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恭喜浙江大学马哲辉获国家专利权

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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利一种基于涡激振动的流体动力捕捉方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN114757128B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202210538582.3,技术领域涉及:G06F30/28;该发明授权一种基于涡激振动的流体动力捕捉方法是由马哲辉;袁盟;金瑞兴;蒋颜丞;杜文琦;章帆;李文庆;钱锦远设计研发完成,并于2022-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

一种基于涡激振动的流体动力捕捉方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于涡激振动的流体动力捕捉方法,属于流体动力捕捉领域。首先根据发电装置支撑结构的设计文件进行三维建模,得到支撑结构内部流道模型;通利用计算流体力学软件进行流道内的流场计算,通过后处理实现流道内流场的可视化,确定流道内的涡量分布与雷诺数值;在此基础上设计能将交流电转化为直流电的电路模块,使水流流入发电装置时,经过双层孔板调节流速,能使圆杆上下振动并维持较大的振幅,带动磁铁棒切割磁感线,使磁感线产生交流电,通过电路模块生成直流电,流入蓄电池。本发明有效避免了传统水轮机的多种弊端,简单易用,大大简化了实验设计过程,为流体动力捕捉方式开拓了新路径。

本发明授权一种基于涡激振动的流体动力捕捉方法在权利要求书中公布了:1.一种基于涡激振动的流体动力捕捉方法,其特征在于,具体如下:S1:根据发电装置的设计文件,通过三维建模软件构建发电装置中支撑结构的三维结构模型,再根据所述三维结构模型建立支撑结构实体模型;根据所述支撑结构实体模型的内部流道,抽取出支撑结构的内部流道模型;通过网格划分软件,将所述内部流道模型离散为第一内部流道网格模型;根据所述设计文件,通过计算流体力学软件,设置所述第一内部流道网格模型的进出口边界条件,同时,根据设计文件对该模型占据的全部空间赋予流体属性,得到第二内部流道网格模型;S2:通过计算流体力学软件,在瞬态下选择相应的湍流模型;在工作环境所给定的含沙量和流速的条件下,设置湍流模型的参数并进行计算,直至观察到涡旋脱落的图像后停止计算;以所述第二内部流道网格模型的纵剖面为对象,绘制该纵剖面所在处的涡度量级云图;根据所述涡度量级云图,判断涡激振动下绕流物体的振动频率、振动幅度和粘性力大小;S3:判断所述涡度量级云图中监测点的雷诺数Re是否在2~4×104Re1~2×105的指定范围内;若涡度量级云图中监测点的雷诺数Re≤2~4×104,则减小步骤S1所得第二内部流道网格模型中绕流物体之间的距离,随后在该第二内部流道网格模型的基础下,重复步骤S1~S3,判断雷诺数是否处于指定范围内;若涡度量级云图中监测点的雷诺数Re≥1~2×105,则减小步骤S1所得第二内部流道网格模型的进口流速,随后在该第二内部流道网格模型的基础下,重复步骤S1~S3,判断雷诺数是否处于指定范围内;若涡度量级云图中监测点的雷诺数Re处于指定范围内,则直接进行步骤S4;S4:根据步骤S3优化后所得第二内部流道网格模型的进口流速,设计控制系统并执行负反馈控制,以控制优化后所得第二内部流道网格模型的平均流速,使其与进口流速之间的误差在1ms以内;S5:利用设计文件中电力模块的能量回收单元和二级滤波单元,以整合不同绕流物体振动时所发出的电流,将不规则的交流电转化为直流电;S6:根据步骤S3优化所得第二内部流道网格模型,获得支撑结构的三维结构优化模型;在该三维结构优化模型中放置绕流物体,使绕流物体的长度方向与水流方向垂直,在与绕流物体长度方向和水流方向都垂直的方向上为绕流物体留有振动余量,振动余量大于等于绕流物体横截面的两倍当量直径;根据设计文件,在三维结构优化模型的进口面覆盖固定第一孔板,在所述第一孔板的外侧面可移动式连接有结构相同的第二孔板,通过第二孔板的移动能改变进口面的开度;S7:基于步骤S6所得结构,在垂直水流方向上采用传动连接件连接相邻的绕流物体,在平行于水流方向上采用刚性连接件连接相邻的绕流物体;所述刚性连接件上固定有垂直水流方向设置的磁铁棒;用控制系统中的步进电机连接第二孔板,并将控制系统安装在支撑结构上;基于步骤S4所得控制系统并执行负反馈控制,通过调节第二孔板来改变节流面积以使支撑结构内部的平均流速与进口流速之间的误差在1ms以内;将支撑结构的磁线圈连接至所述电力模块上,通过涡激振动使传动连接件带动绕流物体振动,同时带动刚性连接件切割磁线圈,以将交流电转化为直流电,所得直流电储存至蓄电池中,完成流体动力捕捉。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人浙江大学,其通讯地址为:310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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