基于逆向工程的微型轴流风机性能分析与实验研究

胡家渝

(西南电子技术研究所，成都 610036)

基于逆向工程的微型轴流风机性能分析与实验研究

胡家渝

(西南电子技术研究所，成都 610036)

在实际电子设备冷却的CFD分析中，为了减少计算量，通常都使用集总参数的模型进行替换，通过相关实验标准获得相应的PQ曲线，用于描述不同阻力情况下风量的变化情况。但是由于实际的应用中风机安装的结构要求及设备设计要求越来越紧凑，风机的进出风口都有较多遮挡，这些遮挡因素影响了风机的空气动力学性能，进而影响PQ曲线，因此需要对风机叶轮进行详细建模以分析。采用逆向工程的方法,运用三维激光扫描仪，建立了特定风机的数字模型，然后通过MRF方法对其进行了分析，研究了几种不同的湍流模型和壁面处理模式对风机性能特性计算的影响。同时采用符合AMCA-210-2007的风机PQ特性测试系统对风机进行实测。通过实验和CFD模拟得到在相同条件下风机的PQ性能曲线，并分析了导致这些计算结果的原因。分析结果表明：采用具有增强壁面处理的增强型-RNG模型所得结果最接近实际实验结果。

逆向工程；CFD；湍流模型；MRF方法；风机PQ特性曲线

在电子设备及系统热设计中，无论采用何种冷却方式(如水冷、热管)，最后都将涉及风机的问题[1]。研究人员采用CFD方法结合参数化建模对微型轴流风扇进行了设计优化[2-3]。也有研究者采用逆向工程的方法[4]，运用用三维扫描方式获取风扇模型，然后采用CFD分析风扇噪音来源等。在实际电子系统热设计中，对于风扇，在多数情况下为了减少计算量，通常都使用集总参数的模型进行替换，通过相关实验标准获得相应的PQ曲线，用于描述不同阻力情况下风量的变化情况。但是由于实际的应用中风机安装的结构要求及设备设计要求越来越紧凑，风机的进出风口都有较多遮挡。这些遮挡因素不可避免地影响到了风机的空气动力学性能。J.Hennissen[5]首先对电子设备冷却用微型轴流风机的CFD建模分析进行了研究。Hajime 等[6-9]研究了风机进风口叶轮有阻挡时的CFD建模方法及对风机流量减少的影响情况。G.Ali等[10]分析了通风风机防护罩对风机PQ特性曲线的影响。Takashi Fukue[11]采用了CFD建模及实验方法分析了不同遮挡率对风机特性及冷却性能的影响。T.Fukue等[13]采用流场可视化的实验方法研究了有遮挡时风机入口流场流型和风机性能的变化关系。在湍流模型的选用上，尚未有在不同湍流模型下计算结果的比较分析研究，且风机转子叶轮的建模方式多采用厂家直接提供模型的方式，对于多数实际工程研究工作而言，这些风机叶轮转子的模型是难以获得的。

本研究采用逆向工程方法，采用三维扫描技术对实际风扇叶片及转子进行扫描，形成点云数据，再通过逆向建模软件Geomagic studio形成stp格式的实体模型，然后对实体模型进行网格划分及CFD计算。同时利用满足相关标准的实验台对典型风扇进行了测试，并将其作为参考基准与CFD计算结果进行比较，分析了不同湍流模型对PQ性能曲线的影响。

1 模型的建立

对于叶轮机械的CFD模拟通常采用多重参考系法(MRF)或动网格法。动网格法比多重参考系法更为精确,由于其采用非稳态求解,在网格上要求更加苛刻，同时会耗用大量的计算资源，经济性差。MRF方法是一种稳态算法。在该算法中,风机及其附近区域定义在旋转参考系下,其他区域则定义在静止参考系下,风机相对于旋转参考系是静止的。MRF方法对计算资源占用较少,精度也能满足一般工程要求,因此本研究将采用MRF对风机性能进行预测。

1.1 几何模型的建立

由于风机的叶轮涉及比较敏感的技术细节，厂家一般不提供相应的几何模型，因此需要采用特殊的方法获得其核心叶轮结构的几何模型。本研究采用了逆向工程方法，采用激光三维扫描技术生成点云，再构建相应的实体模型。目前该方法技术成熟度很高，其误差可控制在±0.1 mm左右。形成的点云采用Geomagic studio进行逆向建模，生成了相应的三维实体模型，模型可满足三维数值模拟的要求。图1为过三维扫描成型点云及根据点云进行逆向建模的计算模型。

图1 三维扫描采集的点云及形成的实体模型

所采用的风机尺寸为40 mm×40 mm×25 mm，风机HUB的尺寸为24 mm，转速为13 000 r/min，采用定速模式运行。

1.2 计算方法及边界条件设定

MRF方法的本质是建立与旋转系统一起运动的相对坐标系，在其相对坐标系上建立控制方程，通过相对坐标与绝对坐标之间的坐标变换，即可以得到在绝对坐标系中流体运动的控制方程，于是非定常问题就转化为定常问题。计算只考虑动量方程和连续性方程，不考虑能量方程。MRF坐标变换如图2所示。

图2 MRF坐标变换

图2两个坐标系中，相对速度与绝对速度关系为：

(1)

(2)

将风机置于一个数值风洞中进行模拟，如图3所示。风机下游按ACMA风机测试的要求留有大于12倍风机直径的长度。通过设定出口位置的开度，形成不同的阻力及不同的流量。另外，测量进出口静压差，联合两组数据，进而形成不同的流量下风机的PQ特性曲线。建模过程中需要将一个圆柱形区域覆盖叶轮，形成MRF区域，并按风机手册上的描述，将其旋转速度设定为13 000 r/min。

MRF区域直径不能大于叶轮直径，也不能小于直径，必须仔细调整MRF区域与叶轮直径一致，否则计算所得的风机静压将严重偏小。

图3 计算所采用的边界及MRF设定

1.3 网格划分

为降低网格工作量，采用全正交的笛卡儿网格体系。分别采用局部加密和非局部加密的方式对叶轮及计算域进行了网格划分，网格数量由小到大分别采用了30万、70万及200万网格。网格独立性检查结果表明：采用70万网格比较合理。图4是加密前后网格分布情况。

图4 计算域网格未局部加密与局部加密对比

1.4 计算设定

采用有限容积法进行分析。在分析中:对于离散格式，为消除假扩散现象，采用二阶迎风格式；对于速度压力耦合，采用SIMPLE算法。当残差小于0.000 1时认为达到收敛条件。在数值风洞中计算出口开度为0.9,0.8,0.6,0.4,0.3,0.2,0.1,0.05时的情况。每个开度为1个计算工况，每个计算工况所需时间约为3 h左右。针对不同的湍流模型再次计算，共计耗时约1 d。

1.5 湍流模型选择

计算中采用了不同的湍流模型进行计算结果比较，所采用的湍流模型有如下特点：

1) Spalart-Allmaras 模型。该模型是一方程线性涡黏性模型。SA 模型依据经验、量纲分析等得到涡黏性系数的输运方程，是近似的输运方程，可以得到更好的性能，对各种机制进行更好的控制。Spalart-Allmaras模型设计用于航空领域，主要应用为有壁面束缚流动,如对飞机机翼、风力发电叶片的分析。

2) 标准k-ε模型。适用范围最广，其湍动能输运方程是通过精确的方程推导得到，耗散率方程是通过物理推理得到。其方程是在流动为完全湍流假设下导出的，忽略了分子黏性。因此，标准k-ε模型只适合完全湍流的流动过程模拟。

3) RNGk-ε模型。该模型来源于标准k-ε模型，但有如下改进：① RNG模型修改了ε方程，改善了精度；② 考虑到了湍流漩涡；③ RNG理论为湍流Prandtl数由一解析式给出，而非标准k-ε模型的用户提供常数；④ 在低雷诺数下其流体的黏性由解析式给出而非常数。以上这些特点使得RNGk-ε模型比标准k-ε模型有更高的可信度和精度。

4) SST-k-ω模型。这是一种分区模型。在边界层的黏性底层和对数律层采用k-ω模型；在自由剪切层中采用k-ε模型。

5) 增强壁面处理。这是一种近壁面模型方法。在近壁面网格划分较精细时，增强壁面函数等同于双层模型；对于较粗糙的网格该模型类似于标准壁面函数。在沿壁面有大量耗散或有巨大压力梯度或边界层分等时有必要采用增强壁面法的双方程模型。

2 实验设置实验过程

实验采用台湾瑞领公司的LW-9266SR 风机PQ特性测试装置,测试流量范围：2.4～250 CFM，流量测试精度<3.5% INFS，重复误差<2 %，测量静压范围为0～200 Pa。风机电压为24 V，功率为3.6 W。所用测试装置符合AMCA-210-2007中Fig.11[14]的规定，采用向内排风的方式进行，实验设备如图5所示。

喷嘴组件获得风机流量， P7测点测量风机的出口静压。实验由测试台自带软件执行相关测试程序，并自动记录测试数据，得出相应的测试结果及PQ性能图线。首先测试系统分析出风机的最大流量，而后根据测试软件中设定的测点数目(这里取值为15，测15个点)自动划分出测试增量，最后从最大流量开始测量到最大差压结束。

图5 AMCA-210-2007测量装置结构及测试台实物

3 计算及实验结果分析

不同湍流模型所计算所得的PQ曲线如图6所示。在失速区，通过叶轮的流量急剧降低，叶间二次流增强，流动分离现象加剧，此时湍流模型的选用对准确预测升力及风机压头有重要作用。

标准k-ε模型由于对湍流扩散的预测偏强，在趋向失速区域至完全失速区域对叶片间较强的分离流动、旋流等无法准确描述，因此导致预测的压头偏小。而采用增强壁面处理的增强型RNG模型在该区域内预测效果明显好于标准k-ε模型。

近壁面的处理方法对预测模型的摩擦阻力、压降有重要影响，标准k-ε模型采用标准壁面函数处理壁面，其采用了局部平衡假设，当有强压力梯度、有壁面输运发生、强的体积力、较强的三维流动、近壁面流体物性快速等情况时，采用标准壁面函数是不可靠的。风机叶间流动在失速区存在显著的三维流动，这也是导致采用标准壁面函数的标准k-ε模型无法正确预测近失速和失速段压降的重要原因。采用增强壁面处理的RNG模型或双方程模型就可有效克服这些问题，其预测精度也高于标准k-ε模型。在增强壁面处理中，采用了增强壁面函数和双层模型用于提高预测精度。而在工作区域，所有的RANS模型对压头的预测均偏高，这是由Boussinesq假设造成的，即雷诺应力各向同性假设。各向同性假设认为：

由于采用MRF方法存在旋转流动区域，导致以上雷诺应力与应变项Sij不再成一致变化趋势，Boussinesq假设不完全满足，从而导致预测的压头数值偏差。

在开度较大、阻力较小、风机流量较大位置，压头预测的结果与实验结果高度一致，此时气流分离程度较低，流动的物理形态与RANS模型的各项假设前提吻合度较高，所以预测结果十分良好。

Spalart-Allmaras 模型和k-ε模型一样采用Boussinesq假设，因此其预测结果与标准k-ε模型十分接近，但是由于其是一方程模型，其计算量明显下降。采用SSTk-ω模型时，由于该模型对分离的预测一般偏早，导致其在失速过程中的预测压头数偏高。

图6 不同湍流模型计算的PQ曲线与实验测试PQ曲线图比较

对于风扇的外部流场，由图7可见：在开度较小时，叶片处于失速状态，气流在叶片内部难以流出，流量小；开度较大时，气流流量增大，攻角变小，叶片工作状态改善，出风口气体旋转强度增加。这些情况与理论情况相符，证明了采用CFD分析的风机的结果是可信的。

图7 不同开度条件风机外流场情况

4 结论

1) 在失速区，标准k-ε、Spalart-Allmaras模型对静压的预测偏小，增强型RNG模型及RNG模型对失速区静压的预测效果很好，误差较小。

2) 在喘振区，叶轮趋于失速状态，此时标准k-ε模型对静压的预测偏大，而增强型RNGk-ε模型及RNGk-ε对此的预测要好于标准k-ε模型。

3) 在工作区内，各模型对静压的预测都较实验值高，最为接近实验值的是RNG模型、增强型RNG，其余模型均偏高10～15 Pa。

4) 采用增强壁面处理的RNG模型在整个风机工作区域内预测结果最佳。

通过对模拟的流场及叶轮速度、压力分布可知，采用MRF模拟的结果与理论分析的流场结果是正确的。风机外部流场与实际情况相比是相符的。采用逆向工程获得的实体模型可采用MRF方法计算，获得风机的PQ特性曲线。采用RNG双方程模型的计算结果要好于其他RANS湍流模型，且采用增强型RNG模型的计算结果更接近于对实际叶型的风机的实验结果。

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(责任编辑 刘 舸)

Analysis of Micro Axial Fan Performance Based on Reverse Engineering

HU Jia-yu

(Southwest Institution of Electronic Technology, Chengdu 610036, China)

The lump model is often used to replace to decrease the costs of compute in practical electronic cooling CFD analysis. The PQ curve was obtained through relevant experiment standard to describe variation of air volume under different resistance. With the requests of the more compact design, the inlet and outlet may be obstructed by some structure components and led more air dynamical change and the changes of the PQ curve. It should use the rotor’s detail model in CFD design to predict the results. Numerical model was built based on reverse engineering and the axial fan geometry model was acquired by 3D laser scanner, and MRF(Multiple Reference Frames)method was used to simulate the axial fan, and some turbulent model were used to compare the result to the experiment data that was evaluated by a system that comply with the AMCA-210-2007 standard. Through the experiment and CFD simulation, we obtained PQ performance curve in the same wind machine, and analyzed the causes of these results.The results obtained by the enhanced-RNG model with enhanced wall treatment are the closest to the actual experimental results

reverse engineering; CFD; turbulent model; MRF method; PQ curve of the axial

2016-09-15 基金项目：国防基础科研计划资助项目(JCKY2013210B004)

胡家渝(1978—)，男，工程师，主要从事电子设备的热设计研究，E-mail:debuger2011@163.com。

胡家渝.基于逆向工程的微型轴流风机性能分析与实验研究[J].重庆理工大学学报(自然科学)，2017(2):117-123.

format：HU Jia-yu.Analysis of Micro Axial Fan Performance Based on Reverse Engineering[J].Journal of Chongqing University of Technology(Natural Science)，2017(2):117-123.

10.3969/j.issn.1674-8425(z).2017.02.020

TN01

A

1674-8425(2017)02-0117-07