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1、引言

隨著人們生活水平的提高以及環境意識的增強，對空氣質量的要求也越來越嚴格，而空氣凈化器作為一種能夠凈化空氣中的污染物、提高空氣清潔度的設備，受到廣泛的使用。空氣凈化器通常在室內使用，顧客對噪音有直觀的體驗，凈化器噪聲的很大一部分來自風輪與空氣的作用，所以一個低噪的風輪設計就顯得至關重要，對風輪進行提效和降噪優化有利于氣動噪聲和整體能耗的降低。本文將從空氣凈化器風輪著手，以降噪為首要研究目標，利用ANSYS CFD系列軟件來探索一套風輪的研究方法，以作為實驗的補充。

2、風輪流場仿真分析方案

市面上常見的空氣凈化器由過濾網、電機和風輪等組成，產品的凈化原理如圖1所示。

圖1 空氣凈化器流場示意圖

本文將以無限極享優樂牌空氣凈化器為研究對象，以現有電機、濾網等部件性能參數作為基礎，利用ANSYS CFD系列軟件來探索一套風輪的研究方法，對凈化器的流場和噪聲進行仿真優化，以達到降噪的目的，并指導后續的結構設計。

在整個空氣凈化器系統中，影響風輪效率及噪聲大小的尺寸參數可達10多個。如果對風輪進行全參數的分析，DOE數量會非常龐大，計算周期會很長。因此在本文研究中，先保持葉型不變，選取葉輪部分安裝角度和結構尺寸進行參數化分析；若降噪結果不理想，再對葉型局部參數進行優化，并進一步對葉輪安裝參數進行參數優化。

3、流場及噪聲優化分析

3.1 凈化器流場簡化及網格劃分

圖1為某品牌空氣凈化器的原始幾何模型，為確保得到較高質量的網格，先通過ANSYS DM的幾何清理工具，對凈化器模型進行幾何修復并提取流場，并進一步利用ANSYS Meshing進行網格劃分，最終得到如圖2所示的整體網格。

圖2 凈化器流場整體網格

3.2 濾網阻力模型

在空氣凈化器中，各層濾網起到對空氣的不斷過濾和凈化作用，但也存在較大的空氣阻力。所以在凈化器流場的分析中，濾網模型必須考慮。但由于濾網層結構非常復雜，在仿真中直接進行網格劃分是不現實的，對于這類結構的模擬，可使用Fluent軟件的多孔介質模型來進行簡化。其中初效濾網層透空率比較大且厚度較小，該層可忽略，僅需考慮HEPA微粒濾網和氣味濾網，相應簡化模型可根據圖3和圖4中壓降-流速的實驗數據（圖中藍色線）進行多項式擬合，最終得出兩濾網的擬合關系分別為：P1=41×V1和P2=11×V2+23.5×V22，其中P1、V1表示HEPA微粒濾網的壓降與流速，P2、V2表示氣味濾網的壓降與流速。

圖3 HEPA微粒濾網壓降-流速關系

圖4 氣味濾網壓降-流速關系

3.3 原始模型的流場及噪聲評估

在進行優化計算之前，先使用FLUENT對原始模型進行分析，獲得原始設計的凈化空氣體積流量及噪音水平，作為后續優化的基準。為提高分析效率，計算中將使用MRF的方法來模擬葉輪旋轉區域，根據電機參數設定該區域轉動速度為780rpm，對風機氣動噪聲的評估將采用FLUENT中的Proudman寬頻噪聲模型，主要考慮由固體邊界上的湍流邊界層流動產生的遠場噪聲，通過Curle積分評估離心風機的聲功率級，在后續優化過程中比較不同方案聲源最大聲功率級的變化，用于評估各優化方案對噪聲的影響。

計算環境工況取壓力為101325Pa、溫度300K時的空氣參數，此時密度為1.225kg/m3；由于風道內流速較低，遠小于0.3個馬赫數，可認為流動是不可壓的；對于該問題可設定湍流模型為SST k-w模型。通過計算最終得到空氣流量為491m3/h，葉輪表面平均聲功率級為45.2dB，從圖5、圖6中可以看到在葉輪前緣處，聲功率是最大的，這可能是由于氣流對葉片前緣的沖擊作用引起的。

圖5 速度流線圖

圖6 葉輪表面聲功率級

3.4 風輪優化方案1

考慮到風輪的葉型和安裝參數非常之多，在風輪優化方案1中將保持葉型不變，僅對以下四個參數（如圖7所示，箭頭方向為正）進行優化分析：

圖7 葉輪參數化方案

（1）出口寬度變化：以原始寬度為基準，取值范圍為[-30mm, 0mm]；

（2）葉輪轉角1：葉輪扭轉角度，以原設計為基準，取值范圍為[-15°，15°]；

（3）葉輪轉角2：葉輪傾斜角度，以原設計為基準，箭頭方向為正，取值范圍為[-15°，15°]；

（4）葉輪數量：取值范圍為[50，80]。

確定了上述尺寸參數后，就可以進行DOE分析。DOE計算結束后，可以利用ANSYS Workbench下的Parameters Correlation工具進行全局敏感度分析，以確定在給定的參數范圍內，各個輸入參數對結果的影響程度，通過分析可以排除一些對結果沒有影響的參數。

計算分析結果如圖8，見增大出口寬度可以增加風量和全壓效率，還可以減小葉輪表面最大聲功率，而該參數對葉輪表面平均聲功率不敏感；此外隨著轉角1（即葉片扭轉角）變大，葉輪表面聲功率會降低，但風量也會減少，而隨著轉角2（即葉輪傾斜角度）的增加，雖然能夠提高風量，但會使得葉輪表面聲功率增加；增大葉輪數量可以提高全壓效率，而不會明顯影響其他輸出參數。

圖8 風輪優化方案的全局敏感度分析圖

根據全局敏感性分析，出口寬度越大對高效低噪的設計更有利，考慮到空間的限制，將保持葉輪寬度不變。使用Screening方法，分別以降噪和提高流量作為主要目標進行尋優。最終得出以下原設計與優化方案的結果對比，見表1（注：以上變化均在參數取值范圍內討論），結果顯示，若以降噪為優先目標，可降低葉輪表面平均聲功率級約2dB，但流量也會損失10%左右；若以提高流量為優先目標，可提高流量至少5%左右，但葉輪表面平均聲功率級會增加0.7dB左右。

3.5 風輪優化方案2

通過方案1的優化很難在降噪的同時進一步提高流量。因此方案2將考慮在原葉型的基礎上，對葉輪局部參數進行調整，并選取較優的葉輪結構進行安裝角度的優化，選取如圖9的4個參數進行調整。

圖9 局部參數優化方案

優化結果對比如表2所示，該優化后的葉輪，不僅能夠提高少量流量，還能降低葉輪表面平均聲功率級約0.7dB。

基于該優化葉輪，按照葉輪優化方案1的方法進一步進行安裝角度的尋優，最終得出三種方案，見表3。

通過上述分析，由此可得組號2.2的葉輪，在流量減少不超過2%的情況下，降低葉輪表面平均聲功率級達1.43dB，效果最明顯。

圖10為原始設計和組號2.2的流線圖對比，可見流線的傾斜分布與葉輪的傾斜布置更加匹配，另外可以明顯降低葉輪流道內的渦流區域，最終提高出風的效率。

圖10 原始設計（左）和組號2.2（右）的流線圖

4、實驗結果

為驗證仿真優化方案的可行性，針對原風輪和按照方案組號2.2優化后的風輪結構，采用家用電器噪聲測試標準GB/T 4214.1-2000中提供的方法，分別進行了凈化器的噪聲測試，相應的測試結果如表4。

由測試結果可知，通過風輪的優化，最后能降低噪聲約1.9dB，與CFD降噪分析趨勢一致，說明利用該參數優化方法進行降噪研究是可行的。

5、結論

本文通過ANSYS Workbench平臺來搭建自動化，參數化分析及優化流程，利用DesignXplorer軟件研究了風輪設計參數對流量和噪聲等輸出參數的影響，結果顯示通過結構優化可以達到降噪的目的，并通過試驗驗證了該方法的可靠性。主要的結論如下：

（1）通過對風輪安裝角度進行參數優化，以降噪為優先目標，可降低葉輪表面平均聲功率級約2dB，但流量也會損失10%左右；若以提高流量為優先目標，可提高流量至少5%左右，但葉輪表面平均聲功率級會增加0.7dB左右。

（2）通過對風輪局部參數進行優化，以降噪和提高流量作為綜合目標進行尋優，最終得到了可以同時提高流量和降低噪聲的葉輪設計，并且進一步對安裝角度進行參數調整，最終得到了一組葉輪方案，在不明顯降低出風量的情況下，能減少葉輪表面聲功率級達1.43dB。

（3）總的來說，對該類型的離心風輪，在不改變原風機結構的情況下，根據輸出目標的不同，可以參考表5去調整尺寸參數，可見，要達到高效低噪的目的，通常有兩種辦法：一是根據實際情況來折中選擇，這也是目前DesignXplorer軟件常用的尋優方法；二是通過優化風道參數來達到高效低噪的目的，這也是下一階段將進行的研究。

參考文獻

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