Questions tagged «fluid-mechanics»

与静止的流体(流体静力学)或运动中的流体的力和效应(流体动力学)有关的问题。

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水力虹吸溢洪道进出速度大小和轮廓
我正在通过虹吸溢洪道进行液压海水流动。我的任务是确定溢洪道前方的位置处的流速和剖面 流体进入溢洪道 流量离开溢洪道 参见问题图。 现在计算通过虹吸管的流量的基本公式 是 ΔH=ξv22gΔH=ξv22g \Delta H = \xi \frac{v^2}{2g} ,其中: ΔHΔH\Delta H =压头 ξξ\xi =总摩擦损失 v =流速 g =重力加速度 问题是:对于给定的压头,几何形状和摩擦损失系数,溢洪道前方位置处的流量分布和速度(见图)是多少? 请注意,我目前不寻求完整的CFD分析。 感谢您提供有关如何解决此问题的帮助。 。


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如何监测和控制通过(极长)管道的气体流量?
(这与测量喷嘴内部的马赫数紧密相关,但与超声速无关) 摩擦和热传递会影响可压缩流(范诺和瑞利流)的马赫数。严格控制流动特性非常重要,这是我的问题: 如何知道长管道中输送某种气体(例如WEPP)的马赫数? 通过这些管道可以维护什么马赫数? 考虑到循环温度的变化和管道内部的摩擦,马赫数如何保持恒定/在一定范围内?

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低成本,中等精度的水深测量
tl; dr:与一位老朋友进行了长时间的交谈之后,我意识到了一些事情: 对于大多数人而言,最有价值的衡量标准是井中水深。 第二有价值的是井水。 下文讨论的“起泡器”解决方案还有另一个主要弱点(除了气泵的脆弱性之外):将氧气引入井水将导致形成氧化物,不仅使管的开口导致矿物结垢,而且还会使矿物结垢。一直到内部正常水平。他知道,因为他不得不处理几乎完全相似的事情,这是一个主要的障碍。较大尺寸的管道会减慢该过程,但最终会阻塞管道。 我们正在重新研究使用带有差压传感器的内胆式气囊的解决方案。对于如何做到这一点,他有一些具体的想法(但仍有一些细节有待解决)。 哦,他在大约10秒钟内解决了坦克问题。在从油箱到压力泵的管道上放置一个压力传感器。忽略泵启动时发生的尖峰,我们可以通过便宜且易于理解的传感器获得所需的压力读数。嘘!一旦他说我差点踢自己,那真是太明显了。 我感谢大家的想法和分析。如果有人对项目的发展感兴趣,请关注waterunderground.net。目前还很空,但是应该在一个月左右的时间内包含更多内容。 背景故事 我正在为北加州的人们设计一个开源的水井和水使用情况监控系统。目的是能够测量从油井到油箱,从水箱到房屋以及从水箱到灌溉的水流量,并监视水箱和水井中的水深。对于一个包含CPU,3个流量传感器和2个压力传感器的系统,我们目前的目标零件成本在200 美元以下,尽管我们认为经过几次设计迭代,我们也许可以将其降低到接近100 美元。 现在,似乎终于解决了流量传感器的问题,最终我们有了母G1 => US 1“滑套适配器的供应商,可以将廉价的霍尔效应传感器集成到标准的美国管道环境中。深度测量解决方案并不是那么简单。 我要在这里进行理性检查,然后再开始购买错误的东西,无论是大小,类型还是完全不同。 问题陈述 我需要一种低成本的方法来以中等程度的精度(例如+/- 5%)测量两列水的深度。尽管我们拥有的物业是Alpha 1网站,我们还是希望针对其他具有类似需求的物业按比例放大或缩小的解决方案。 我们有: 约3,000加仑的储罐 装满水时8.5'。其他坦克的高度类似+/- 5'。 一口水井。我们自己的水深75英尺,水深37英尺。该地区的其他水井浅至30'w / 15'的水,或深至300'w / 70+'的水。 我们有以下标准: 油箱不超过$ 30,(希望)油井不超过$ 50。降低成本将是巨大的。 解决方案必须以某种方式(手波)与Arduino,BeagleBone Black或类似的低成本控制器集成。 连续读数是理想的,但是每15、30或<whatever>分钟触发一次的读数是可以接受的。 没有电子/电气系统中的孔或槽中。 井或水箱中没有金属,可能是用来称重进入水管的材料的材料除外。 对于从35'深w / 15'水到300'深w / 60 +'水的井,该解决方案应该相当有效(无双关)。 在到目前为止考虑的几种解决方案中,我们目前的领先者是“冒泡者”,如本文所述: 鼓泡式液位传感器如图3所示。浸入管的开口端靠近容器底部,其携带吹扫气体(通常为空气,尽管在存在污染或污染的危险时可以使用惰性气体,例如干氮气)。与过程流体的氧化反应)当气体向下流到汲取管的出口时,管中的压力会升高,直到克服出口处液位产生的静水压力为止。该压力等于过程流体的密度乘以从汲取管末端到地面的深度,并由连接到该管的压力传感器进行监控。 我们计划使用: 权重为1/4“至3/8”的开放式试管(或者更好的是,用拉链固定在井的上升管上)以悬挂在底部上方一小段距离(我们可以在水箱中靠得更近,但是井往往会淤积在几英尺之内)。小型下导管是采用这种方法的强项,因为几乎没有东西进入井本身。 一些(便宜的)气压源(300+ …

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对于半径在亚毫米范围内的管道,您可以使用Hagen-Poiseuille方程吗?
因为这将取决于压降,所以假设它不会超出0到100 bar的范围。不可压缩流体的Hagen-Poiseuille方程定义为:ΔpΔp\Delta p V˙=πR4Δp8ηLV˙=πR4Δp8ηL \dot{V} = \frac{\pi R^4 \Delta p}{8\eta L} 我意识到它不适用于非常小的(nm)直径,因此这个问题是在微流体技​​术的背景下提出的。在这种情况下,目标流体的运动粘度为1 cSt至10000 cSt。


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从根本上将空化和沸腾区别为不同现象的原因是什么?
空化和沸腾是现象的名称,它们都涉及液体中蒸气气泡的突然出现,并且在两种情况下都发生在局部静水压低于流体蒸气压的情况下,但这并不一定意味着它们是同样的事情。 在这段视频中,有一个水中的电加热元件的视频,在01:00到02:00之间,快速气泡破裂产生的声音越来越大,但几乎看不到气泡。产生这种声音的过程是否被视为沸腾或空化?有什么区别? 我已经在另一个SE站点上对相关问题做了一个临时性的回答:过冷的推进剂如何(实际上)如何减少涡轮泵内的气蚀并使进料更容易?我无法接受以“空化沸腾”为开头的问题的答案。 尽管它们是相关的,但从根本上将空化和沸腾区别为不同现象的是什么呢?

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估算临界流动的达西摩擦系数
的达西-威斯巴哈方程式被用于计算管道中输送不可压缩的流体的摩擦压力损失。该等式使用无量纲达西摩擦系数(也称为穆迪因子)来说明管道表面的相对粗糙度。 这个经验因素是由穆迪通过实验确定的,通常从穆迪图表中读出。然而,我正在软件中实施压降计算,因此我需要一种非图形方式来找到达西摩擦系数。 在层流(Re <2320)和湍流(Re> 4000)流动下计算达西摩擦系数的方程式很容易获得。但是我还没有找到一个对层流和湍流(2320 <Re <4000)之间存在的过渡区有效的区域,也称为“临界区”。 我知道流体流动很复杂,很难在这个地区预测。但是,是否有一种常用的方法能够合理估算该临界区的摩擦系数? 我找到了学生论文中描述的方法,但它没有经过同行评审,仅限于光滑的管道。我正在寻找更有经验和考验的东西。 如果没有可用的公式,其他工程师通常采取什么方法来缓解或解决这个问题?

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如何为来回往返的“车辆”设计最流体力学/空气动力学的形状(使用ANSYS)?
我有兴趣制作一个非常小的刮板,该刮板可以沿着浸没的表面来回移动,但是我需要使其具有尽可能大的流体动力学特性,从而尽可能减少对液体的干扰。 我知道我可以在ANSYS中对机翼等不同物体进行建模,但是大多数教程只专注于具有一个方向的物体。我需要设计将在液体中双向移动的最有效形状。 我知道有很多变量要处理,但是我需要某种方法来解决这个问题。谁能提供任何建议? 编辑:包括一张图片,解释得更好一些。

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在低流量和高粘度的情况下,为什么我们可以忽略Navier-Stokes中的惯性(而不是粘性)项?
在低流量和高粘度的情况下,为什么我们可以忽略Navier-Stokes中的惯性(而不是粘性)项? 完整的Navier-Stokes:ρDv⃗ Dt=ρg−∇P+μ∇2v⃗ ρDv→Dt=ρg−∇P+μ∇2v→\rho \frac{D\vec{v}}{Dt}=\rho g - \nabla P+ \mu \nabla ^2 \vec{v} 惯性词: 。Dv⃗ Dt=∂v⃗ ∂t+∂v⃗ ∂xvx+∂v⃗ ∂yvy+∂v⃗ ∂zvzDv→Dt=∂v→∂t+∂v→∂xvx+∂v→∂yvy+∂v→∂zvz\frac{D\vec{v}}{Dt}= \frac{\partial\vec{v}}{\partial t}+ \frac{\partial\vec{v}}{\partial x}v_x+ \frac{\partial\vec{v}}{\partial y}v_y+ \frac{\partial\vec{v}}{\partial z}v_z 假设流量平稳且速率较低,则。因此,惯性项可以忽略。∂v⃗ ∂Ť= 0 ,∂v⃗ ∂X≈ 0 ,∂v⃗ ∂ÿ≈ 0 ,∂v⃗ ∂ž≈ 0∂v→∂t=0,∂v→∂x≈0,∂v→∂y≈0,∂v→∂z≈0 \frac{\partial\vec{v}}{\partial t}=0, \frac{\partial\vec{v}}{\partial x}\approx0, \frac{\partial\vec{v}}{\partial y}\approx0, \frac{\partial\vec{v}}{\partial z}\approx0 但是,在我的资料中也指出将是这些情况下的主要术语。为什么不是? ∇ …


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什么是Boussinesq方法?
我想在Fluent中模拟涡轮机。出于这个原因,我研究了一些论文。在这些论文中,湍流使用可实现的k-e模型建模,非平衡壁函数用于近壁流动建模。这些论文中有以下句子: 应用Boussinesq方法将雷诺应力与平均速度梯度联系起来。 雷诺应力通过Boussinesq方法与平均速度梯度相关。 上述句子的确切含义是什么?Fluent中有直接选项吗? 在开始计算此方法之前,是否必须在Fluent中进行任何调整?

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变矩器扭矩倍增
我一直在互联网上阅读a 变矩器 倍增扭矩 在失速速度。我发现的每一个解释听起来都像挥手而不是定量的物理解释。基本上,争论认为定子重定向流动使得变矩器“更有效”,从而使扭矩倍增。这不符合我的示范资格。 据我所知,扭矩转换器允许的有效滑动使发动机旋转得更快,并且由于内燃机输出扭矩曲线,单独可以产生更大的扭矩。但这可能不是全部:人们和制造商都坚持认为变矩器会增加扭矩。 任何人都可以定量解释在这种情况下扭矩如何成倍增加吗?我认为这在物理上是可行的,因为在这样的系统中必须只能满足节能。我希望这个解释在某种程度上类似于升压转换器的操作,它可以增加电压以降低电流。

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推流反应器中的动态质量平衡
所以我想问你一个我遇到的问题。案例研究是这样的:我想研究填充床反应器内的物种分布,首先是在稳态下,但最终让我感兴趣的是反应器的动态行为。反应物是气体。对于smimle稳态情况下,如果通过定义的每个种类的质量平衡: 其中Ú小号是空塔速度(米/秒),C ^Ĵ的Ĵ物种浓度(mol /立方公尺),Ž轴向方向,ρb在反应器中的催化剂密度(千克猫/米3),νĴ,ķ的Ĵ种化学计量指数ķus∂Cj∂z=ρb∑k=1Nreacνj,kRkus∂Cj∂z=ρb∑k=1Nreacνj,kRku_s\frac{\partial C_j}{\partial z}=\rho_b \sum_{k=1}^{N_{reac}} \nu_{j,k} R_{k}ususu_sCjCjC_jjjjzzzρbρb\rho_bkgcat/m3kgcat/m3\text{kg}_\text{cat}/\text{m}^3νj,kνj,k\nu_{j,k}jjjkkk反应和是第k个反应速率(mol /(kg cat ∗ s ))。反应速率是浓度,温度和压力的已知函数,表面速度由下式给出: u s = QRkRkR_kkkkmol/(kgcat∗s)mol/(kgcat∗s)\text{mol}/(\text{kg}_\text{cat}*\text{s}) 其中Q是体积流量(m3/s),A是横截面积,Fj是第j摩尔流量(mol/s),Rg通用气体常数,T是温度,P是压力,Nc是分量的数量。但是,当处理气体时,不能假设由于摩尔变化而导致反应器的速度没有变化,这是不正确的,在这种情况下,我发现(就反应器入口和出口之间的质量平衡而言)产生的误差微不足道。us=QA=∑Ncj=1FjRgTPAus=QA=∑j=1NcFjRgTPAu_s=\frac{Q}{A}=\frac{\sum_{j=1}^{N_c}F_j \frac{Rg T}{P}}{A}QQQm3/sm3/s\text{m}^3/\text{s}AAAFjFjF_jjjjmol/smol/s\text{mol}/\text{s}RgRgRgTTTPPPNcNcN_c 现在,解决此问题的最简单方法是通过有限差分方案离散化微分方程,您将获得一组代数方程,例如: 其中我是空间节点数目(不知道这是正确的术语)。 对于那些想学习系统的动态特性方程会是这样的情况:∂Ç我,Ĵus(Ci,j−Ci−1,j)δz=ρb∑k=1Nreacνj,kRi,kus(Ci,j−Ci−1,j)δz=ρb∑k=1Nreacνj,kRi,ku_s\frac{(C_{i,j}-C_{i-1,j})}{\delta z}=\rho_b \sum_{k=1}^{N_{reac}} \nu_{j,k} R_{i,k}iii 或离散: (Ç吨,我,Ĵ -Ç吨- 1 ,我,Ĵ)∂Ci,j∂t=−us(Ci,j−Ci−1,j)δz+ρb∑k=1Nreacνj,kRi,k∂Ci,j∂t=−us(Ci,j−Ci−1,j)δz+ρb∑k=1Nreacνj,kRi,k\frac{\partial C_{i,j}}{\partial t}=-u_s\frac{(C_{i,j}-C_{i-1,j})}{\delta z}+\rho_b \sum_{k=1}^{N_{reac}} \nu_{j,k} R_{i,k}(Ct,i,j−Ct−1,i,j)δt=−us(Ct,i,j−Ct,i−1,j)δz+ρb∑k=1Nreacνj,kRt,i,k(Ct,i,j−Ct−1,i,j)δt=−us(Ct,i,j−Ct,i−1,j)δz+ρb∑k=1Nreacνj,kRt,i,k\frac{(C_{t,i,j}-C_{t-1,i,j})}{\delta t}=-u_s\frac{(C_{t,i,j}-C_{t,i-1,j})}{\delta z}+\rho_b \sum_{k=1}^{N_{reac}} \nu_{j,k} R_{t,i,k} FFFt=0t=0t=0FFFttt):就质量平衡而言是好的,但就动力学行为而言则不好,因为在每个时间间隔,速度可能是正确的,但对于反应器的整个长度而言,BUT的变化因此并未考虑停留时间。 us,i=QiA=∑Ncj=1Fi,jRgTPAus,i=QiA=∑j=1NcFi,jRgTPAu_{s,i}=\frac{Q_i}{A}=\frac{\sum_{j=1}^{N_c}F_{i,j} \frac{Rg T}{P}}{A}Fj=usCjA⇒us=f(us)Fj=usCjA⇒us=f(us)F_j=u_s C_j A\Rightarrow …

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确定可压缩气体的压力
我和一个朋友为流体课写了一篇论文,讨论了构造能发射足够快的牛排来烹饪它的大炮的细节(因为它们与流体动力学有关)。 我们很快发现(但不够快,无法改变我们的话题),对于两个二十岁的本科生来说,这篇论文有点过于雄心勃勃。尽管如此,我们仍然淘汰了弹道模拟器,食谱和压缩加热计算器,并尽了最大努力。 使我们感到困扰的问题之一是压缩用于发射牛排的气体。我们选择氦气是因为它是密度最小的气体,可能不会爆炸(例如氢气)。 使用压缩加热计算器,我们找到了拍摄牛排所需的速度,并使用伯努利方程式找到了以选定速度发射所需的压力。 我们遇到的问题是密度取决于压力,但是我们需要密度来计算所需的压力。 鉴于上述问题,如何确定压力?是否只是简单的几轮迭代,直到找到可接受的答案?

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