腔温计算的准确性。而神经网络也需要足量的数据完成网络的训练。实际使用时过程中数据获取的困难性导致以上方法实用性较差。

(4)可推广性差，针对复杂流热耦合系统的腔温，流体网络法很大程度依赖于通过测试数据进行系数修正后的风阻、换热经验公式，通过经验公式单向耦合的方式使得不具备真实流热耦合模型的泛用性，对于不同工作状态通常无法采用同一套修正系数，因此无法具备腔温的预测能力。神经网络法通过有限的已知试验参数及其变化规律实现对流体热网络系统腔温的预测，并未考虑系统内部流固换热影响，无法反应真实的物理模型，对于腔温预测具有一定的局限性，难以推广应用。

发明内容

鉴于上述分析，本发明提供了一种流热耦合系统瞬态腔温代理模型及其构建方法，用以解决现有的流热耦合系统瞬态腔温获取难度大、精度低、速度慢、预测能力和泛用性差的问题。

一方面，本发明的一种流热耦合系统瞬态腔温代理模型的构建方法，具体步骤包括：

将流热耦合系统的内腔结构垂直于第一流路和第二流路的流向方向进行压缩，获得内腔结构的平板；

沿气体流向的平板长度方向长度为x的微元导热微分dx为：

其中，x为沿气体流向的平板长度方

向的长度；ρ(x)为长度为x处的平板密度；c为平板的比热容；T(x)为平板长度为x处的平板温度；τ为检测时间；λ为平板导热系数；S为源项；

对于源项S，表达式为：

S＝(T_f1(x)-T(x)) h₁(x)tdx+(T_f2(x)-T(x)) h₂(x)tdx； (2)