应用Realizable k-ε湍流模型和VOF(Volume of Fraction)两相流模型对某压力旋流喷嘴进行数值研究,分析了旋流室锥角、旋流孔角度及喷嘴入口压力变化对雾化锥角、雾化粒径及分布、液滴速度分布等参数的影响。结果表明:雾化锥角受旋流室...应用Realizable k-ε湍流模型和VOF(Volume of Fraction)两相流模型对某压力旋流喷嘴进行数值研究,分析了旋流室锥角、旋流孔角度及喷嘴入口压力变化对雾化锥角、雾化粒径及分布、液滴速度分布等参数的影响。结果表明:雾化锥角受旋流室锥角的影响幅度随压力增大而减小,雾化粒径及分布受旋流室锥角影响不明显,当旋流室锥角为90°时雾化范围广且雾化稳定性好;雾化锥角随旋流孔角度增大先增后减,当角度为45°时雾化锥角最大,平均粒径及其分布更佳;当喷嘴入口压力逐渐增大时,雾化锥角与雾化粒径均逐渐减小,液滴速度区间逐渐缩小,当入口压力达到0.4 MPa时,Sauter粒径及液滴粒径分布趋于稳定,液滴速度分布最为集中。展开更多
文摘应用Realizable k-ε湍流模型和VOF(Volume of Fraction)两相流模型对某压力旋流喷嘴进行数值研究,分析了旋流室锥角、旋流孔角度及喷嘴入口压力变化对雾化锥角、雾化粒径及分布、液滴速度分布等参数的影响。结果表明:雾化锥角受旋流室锥角的影响幅度随压力增大而减小,雾化粒径及分布受旋流室锥角影响不明显,当旋流室锥角为90°时雾化范围广且雾化稳定性好;雾化锥角随旋流孔角度增大先增后减,当角度为45°时雾化锥角最大,平均粒径及其分布更佳;当喷嘴入口压力逐渐增大时,雾化锥角与雾化粒径均逐渐减小,液滴速度区间逐渐缩小,当入口压力达到0.4 MPa时,Sauter粒径及液滴粒径分布趋于稳定,液滴速度分布最为集中。
文摘时间敏感网络(time-sensitive networking,TSN)具有确定性低时延的优势,高度契合变电站自动化的强实时、高可靠的通信需求。针对变电站网络的异常流量过滤问题,提出基于信用值的变电站时间敏感网络异常流量过滤方法。在交换机输入端,提出了改进的流量过滤与监管(per-stream filtering and policing,PSFP)结构,通过流量过滤器、流门控和基于信用值的限流器,逐步滤除输入流中帧长超过阈值、未在规定时刻到达和超过带宽预设值的异常流量。在此基础之上,提出基于信用值的限流算法,根据业务流的带宽和最大突发流量配置空闲斜率、发送斜率和最大信用值等参数,通过信用值滤除网络异常流量。最后,搭建了多间隔变电站通信网模型并进行了仿真实验。实验结果表明,本文方法恢复了被大量占用的交换机带宽资源,降低了各业务流的时延和抖动,在网络风暴发生时保障了变电站各业务流的可靠传输。
