JP6061499B2 - 壊食予測方法および壊食予測システム、この予測に用いる壊食特性データベースおよびその構築方法 - Google Patents
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Description
この予測方法は、
1)模型流体機械あるいは実機流体機械におけるキャビテーション壊食の発生位置を予測し、
2)発生位置を軟質金属で構成し、
3)流体機械を運転して軟質金属の表面に壊食を生じさせ、
4)計測手段で壊食による変形量を計測し、
5)変形量に基づいてその変形量の時間変化である変形速度を算出し、
6)変形速度とキャビテーション強度との関係のデータベースを用いてキャビテーション強度を算出し、
7)このキャビテーション強度に基づいて、キャビテーションによる壊食量を予測するものである。
たびに、実験をやり直す必要あり、3)軟質金属を貼り付ける場合、両面テープなどの貼り付け方法の影響が出る可能性あり、4)キャビテーション壊食が進行した場合、ポンプ性能が変化するが、その影響は考慮されていない点、などである。
扱うため、物体形状および周りの空間を離散化する必要があり、一般には格子(グリッドあるいはメッシュとも)で表現する。格子生成には四面体を用いた非構造格子法、直方体を用いた直交格子法などさまざまな手法がある。解析ステップでは、コンピュータを用いて格子毎の流れ方程式の近似解を求める。計算の結果として、各格子ごとの圧力・流速・密度などが求まる。
壊食予測に先だって、各種材料の壊食特性データベースを構築する必要がある。これは、キャビテーションの強度が同じであっても、構造物の材料によって壊食特性が異なるからである。
、材料の特性(例えば、引張強度や硬度など)に基づいて、試験済みの材料のデータから、引張強度や硬度の値が近い材料については、壊食特性をある程度の精度で推測することが可能だからである。また、磁歪式試験装置や噴流式試験装置による既存の壊食データと、それに基づく、各材料間の耐キャビテーション壊食性の相対比較から推定することもできる。
両方を示している。
[初期形状データ取得]
先ず、キャビテーションCFDを実施するために、予測対象となる流体機械の初期形状データを取得する必要がある。流体機械の初期形状は、CADデータが存在する場合には、このCADデータを直接用いることができる。一方、CADデータが存在しない場合には、予測対象の実際の流体機械の形状を計測して取得する。実際の形状を計測する具体的な手法の一例としては、レーザ光を用いた表面的な計測から三次元データを再構成するものである。これは、予測対象となる流体機械の表面にレーザ光を照射し、反射したレーザ光をカメラで撮像して、三次元形状データに変換するものである。
次に、CFDを実施するために、流体機械等の内部に形成される流路に対して格子を生成する。格子の生成は、流体機械の形状データから流路の形状を算出し、そして、算出された流路の形状から、各部を格子の集まりとして定義してゆく。格子生成の際に、流体機械の表面付近の格子サイズを小さくし、それ以外の領域の格子サイズを大きくすることで、計算精度の向上あるいは維持を実現しつつ、計算に要する時間を短縮することができる。
次に、流体機械を構成する材質を決定する。材料によって、壊食特性が異なるからである。
次に、壊食を予測するための運転条件を決定する。これは、流体機械に生じる壊食の速度や量が、運転条件によって影響を受けるからである。ここでは、例えば、運転時間、運転速度(例えば、回転体であれば回転数)、流れる流体の特性(例えば、流速、圧力、温度、比重、粘性など)が決定される。
各格子に対して、運転条件に基づいて、初期形状に対するCFD実施による数値解析を行い、各部におけるキャビテーション強度分布を算出する。キャビテーションの強度分布は、多くの研究者によって提案されているが、いずれの計算法を用いても良い。データベース作成段階で、実験結果との相関性が高いものを選ぶと良い。一例として、文献A(能見,井小萩,伊賀,”数値解析によるキャビテーション壊食予測技術の開発”,第59回ターボ機械協会講演論文集,(2008),pp49-54)のものを以下に示す。流体中の局所的な壊食強
度caを、局所圧力p、局所気泡量α(気泡の体積率であるボイド率)、局所的な圧力上昇の大きさをDP/Dt、局所的敵な気泡崩壊の大きさを−Dα/Dtで表わすと、以下
の通りとなる。
微分におきかわる。式(1)の関数Fとしては、単純な以下の四式を例示する。
均壊食強さとして式(7)を定義する。
キャビテーション強度分布および流体機械等の使用材料から、流体機械の各部位における壊食強度分布を算出する。材料と壊食強度との関係は上述した壊食特性データベースとして構築されているので、壊食強度分布の算出の際にはこの情報を利用する。
[表面粗さの推定]
表面粗さの変更とは、流体機械の形状は変わらないと仮定した上で、表面の平滑性を仮想的に変更することである。流体機械の表面は、壊食が進行する前に潜伏期と呼ばれるステップを経る。この潜伏期とは、流体機械の壊食自体は生じていないが、表面にへこみなどが形成されて、表面粗さが増大する過程である。上記壊食特性データベースを用いれば、潜伏期の表面粗さの増大も予測できるため、次の壊食予測のために表面粗さの推定値も算出しておく。なお、表面粗さに関する推定値としては、潜伏期の平均表面粗さ増大量、最大表面粗さ増大量及び潜伏期間(表面粗さがが増大する時間)などがある。
次に、推定した表面粗さの増大を、CFDにおける流体機械表面の表面粗さ効果として境界条件として反映させ、再度キャビテーションCFDを実施する。このCFDによって、表面粗さ増大後のキャビテーション強度分布が再算出される。
上記ステップで再算出したキャビテーション壊食強度分布を用い、そこからある時間進行した後の壊食面形状を予測する。この壊食面形状の予測にも、上記方法で構築した壊食特性データベースを用いる。壊食面形状に関する情報としては、例えば、壊食深さや表面性状が含まれる。
[代表球の半径分布の決定]
壊食を予測するために、1回の壊食による形状変化を、多数の球面による固体材料部分の削り込みとして近似表現する。その代表球の半径分布を決定する。代表球の半径は、異なる値を仮定してもよいし、すべて同一の値を仮定してもよい。
次に、壊食が生じる位置を仮定するために、代表球の中心位置分布を決定する。代表球の中心位置の分布は、壊食強度分布によって決定されるものであり、例えば、壊食強度が高い部位は多数の代表球の中心位置が設定される。一方、壊食強度が低い部位は、中心位置が設定される代表球の数は少ない。このため、壊食強度の高い位置ほど、多数の代表球によってより壊食が進行することとなる。
次に、変形回数を決定する。変形回数とは、代表球を用いた変形の回数であり、変形回数が多いほど、代表球による壊食に起因する変形が大きくなる。
初期形状のデータ、代表球の半径および中心位置分布、代表球による変形回数に基づき、壊食後の形状を近似壊食面として算出する。具体的には、初期形状に対し、代表球を用いた壊食が進行したと仮定し、壊食後の形状を近似的に表す。
物を表現するのに用いられる各種技法、フラクタル理論、セルオートマトン、カオス、ニューロン、ウェーブレット、遺伝的アルゴリズム、L−システムなどが適用可能である。
1)壊食の無い状態のソリッドモデルを設定する。
2)上記のソリッドモデルに、比較的なめらかな(曲率半径が大)のくぼみを設ける。
3)上記の比較的なめらかな、くぼみを有するソリッドモデルに対し、大よそ、くぼみ表面に中心座標が位置する球面(くぼみより曲率半径が小)で、上記のくぼみ面及びその周辺のソリッドモデル表面を、くり抜くような操作を多数回、繰り返す。
4)くり抜き操作の際、先にくり抜かれた球面を新たな表面と考え、球の中心座標は、元々のソリッドモデルの表面よりも内側に位置させる。
5)上記の、球の半径、球の数密度(単位面積当たりの球の個数)には、分布を持たせても良い。また、その分布自体が、局所的に変化しても良い。これにより、くぼみの底だけ、多孔質の粗さが細かいといった表面性状を表現できる。
6)上記の分布を考慮した上で、くり抜き操作には、乱数を用い、実際の壊食面形状のランダム性も表現する。
1)壊食の無い状態のソリッドモデルを設定する。
2)上記のソリッドモデルに対し、大よそ、表面に中心座標が位置する球面(くぼみより曲率半径が小)で、ソリッドモデル表面を、くり抜くような操作を多数回、繰り返す。
3)くり抜き操作の際、先にくり抜かれた球面を新たな表面と考え、球の中心座標は、元々のソリッドモデルの表面よりも内側に位置させる。
4)上記の、球の半径、球の数密度(単位面積当たりの球の個数)には、分布を持たせても良い。また、その分布自体が、局所的に変化しても良い。これにより、数密度が大な領域は深く掘られ、全体として、くぼみが形成される。また、くぼみの底だけ、多孔質の粗さが細かいといった表面性状を表現できる。
5)上記の分布を考慮した上で、くり抜き操作には、乱数を用い、実際の壊食面形状のランダム性も表現する。
6)このような数学表現を用いる場合、ソリッドモデル表面における、上記の球の局所的な半径分布(最大半径と最小半径の範囲および、半径毎の存在確率を与える)と、局所的
な数密度分布を与える。簡便には代表的な球半径を数種類と、その種類毎の局所的な数密度を与えれば良い。
球半径は一定値、球の数密度は、ソリッドモデル上面の中心位置が最大となる正規分布を与えている。図は全て、中央断面でカットした状態を表示している。
変形後の形状を表す近似壊食面に基づき、流路に対して格子を再生成し、CFDによるキャビテーション強度分布を算出し、再び壊食強度分布を算出するプロセスに戻り、得られた新たなキャビテーション強度分布に基づいて、壊食強度分布を再算出する。そこからさらにある時間経過した後の壊食面形状を予測する。
流体機械に対しても適用可能である。具体的には、図3のケース2で示すように、壊食が進行している流体の形状データを取得し、壊食を含んだ形状によるキャビテーションCFDを実施し、上述の方法を用いて、それ以降の壊食の進行を予測するのである。当該実施形態では、上述した潜伏期が既に終了しているため、壊食強度分布の算出→壊食面の近似→壊食強度分布の再算出を繰り返すだけでよい。なお、壊食を含んだ形状の測定には、3Dレーザー計測機や印象材などを用いる。3Dレーザー計測は、壊食による孔の開口部より奥が広がっているような、いわゆるタコツボ状の形状部分には適用できない。しかし、これらに関しては、柔軟な印象材(型取り材)の利用、X線撮像装置やCTスキャナ等の技術を利用することにより補完可能である。
Claims (11)
- キャビテーションによって生じる流体機械の壊食を予測する方法であって、
前記流体機械によって形成される流路についてキャビテーションCFD法を用いて得られたキャビテーション流れ場特性から、前記流体機械の各部位における壊食強度分布を算出し、
前記壊食強度分布に基づいて、流体機械の壊食後の表面を近似壊食面として算出し、
算出された近似壊食面を含む流路についてキャビテーションCFD法を用いて、前記流体機械の各部位における壊食強度分布を再算出し、
前記再算出された壊食強度分布に基づいて、前記近似壊食面の変形後の形状を再算出し、
前記近似壊食面の算出は、前記壊食強度分布に基づいて、多孔質の表面性状を有する壊食面を仮想するための代表球の半径分布、中心位置分布および代表球による形状変形回数を決定し、
決定された前記代表球に関する情報に基づいて、前記近似壊食面の変形後の形状を算出することを特徴とする壊食予測方法。 - 前記壊食強度分布に基づいて、更に前記流体機械表面に生じる壊食深さ分布を算出し、当該壊食深さ分布も利用して前記近似壊食面の変形後の形状を算出することを特徴とする、請求項1に記載の壊食予測方法。
- 前記壊食強度分布の算出に先だって、
キャビテーションCFD法を用いて得られたキャビテーション流れ場特性から、壊食の無い前記流体機械の初期形状に対する各部位における壊食強度分布を算出し、
前記壊食強度分布に基づいて、壊食初期の潜伏期の微小変形作用を仮想するための、前記流体機械表面の各部位における表面粗さを変更して、
再度キャビテーションCFD法によって初期形状に対する壊食強度分布を算出し、
算出された当該壊食強度分布に基づいて壊食予測を行うことを特徴とする、請求項1ま
たは2に記載の壊食予測方法。 - 前記壊食強度分布の算出に先だって、
実際の運転によって、既に壊食が生じている前記流体機械の形状を測定し、
その測定結果に基づき、既に生じている壊食面を含む流路に対してキャビテーションCFD法を用いて、前記流体機械の壊食を含む形状に対する壊食強度分布を算出し、
算出された壊食強度分布に基づいて壊食予測を行うことを特徴とする、請求項1または2に記載の壊食予測方法。 - 請求項1〜4に記載の壊食予測方法を実行するための壊食予測システムであって、
記憶手段及びCPUを具備するコンピュータと、コンピュータに情報を入力する入力手段と、コンピュータによって計算された結果を表示する表示手段とを備え、
前記記憶手段には、前記壊食予測方法を実行するための壊食予測プログラムが記憶されており、
前記CPUは、前記記憶手段から壊食予測プログラムを読みだし、入力手段によって入力される流体機械の形状データと材料情報に基づいて、壊食後の流体機械の予測形状を算出し、当該予測形状に関する情報を前記表示手段に表示することを特徴とする、壊食予測システム。 - 前記CPUは、時間の経過に伴う流体機械の形状変化を算出し、当該形状変化を前記表示手段に対してアニメーションで表示させることを特徴とする、請求項5に記載の壊食予測システム。
- 流体機械に使用される材料の壊食特性のデータベースであって、
材料名、材料特性および所定の壊食強度に対する壊食特性の情報を含んでおり、
前記壊食特性は、壊食体積、壊食深さ、壊食深さ分布、壊食面の表面性状を含み、
前記表面性状は、流体機械の表面粗さあるいは表面形状パターンである、ことを特徴とする壊食特性データベース。 - 前記壊食特性に関する情報は、時間の進行に伴う異なる時点での少なくとも2組の情報であることを特徴とする、請求項7に記載の壊食特性データベース。
- 前記キャビテーションCFDの実施の際に、請求項7又は8の壊食特性データベースの情報を利用することを特徴とする、請求項1〜4の何れか一項に記載の壊食予測方法。
- 前記記憶手段には、請求項7又は8の壊食特性データベースの情報が記憶されており、当該データベースの情報を壊食予測に利用することを特徴とする、請求項6又は7に記載の壊食予測システム。
- 請求項1〜4及び9の何れか一項に記載の壊食予測方法を実施するための、コンピュータで実行可能な壊食予測プログラム。
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