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Ansys Rocky圆锥破碎机工作过程仿真

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典型的采矿和骨料行业企业每天处理着几十万吨的矿石材料,高性能的矿山设备可以极大提升生产率,优化能源消耗,降低每吨成本、提高安全性及规避生产风险。


相关设备运行中涉及矿石及物料颗粒-颗粒作用、颗粒-流体作用、流体-颗粒-设备作用,Ansys Rocky可以帮助设计人员进行相关作用仿真,实现设备优化和性能提升,仿真场景包括不限于:


  • 非规则颗粒输运、分离效率

  • 湿式物料输运

  • 物料研磨、破碎

  • 颗粒冲撞/力、设备磨损

  • 湿法研磨

  • 物料颗粒的堵塞等


破碎机(也称为碎石机)是矿山行业的一种常见设备,用于将原矿石通过挤压及弯曲作用破碎成小块颗粒。按照破碎方式,有颚式破碎机、旋回破碎机、圆锥式破碎机、辊式破碎机、锤式破碎机和反击式破碎机等不同种类。通过仿真手段可以对破碎机破碎过程复杂的颗粒-颗粒、颗粒-壁面交互作用进行数值预测,相关结果可用于确定破碎机运行的操作条件(矿石物料投入量等)、破碎机几何参数(锥面角度,轴偏心角度等)、运行条件(如转速控制等)以及功耗等。


     
     

图 破碎机的破碎过程仿真


本例以圆锥式破碎机工作过程仿真为例,演示如何使用Ansys Rocky导入几何外形,设置破碎机运动过程、设定颗粒组属性,设置破碎模型,运行仿真及制作结果动画。本例使用软件版本为Ansys Rocky 2023R2。


来源:艾迪捷
MechanicalFluentWorkbenchRocky材料控制ANSYS
著作权归作者所有,欢迎分享,未经许可,不得转载
首次发布时间:2025-09-13
最近编辑:17小时前
艾迪捷
MBD CAE解决方案专家
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基于CONVERGE的氢气涡轮发动机回火分析

作者:CONVERGE官方氢燃料已经成为燃气轮机更有吸引力的替代燃料之一,并得到了多个国家的支持,以取代或补充传统石化燃料。氢燃料具有许多优点:具有更高的热值,燃烧时不产生温室气体,并且可以与现有燃料混合而无需对燃烧器进行重大改造[1]。虽然氢燃料有很多优点,但真正要用在燃气轮机中会面临随之而来的许多设计、储存和运行方面的挑战。设计新燃气轮机或改造旧燃气轮机的一个主要挑战是防止燃烧室中出现一种叫做“回火”的现象。在回火过程中,火焰以高于进气流速的速度向上游传播。持续的回火会对燃烧器造成严重的热损伤[2]。与传统石化燃料相比,氢具有更快的化学反应动力学特性和更高的火焰速度,使其更容易发生回火。为了缓解这种现象,人们正在进行各种研究,以找出氢燃料安全运行的极限。在Convergent Science,我们使用CONVERGE进行了一项研究来分析旋流燃烧器中的回火现象。我们将模拟结果与D. Ebi在德克萨斯大学奥斯汀分校进行的实验工作[3]进行了比较。计算设置图1显示了我们研究的旋涡燃烧室的几何形状。预混燃料和空气从底部进入,通过旋流器,在燃烧室点燃。为了准确预测回火,我们采用了 LES-dynamic structure湍流模型和详细化学反应机理[4]燃烧模型,并与流动求解器充分耦合。由于火焰在回火过程中向上游传播,预混段和燃烧室中的网格必须足够精细,以捕捉火焰前锋。然而,这种方法将导致计算时间无法承受。为了在合理的时间范围内获得准确的结果,我们使用了CONVERGE的自适应网格加密(AMR)技术来增加火焰前锋的网格分辨率,同时在计算域的其它空间保持较粗的网格。 图1:旋转燃烧室几何形状。回火结果在图2中,我们展示了CH4 +空气(当量比Φ = 0.8)混合气的实验结果和模拟结果的图像对比。可以看到无论是火焰结构还是发展过程,模拟和实验都非常非常相似。我们还分析了CH4 + H2 +空气(Φ = 0.4)混合气的回火极限。对于这种特殊的燃料混合气,实测的回火临界值是75%的H2体积分数。而根据我们的模拟结果,预测出来的H2回火临界体积分数为77%。 图2:CH4 +空气火焰(Φ = 0.8, T 在=293 k, Reh= 4000)回火。上部为实验数[3],下部为模拟火焰结论本研究展示了一种用于准确预测回火和火焰传播的工程解决方案。有关这项研究的更多细节,可以参考我们发表的论文[5]!CONVERGE在模拟复杂几何形状和燃烧方面有着诸多的优势和良好的口碑,是所有燃气轮机流动模拟的首选工具。参考文献[1] “bp Statistical Review of World Energy, 2022 | 71st Edition”, bp, 2022. https://www.bp.com/content/dam/bp/business-sites/en/global/corporate/pdfs/energy-economics/statistical-review/bp-stats-review-2022-full-report.pdf[2] Kumar, G., and Attal, N., “Accurate Predictions of Flashback in a Swirling Combustor with Detailed Chemistry and Adaptive Mesh Refinement,” AIAA SciTech Forum, San Diego, CA, United States, Jan 3–7, 2022. DOI: 10.2514/6.2022-1722[3] Ebi, D.F., “Boundary Layer Flashback of Swirl Flames,” Ph.D. thesis, The University of Texas at Austin, Austin, TX, United States, 2016. https://repositories.lib.utexas.edu/handle/2152/38721[4] G.P. Smith, Y. Tao, and H. Wang, Foundational Fuel Chemistry Model Version 1.0 (FFCM-1), https://web.stanford.edu/group/haiwanglab/FFCM1/pages/download.html, 2016.[5] https://convergecfd.com/blog/bibliography来源:艾迪捷

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