밸브 또는 노즐을 통한 흐름이 공동화되는지 추정

내 이해는 정압이 간헐적으로 증기 압력 아래로 떨어질 때 액체의 흐름에서 캐비테이션이 발생한다는 것입니다. 따라서 시간 평균 정압 (측정 가능)이 증기압보다 높더라도 난기류 또는 기타 불안정으로 인한 압력 변동은 국소 적으로 캐비테이션을 유발할만큼 커질 수 있습니다. 따라서 시간 평균 정압과 증기압을 비교하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 압력 변동을 설명하기 위해 쿠션을 추가해야합니다. (이것은 너무 깊이 읽지 않은 나의 해석입니다.)

따라서 다양한 서적, 웹 사이트 및 저널 기사에서 밸브 또는 노즐을 통한 흐름이 공동화되는지 여부를 추정하기 위해 두 가지 유형의 치수가없는 숫자를 보았습니다. 이들은 일반적으로 캐비테이션 지수 또는 캐비테이션 번호라고합니다. 그들은 두 가지 형태 중 하나를 취합니다 :

σ = \frac{p_{in} - p_{vapor}}{p_{in} - p_{out}}

$\sigma = \frac{p_\text{in} - p_\text{vapor}}{p_\text{in} - p_\text{out}}$

또는

σ = \frac{p_{in} - p_{vapor}}{\frac{1}{2} ρ V^{2}}

$\sigma = \frac{p_\text{in} - p_\text{vapor}}{\tfrac{1}{2} \rho V^2}$

여기서 은 입구 압력, 은 출구 압력, 는 증기압, 는 액체 밀도, 는 흐름의 특성 속도입니다. (예를 들어, 노즐의 경우 출구에서의 속도). 이 숫자의 일부 형태는 위의 숫자의 역전이지만, 다르지 않습니다. $p_\text{in}$ $p_\text{out}$ $p_\text{vapor}$ $\rho$ $V$

이 매개 변수의 차이점은 무엇입니까? 에너지 절약을 기반으로 압력 강하를 유량과 연관시킬 수 있지만 일반적으로 비 이상성을 설명하기 위해 경험적 계수가 추가됩니다. 내가 놓친 다른 것이 있습니까?

한 형태가 다른 형태보다 선호됩니까? 내가 사용하는 데이터의 종류에 따라 하나 또는 다른 것을 사용할 수 있는지 가장 잘 알 수 있습니다 (터빈 블레이드를 통한 흐름의 경우 속도 형식이 선호 됨).하지만 노즐에서도 두 가지를 모두 보았습니다.

이 수치를 기반으로 캐비테이션을 예측하기 위해 정확한 데이터를 어디서 얻을 수 있습니까? 다양한 저널 기사의 분무 노즐에 대한 일부 데이터를 사용해 보았지만 일반적으로 캐비테이션 번호의 다른 형식을 사용합니다. 일부 데이터는 노즐을 통한 흐름이 내가 원하는 압력에서 캐비테이션 할 것을 시사하지만 유사한 노즐에 대한 다른 데이터는 그렇지 않을 것을 제안합니다. 불일치의 원인이 무엇인지 잘 모르겠습니다. 내 이해가 잘못되었거나 캐비테이션 수 모델이 너무 단순하거나 데이터가 정확하지 않을 수 있습니다.

mechanical-engineering fluid-dynamics multiphase-flow

— 벤 트레 텔
소스

두 방정식의 차이점

캐비테이션 수는 정압 차이 대 동적 압력 차이의 비율이다. 따라서 첫 번째 방정식을 사용하려면 총 압력을 측정하기 위해 피토 튜브를 사용하여 압력을 취해야하지만 두 번째 방정식을 사용하려면 자유 흐름 속도를 측정해야하지만 권장합니다 가속 및 경계층 성장의 가능한 영향 때문에 다운 스트림이 아닌 업스트림으로 측정합니다. 또한 는 이어야합니다 . 이 측정 되는 동일한 위치에 해당합니다. 이 방정식은 에너지가 유선형을 따라 보존 된다는 Bernoulli의 방정식에서 파생 되었기 때문입니다. $V$ $V_{in}$ $p_{in}$

한 형태가 다른 형태보다 선호됩니까?

캐비테이션 연구에서 수년 동안 일한 모든 경험에서, 우리는 거의 항상 수중익 및 추진 시스템에서 일해 왔지만 후자의 방정식을 거의 항상 사용했습니다. 그 이유는 침입 방법을 사용하는 것보다 LDV (Laser Doppler Velometry)를 사용하여보다 정확한 비 침입 속도 측정을 얻을 수 있기 때문입니다 .

이 수치를 기반으로 캐비테이션을 예측하기 위해 정확한 데이터를 어디서 얻을 수 있습니까?

실험 된 데이터를 사용하여 캐비테이션 수를 예측하는 것은 어렵습니다. 난류 강도 및 공기 핵 함량과 같은 것들의 차이로 인해 제어 실험실 방법과 실제로 일치시키기는 어렵습니다. 일반적으로 내 서클에서는 디자인에서 일부 CFD 분석 코드를 실행하여이 작업을 수행합니다. 여기에는 두 가지 다른 접근 방식이 있습니다. (1) RANS 또는 LES 기술을 사용하여 평균 평균 흐름을 계산하고 (2) 공기 핵을 모델링 할 기포 역학 코드를 사용하지만 (실험적 측정 또는 CFD 모델에서). 일반적인 RANS CFD 모델을 사용하여 유동장을 계산하는 경우 캐비테이션 수와 매우 유사한 압력 계수를 제공해야합니다.

C_{P} = \frac{P - P_{\infty}}{\frac{1}{2} V^{2}}

$C_P = \frac{P-P_\infty}{\frac{1}{2}V^2}$

노즐에서 CFD 계산을 수행하는 경우 최소 압력 위치를 찾아야하며, 이것이 캐비테이션이 발생하는 곳입니다. 이 압력 계수에서 캐비테이션 수를 다음과 같이 추론 할 수 있습니다.

σ = - C_{P}^{m i n}

$\sigma = -C_P^{min}$

여기서 은 노즐의 최소 압력입니다. 이에 대해서는이 백서 에서 자세히 설명 합니다 . 그러나 이것은 시간 평균 캐비테이션 시작 횟수에 대한 아이디어 만 제공합니다. 캐비테이션 시작에 대한 정확한 예측을 얻는 데 절대적으로 중요하지 않은 한 대부분의 사람들은 그러한 세부 사항을 따르지 않습니다. $C_P^{min}$

더 정확한 수를 얻으려면 캐비테이션 시작시 동시에 세 가지 일이 필요하다는 것을 고려해야합니다. (1) 수증기 압력보다 낮은 국소 압력 영역, (2) 공기 핵 이는 저압 영역으로 들어가고 (3) 공기 핵은 기본적으로 빠르게 성장하고 불안정 해져서 붕괴 될 정도로 충분한 시간 동안 저압 상태에 있어야합니다. 사람들이이를보다 정확하게 예측할 수있는 방법은 Eulerian CFD 데이터 세트를 통해 공기 핵을 보내는 것을 시뮬레이션하는 Lagrangian 방법을 사용하는 것입니다. 이 분야의 실제 전문가 중 일부는 Dynaflow-inc.com의 직원입니다. 이 논문을 살펴 보는 것이 좋습니다.

Chahine, GL "캐비테이션 시작 및 소음에 대한 Nuclei 영향", Naval Hydrodynamics에 관한 25 번째 심포지엄, St. John 's, NL, Canada, 2004 년 8 월 8-13 일 PDF

그러나 모든 문제를 해결하고 싶지 않다면 유량의 주변 난류 강도를 기준으로 압력 변동 의 추정치를 계산 한 다음 평균 압력에서이 값을 빼는 것이 좋습니다. 공동 현상 수의 더 나은 추정을 얻으십시오. RANS 기술을 사용하는 경우 난류 모델에서이 값을 얻을 수 있어야합니다. 사용할 수있는 CFD 기술을보고 있다면 지출 할 돈이 많지 않으면 OpenFOAM을 사용하는 것이 좋습니다. $p'$

— 웨스
소스

이것은 좋은 답변입니다! 당신은 내가 알지 못하고 확실히 많은 시간을 절약 한 많은 것들을 다루었습니다. 감사. 앞으로이 주제에 대한 몇 가지 후속 질문을 게시 할 수 있습니다.

— Ben Trettel

물론 문제 없습니다. 부담없이 문의하십시오. 나는 캐비테이션 모델링을 전문으로하고 특히 캐비테이션 시작을 예측하려고 노력하는 데 꽤 몇 년을 보냈지 만 더 이상 그 분야에서 일하고 있지는 않습니다. 그래서 다른 사람들이 지식을 사용할 수 있다면 기쁩니다. 주제에 관한 고전 서적 중 하나는 다음과 같습니다. amazon.com/Cavitation-Bubble-Dynamics-Engineering-Science/dp/…

— Wes