超高压均质流场数值模拟及粉碎效率的研究

论文摘要

介绍了目前超高乐均质设备关键结构的国内外研究开发现状。利用计算流体动力学商业软什对均质阀内部流场进行可视化研究分析。采用CFD建模并模拟求解所得到的结果与先前研究人员采用半经验、半理论的研究方法所得结果较为吻合。基丁研究结果,提出一种通过压降计算间隙的基本数学模型,并采用遗传算法非线性同门算法相结合的方法对数值计算结果进行了拟合,验证了模型的合理性。该研究结果能够给山均质阀体内流场中各个参数变化的详细信息,同时展示了实验手段所不能观察到的流动现象。采用RNGk-ε两相湍流模型,对均质阀内的空化流场进行可视化研究与分析。计算了不同压力卜阀内液体流动所产生的空化现象,清楚地呈现了空化流发生的区域及其人小。基丁计算结果,分析了模型的参数值对迭代计算收敛的影响;操作压力对均质阀头的轴向作用力以及对均质阀内空化流的影响。以APV.Gaulin均质阀结构为土,对比“T”字型射流撞击式均质结构,对物料均质过程的机理进行了比较分析,并解析了颗粒在高速流动中所受到的惯性力对物料颗粒的挤压作用。呈现了流场结构中的同流现象。对进行均质阀结构设计以及对流场的深入分析具有一定的指导作用。采用同归正交实验设计方法,利用超高压均质设备对酵母进行细胞破壁实验研究,利用相应的数据统计分析方法对实验数据结果建立酵母破壁率响应面同门数学模型,并采用人工神经网络对该模型进行修止、拟合和预测,考察了酵母溶液浓度、均质压力利均质时间对酵母破壁率的影响。有助于系统建立该类设备的物料均质特性数据库,提出改善设备的建设性意见,以及推广该类设备的府用,提高设备的使用效率。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 符号说明
• 第一章 绪论
• 1.1 超细粉碎技术
• 1.2 高压均质粉碎技术
• 1.2.1 高压均质的特点及应用
• 1.2.2 高压均质设备的研究现状
• 1.3 课题研究的总体方案
• 第二章 超高压均质流场CFD 数值计算
• 2.1 流体力学的研究方法
• 2.1.1 流体力学的分类
• 2.1.2 计算流体动力学的发展
• 2.1.3 计算流体动力学的能力及限制
• 2.1.4 计算流体动力学的分支
• 2.1.5 计算流体动力学的工作步骤
• 2.2 超高压均质流场CFD 几何模型构建
• 2.2.1 均质流场的几何结构
• 2.2.2 均质流场的边界区域定义
• 2.2.3 生成计算网格
• 2.3 均质流场CFD 数值模拟控制方程
• 2.3.1 流体动力学基本控制方程
• 2.3.2 湍流控制方程
• 2.3.2.1 湍流流动特征
• 2.3.2.2 湍流数值模拟方法
• 2.3.2.3 标准k-ε两方程模型
• 2.3.2.4 RNGk-ε模型
• 2.3.3 近壁区壁面函数法
• 2.4 均质流场CFD 数值模拟参数化
• 2.4.1 FLUENT 求解器
• 2.4.2 求解器参数环境设置
• 2.4.3 数值计算结果检验
• 第三章 超高压均质流场CFD 数值仿真
• 3.1 APV-GAULIN 均质流场分析
• 3.1.1 均质阀管道流型分析
• 3.1.2 均质过程可视化分析
• 3.2 均质阀间隙-压力数学模型
• 3.2.1 间隙-压力数学模型基本思想
• 3.2.2 遗传算法优化技术
• 3.2.3 模型非线性回归优化及其验证
• 第四章 均质阀内空化流场CFD 数值模拟
• 4.1 水力空化现象
• 4.2 均质流场的空化数值模拟
• 4.2.1 模型及参数设置
• 4.2.2 空化流场的仿真分析
• 4.3 均质机理的可视化分析
• 4.3.1 颗粒撞击粉碎
• 4.3.2 空穴爆炸力粉碎
• 4.3.3 惯性力粉碎
• 4.3.4 可视化分析小结
• 第五章 酵母均质粉碎破壁实验研究
• 5.1 酵母粉碎破壁技术
• 5.1.1 酵母菌
• 5.1.2 工业酵母破壁技术
• 5.2 酵母均质粉碎破壁实验方案
• 5.2.1 实验目的
• 5.2.2 实验材料与仪器
• 5.2.3 实验操作方法
• 5.3 酵母均质粉碎破壁实验分析
• 5.3.1 回归正交组合实验设计
• 5.3.2 回归正交模型分析
• 5.3.3 因素影响主次正交分析
• 5.3.4 酵母均质粉碎破壁实验总结
• 第六章 超高压酵母均质粉碎破壁实验参数预测分析
• 6.1 人工神经网络
• 6.1.1 人工神经网络的基本概念
• 6.1.2 人工神经网络的特点及应用
• 6.2 BP 网络
• 6.2.1 BP 网络的基本概念
• 6.2.2 BP 网络的学习算法
• 6.3 酵母均质粉碎破壁实验参数的BP 网络仿真与预测
• 6.3.1 BP 网络结构设计
• 6.3.2 BP 网络仿真预测
• 6.4 酵母均质粉碎破壁实验总结
• 第七章 总结
• 7.1 数值模拟分析总结
• 7.2 酵母均质粉碎破壁实验总结
• 7.3 展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录1 基本遗传算法程序
• 附录2 基本BP 神经网络算法程序
• 附录3 作者在攻读硕士学位期间发表的论文