空气动力学仿真技术：直接数值模拟(DNS)在风力发电技术中的应用教程

空气动力学仿真技术：直接数值模拟(DNS)在风力发电技术中的应用教程1空气动力学基础理论1.1流体力学基本概念流体力学是研究流体（液体和气体）的运动和静止状态，以及流体与固体边界相互作用的学科。在风力发电技术中，流体力学的基本概念至关重要，因为它帮助我们理解风如何与风力机叶片相互作用，产生升力和阻力，从而驱动风力机旋转。1.1.1流体的连续性方程流体的连续性方程描述了流体在流动过程中质量守恒的原理。对于不可压缩流体，连续性方程可以表示为：∂其中，ρ是流体的密度，u是流体的速度向量，∇是梯度算子。1.1.2流体的动量方程流体的动量方程，即纳维-斯托克斯方程，描述了流体在流动过程中动量守恒的原理。对于不可压缩流体，无粘性流体的动量方程简化为：∂其中，p是流体的压力，g是重力加速度。1.2伯努利定理与风力发电伯努利定理是流体力学中的一个重要原理，它描述了在流体中，速度增加的地方压力会减小，速度减小的地方压力会增加。这一原理在风力发电中尤为重要，因为它解释了风力机叶片如何通过改变风速来产生升力，从而驱动风力机旋转。1.2.1伯努利定理的数学表达伯努利定理可以表示为：p其中，v是流体的速度，h是流体的高度，g是重力加速度。1.2.2伯努利定理在风力机中的应用风力机叶片的设计利用了伯努利定理。叶片的上表面比下表面更弯曲，导致风在上表面流动时速度增加，压力减小，而在下表面流动时速度减小，压力增加。这种压力差产生了升力，推动叶片旋转。1.3风力机的空气动力学原理风力机的空气动力学原理涉及叶片的形状、风速、风向以及叶片与风的相互作用。这些原理决定了风力机的效率和性能。1.3.1叶片的升力和阻力风力机叶片在风的作用下会产生升力和阻力。升力是垂直于风向的力，它推动叶片旋转；阻力是平行于风向的力，它减缓叶片的旋转速度。叶片的形状（翼型）和攻角（叶片与风向的夹角）决定了升力和阻力的大小。1.3.2风力机的贝茨理论贝茨理论是描述风力机能量转换效率的理论。它指出，理想情况下，风力机最多能从风中提取59.3%的能量。这一理论基于流体力学原理，考虑了风通过风力机时速度的变化。1.3.3风力机的性能参数风力机的性能通常通过以下参数来评估：风力机的功率系数（Cp）风力机的转矩系数（Ct）风力机的转速比（λ）：表示叶片尖端速度与风速之比。1.3.4风力机的控制策略风力机的控制策略包括：桨距角控制：通过调整叶片的桨距角来控制风力机的转速和功率。变桨控制：在高风速下，通过改变叶片的攻角来限制风力机的功率，避免过载。主动偏航控制：通过调整风力机的方向，使其始终正对风向，以提高能量捕获效率。1.4示例：计算风力机的功率系数假设我们有一个风力机，其叶片半径为R=50米，风速为V=10米/秒，风的密度为ρ=C其中，P=Tω是风力机的功率，ωimportmath

#风力机参数

R=50#叶片半径，单位：米

V=10#风速，单位：米/秒

rho=1.225#空气密度，单位：千克/立方米

T=100000#转矩，单位：牛顿米

omega=1.5#角速度，单位：弧度/秒

#计算风力机的功率

P=T*omega

#计算风力机的扫掠面积

A=math.pi*R**2

#计算风力机的功率系数

C_p=P/(0.5*rho*A*V**3)

print(f"风力机的功率系数C_p为：{C_p:.3f}")这段代码首先定义了风力机的参数，包括叶片半径、风速、空气密度、转矩和角速度。然后，它计算了风力机的功率和扫掠面积，最后根据公式计算了风力机的功率系数Cp1.5结论空气动力学基础理论是风力发电技术的核心，它通过流体力学基本概念、伯努利定理以及风力机的空气动力学原理，帮助我们理解风力机如何高效地从风中提取能量。通过计算风力机的功率系数，我们可以评估风力机的性能，这对于风力发电系统的优化和设计具有重要意义。2直接数值模拟(DNS)技术概览2.1DNS的基本概念直接数值模拟（DirectNumericalSimulation，DNS）是一种用于流体动力学研究的高级数值方法，它能够精确地解决流体运动的纳维-斯托克斯方程，而无需使用任何湍流模型。DNS通过高精度的数值算法，直接计算流体中所有尺度的运动，包括最小的湍流涡旋，这使得DNS成为研究湍流机理和流体动力学现象的理想工具。2.1.1纳维-斯托克斯方程纳维-斯托克斯方程描述了粘性流体的运动，是DNS的核心。对于不可压缩流体，方程可以表示为：∂其中，u是流体速度，p是压力，ρ是流体密度，ν是动力粘度，f是外部力。2.1.2DNS的计算挑战DNS要求极高的计算资源，因为需要在所有空间和时间尺度上进行精确计算。例如，对于雷诺数为106的流动，DNS可能需要在102.2DNS与风力发电的关系在风力发电技术中，DNS被用于深入理解风力涡轮机周围的湍流流动，这对于提高风力涡轮机的效率和减少噪音至关重要。通过DNS，工程师可以精确地模拟风力涡轮机叶片上的流动，包括边界层分离、涡旋脱落和尾流效应，从而优化设计和性能。2.2.1DNS在风力发电中的应用实例假设我们正在研究一个风力涡轮机叶片的流动，我们可以使用DNS来模拟叶片表面的湍流边界层。以下是一个简化版的DNS计算流程示例：定义计算域：确定流体流动的区域，包括风力涡轮机叶片的几何形状。网格划分：创建足够精细的网格，以捕捉所有可能的湍流尺度。设定边界条件：定义入口、出口和叶片表面的流体速度和压力条件。求解纳维-斯托克斯方程：使用高精度的数值算法，如有限体积法或谱方法，来求解方程。后处理和分析：分析计算结果，提取流体动力学参数，如升力、阻力和湍流强度。2.2.2代码示例以下是一个使用Python和NumPy库的简化DNS计算示例，模拟二维不可压缩流体的流动：importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

#定义计算域

Lx,Ly=1.0,1.0#计算域的长度和宽度

Nx,Ny=128,128#网格点数

dx,dy=Lx/Nx,Ly/Ny#网格间距

x=np.linspace(0,Lx,Nx)

y=np.linspace(0,Ly,Ny)

X,Y=np.meshgrid(x,y)

#初始条件

u=np.zeros((Ny,Nx))

v=np.zeros((Ny,Nx))

p=np.zeros((Ny,Nx))

#时间步长

dt=0.01

t_end=1.0

#主循环

t=0.0

whilet<t_end:

#计算速度场的导数

u_x=np.gradient(u,dx,axis=1)

u_y=np.gradient(u,dy,axis=0)

v_x=np.gradient(v,dx,axis=1)

v_y=np.gradient(v,dy,axis=0)

#更新速度场

u+=dt*(-u*u_x-v*u_y-1/Nx*np.gradient(p,dx,axis=1))

v+=dt*(-u*v_x-v*v_y-1/Ny*np.gradient(p,dy,axis=0))

#更新压力场

p+=dt*(np.gradient(u,dx,axis=1)+np.gradient(v,dy,axis=0))

#更新时间

t+=dt

#可视化结果

plt.figure()

plt.streamplot(X,Y,u,v)

plt.title('2DFlowSimulation')

plt.show()2.2.3DNS在风力发电中的优势精确性：DNS能够提供流体流动的高精度细节，这对于理解复杂流体动力学现象至关重要。无模型误差：由于DNS不依赖于湍流模型，它避免了模型误差，提供了更可靠的结果。设计优化：DNS可以帮助工程师优化风力涡轮机的设计，通过模拟不同设计下的流体动力学性能，选择最佳方案。噪声研究：DNS可以用于研究风力涡轮机产生的噪声，这对于减少环境影响非常重要。然而，DNS的高计算成本限制了其在工业设计中的广泛应用，通常仅用于基础研究和高性能计算环境。随着计算技术的进步，DNS在风力发电技术中的应用前景将更加广阔。3DNS在风力发电中的应用3.1风力机叶片表面流动仿真3.1.1原理直接数值模拟（DNS）是一种高度精确的数值方法，用于解决流体动力学中的纳维-斯托克斯方程，能够捕捉到流体运动的所有尺度，包括最小的湍流涡旋。在风力发电技术中，DNS被用于详细分析风力机叶片表面的流动特性，包括边界层分离、涡旋脱落、以及叶片表面的摩擦和压力分布。这些信息对于优化叶片设计、提高风力机效率至关重要。3.1.2内容3.1.2.1纳维-斯托克斯方程DNS的核心是求解三维、不可压缩流体的纳维-斯托克斯方程组：∂∂其中，ui是流体速度的i分量，p是压力，ρ是流体密度，ν是动力粘度，x3.1.2.2DNS算法示例使用Python和NumPy库，我们可以构建一个简单的DNS算法框架来模拟风力机叶片表面的流动。请注意，实际应用中，DNS需要高性能计算资源和复杂的边界条件处理。importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

#定义网格和时间步长

L=1.0#网格长度

N=128#网格点数

dx=L/N

dt=0.01#时间步长

nu=0.1#动力粘度

#初始化速度和压力场

u=np.zeros((N,N))

v=np.zeros((N,N))

p=np.zeros((N,N))

#边界条件

u[0,:]=1.0#进口速度为1

u[-1,:]=0.0#出口速度为0

v[:,0]=0.0#左边界速度为0

v[:,-1]=0.0#右边界速度为0

#主循环

fortinnp.arange(0,10,dt):

#计算速度场的时间导数

u_new=u+dt*(-u*np.gradient(u,dx)-v*np.gradient(u,dx,axis=1)-np.gradient(p,dx)/rho+nu*np.gradient(np.gradient(u,dx),dx))

v_new=v+dt*(-u*np.gradient(v,dx)-v*np.gradient(v,dx,axis=1)-np.gradient(p,dx,axis=1)/rho+nu*np.gradient(np.gradient(v,dx),dx))

#更新速度场

u=u_new

v=v_new

#计算压力场

#这里省略了复杂的压力-速度耦合算法，实际应用中需要使用如投影法等技术

#...

#可视化结果

plt.imshow(u,cmap='coolwarm',origin='lower')

plt.colorbar()

plt.show()3.1.2.3解释上述代码示例展示了如何使用DNS算法模拟二维不可压缩流体的流动。虽然这是一个简化的示例，但它涵盖了DNS的基本步骤：初始化流场、应用边界条件、计算速度场的时间导数、更新速度场、以及计算压力场。在实际的风力机叶片表面流动仿真中，需要考虑三维流动、复杂的叶片几何形状以及旋转效应。3.2风力机尾流效应的DNS分析3.2.1原理风力机在运行时会产生尾流，即在风力机后方形成的一系列涡旋结构，这些涡旋会降低下游风力机的效率。DNS能够精确地模拟这些尾流效应，包括涡旋的生成、传播和消散过程，以及它们对风力机性能的影响。3.2.2内容3.2.2.1尾流效应的模拟在DNS中，尾流效应的模拟通常涉及对风力机叶片的旋转运动和尾流中涡旋的生成进行建模。这需要在纳维-斯托克斯方程中加入额外的源项，以反映叶片的旋转和尾流中涡旋的生成。3.2.2.2DNS算法示例模拟风力机尾流效应的DNS算法比叶片表面流动的模拟更为复杂，因为它需要处理旋转边界条件和涡旋生成。以下是一个简化的示例，展示了如何在二维DNS中加入旋转叶片的效应。importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

#定义网格和时间步长

L=1.0#网格长度

N=128#网格点数

dx=L/N

dt=0.01#时间步长

nu=0.1#动力粘度

omega=0.5#叶片旋转角速度

#初始化速度和压力场

u=np.zeros((N,N))

v=np.zeros((N,N))

p=np.zeros((N,N))

#主循环

fortinnp.arange(0,10,dt):

#计算速度场的时间导数

u_new=u+dt*(-u*np.gradient(u,dx)-v*np.gradient(u,dx,axis=1)-np.gradient(p,dx)/rho+nu*np.gradient(np.gradient(u,dx),dx)+omega*y)

v_new=v+dt*(-u*np.gradient(v,dx)-v*np.gradient(v,dx,axis=1)-np.gradient(p,dx,axis=1)/rho+nu*np.gradient(np.gradient(v,dx),dx)-omega*x)

#更新速度场

u=u_new

v=v_new

#计算压力场

#这里省略了复杂的压力-速度耦合算法，实际应用中需要使用如投影法等技术

#...

#可视化结果

plt.imshow(u,cmap='coolwarm',origin='lower')

plt.colorbar()

plt.show()3.2.2.3解释在这个示例中，我们添加了一个旋转叶片的效应，通过在速度场的时间导数计算中加入旋转角速度ω和空间坐标x、y的乘积。这模拟了叶片旋转时对周围流体的推力，从而生成尾流中的涡旋结构。然而，实际的DNS模拟需要更复杂的模型来准确描述涡旋的生成和传播，以及它们与风力机叶片的相互作用。3.3复杂地形下风场的DNS模拟3.3.1原理在风力发电场的选址和设计中，地形对风场的影响是至关重要的。复杂地形，如山脉、山谷和建筑物，会改变风的方向和速度，产生湍流和涡旋。DNS能够精确地模拟这些地形效应，为风力机的布局提供科学依据。3.3.2内容3.3.2.1地形建模在DNS中，地形的建模通常通过定义流体域内的障碍物来实现。这些障碍物可以是山脉、建筑物或风力机本身。流体动力学方程需要在障碍物边界上施加适当的边界条件，以确保流体在障碍物周围正确流动。3.3.2.2DNS算法示例模拟复杂地形下风场的DNS算法需要处理障碍物边界条件。以下是一个简化的示例，展示了如何在二维DNS中加入一个简单的障碍物。importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

#定义网格和时间步长

L=1.0#网格长度

N=128#网格点数

dx=L/N

dt=0.01#时间步长

nu=0.1#动力粘度

#初始化速度和压力场

u=np.zeros((N,N))

v=np.zeros((N,N))

p=np.zeros((N,N))

#定义障碍物

obstacle=np.zeros((N,N))

obstacle[40:80,40:80]=1.0

#主循环

fortinnp.arange(0,10,dt):

#计算速度场的时间导数

u_new=u+dt*(-u*np.gradient(u,dx)-v*np.gradient(u,dx,axis=1)-np.gradient(p,dx)/rho+nu*np.gradient(np.gradient(u,dx),dx))

v_new=v+dt*(-u*np.gradient(v,dx)-v*np.gradient(v,dx,axis=1)-np.gradient(p,dx,axis=1)/rho+nu*np.gradient(np.gradient(v,dx),dx))

#更新速度场

u=u_new*(1-obstacle)#障碍物内速度为0

v=v_new*(1-obstacle)

#计算压力场

#这里省略了复杂的压力-速度耦合算法，实际应用中需要使用如投影法等技术

#...

#可视化结果

plt.imshow(u,cmap='coolwarm',origin='lower')

plt.colorbar()

plt.show()3.3.2.3解释在这个示例中，我们定义了一个简单的障碍物，即一个矩形区域，其中流体速度被设置为0。这模拟了地形对风场的影响，如山脉或建筑物阻碍风的流动。然而，实际的DNS模拟需要更精确的地形模型和复杂的边界条件处理，以准确反映地形对风场的复杂影响。通过这些DNS算法的示例，我们可以看到，尽管DNS提供了高度精确的流体动力学模拟，但其计算成本也非常高。在风力发电技术中，DNS通常用于基础研究和设计优化，而工程应用中更常使用计算成本较低的雷诺平均纳维-斯托克斯方程（RANS）或大涡模拟（LES）。4空气动力学仿真技术：直接数值模拟(DNS)在风力发电技术中的应用4.1DNS模拟的设置与实施4.1.1DNS模拟前的准备工作在进行直接数值模拟(DNS)之前，准备工作至关重要，它确保了模拟的准确性和效率。这包括理解流体动力学的基本方程，选择合适的数值方法，以及准备计算资源。4.1.1.1理解流体动力学方程DNS直接求解流体动力学的纳维-斯托克斯方程，这些方程描述了流体的运动。在风力发电技术中，我们关注的是三维、不可压缩流体的方程，其形式如下：∂∂其中，ui是流体的速度分量，p是压力，ρ是流体密度，ν是动力粘度，t是时间，x4.1.1.2选择数值方法DNS通常采用高精度的数值方法，如谱方法或高阶有限差分方法。这些方法能够准确捕捉流体的微小尺度结构，对于风力发电中复杂的湍流现象尤为重要。4.1.1.3准备计算资源DNS计算量巨大，需要高性能计算资源。这可能包括使用并行计算技术，以及优化代码以利用多核处理器和GPU。4.1.2网格生成与边界条件设置4.1.2.1网格生成网格生成是DNS模拟的关键步骤，它决定了模拟的精度和计算效率。在风力发电技术中，通常需要生成能够捕捉叶片周围复杂流动结构的网格。例如，可以使用非结构化网格在叶片附近提供更高的分辨率，而在远离叶片的区域使用较粗的网格以减少计算量。#示例：使用GMSH生成网格

importgmsh

#初始化GMSH

gmsh.initialize()

#创建模型

model=gmsh.model

model.add("wind_turbine")

#定义几何

#假设我们有一个简单的圆柱形叶片

r=0.5#半径

h=1.0#高度

cylinder=model.occ.addCylinder(0,0,0,0,0,h,r)

#生成网格

model.occ.synchronize()

model.mesh.generate(3)

#保存网格文件

gmsh.write("wind_turbine.msh")

#关闭GMSH

gmsh.finalize()4.1.2.2边界条件设置边界条件对于模拟的准确性至关重要。在风力发电中，通常需要设置以下边界条件：进流边界：设置为恒定的风速。出流边界：通常设置为零压力梯度。叶片表面：设置为无滑移边界条件。远场边界：设置为周期性边界条件，以模拟无限远的流场。#示例：设置边界条件

#假设我们使用OpenFOAM进行DNS模拟

#在`constant/boundaryField`目录下设置边界条件

#进流边界

inlet={

"type":"fixedValue",

"value":"uniform(1000)",#假设风速为10m/s，沿x轴方向

}

#出流边界

outlet={

"type":"zeroGradient",

}

#叶片表面

wall={

"type":"noSlip",

}

#远场边界

farField={

"type":"periodic",

}4.1.3DNS模拟软件的选择与使用4.1.3.1DNS模拟软件选择选择DNS模拟软件时，应考虑软件的精度、计算效率以及对特定问题的支持。在风力发电领域，常用的DNS软件包括OpenFOAM、NEK5000和SpectralDNS。4.1.3.2使用DNS模拟软件以OpenFOAM为例，使用DNS模拟风力发电技术中的流体动力学问题涉及以下步骤：准备计算域：定义计算域的几何和网格。设置物理属性：包括流体的密度、粘度等。定义边界条件：如上所述。选择求解器：OpenFOAM提供了多种求解器，如simpleFoam和icoFoam，选择适合DNS的求解器。运行模拟：使用命令行或图形界面启动模拟。后处理和数据分析：分析模拟结果，提取叶片上的力、流场特性等。#示例：使用OpenFOAM进行DNS模拟

#进入OpenFOAM的案例目录

cd$FOAM_RUN/tutorials/incompressible/simpleFoam/cavity

#复制案例文件夹以创建新的模拟

cp-rcavitymyWindTurbineDNS

#进入新的模拟目录

cdmyWindTurbineDNS

#编辑边界条件文件

viconstant/polyMesh/boundary

#编辑物理属性文件

viconstant/transportProperties

#编辑控制参数文件

visystem/controlDict

#运行DNS模拟

foamJobsimpleFoam以上步骤和代码示例提供了在风力发电技术中应用DNS模拟的基本框架。通过理解和应用这些原理，可以有效地进行空气动力学的仿真，从而优化风力发电机组的设计和性能。5DNS结果的后处理与分析5.1流场数据的可视化流场数据的可视化是理解DNS模拟结果的关键步骤。它不仅帮助我们直观地观察流体的动态行为，还能揭示流体结构的细节，如涡旋、边界层和尾流等。在风力发电技术中，通过可视化流场，可以评估风力机周围的流体动力学特性，优化设计和提高效率。5.1.1使用Python进行流场数据可视化假设我们有从DNS模拟中获取的流场数据，存储在一个名为flow_data.csv的文件中，其中包含x、y、z坐标和u、v、w速度分量。我们可以使用Python的matplotlib和numpy库来可视化这些数据。importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

importmatplotlib.animationasanimation

frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D

#加载流场数据

data=np.genfromtxt('flow_data.csv',delimiter=',',names=True)

x,y,z=data['x'],data['y'],data['z']

u,v,w=data['u'],data['v'],data['w']

#创建3D流线图

fig=plt.figure()

ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')

stream=ax.streamplot(x,y,z,u,v,w,density=2,linewidth=1,color='b')

#动画化流线图

defanimate(i):

ax.view_init(elev=10.,azim=i)

returnstream,

ani=animation.FuncAnimation(fig,animate,frames=360,interval=50)

plt.show()这段代码首先加载流场数据，然后创建一个3D流线图，并通过animate函数实现流线图的动态展示，帮助我们从不同角度观察流场。5.2DNS结果的统计分析DNS结果的统计分析对于理解流体的平均行为和湍流特性至关重要。在风力发电领域，统计分析可以帮助我们评估风力机周围的湍流强度，预测风力机的载荷和性能。5.2.1使用Python进行统计分析假设我们从DNS模拟中获得了风速数据，存储在wind_speed.csv文件中，我们可以使用Python的pandas和numpy库来进行统计分析。importpandasaspd

importnumpyasnp

#加载风速数据

df=pd.read_csv('wind_speed.csv')

#计算平均风速

mean_speed=df.mean()

#计算湍流强度

turbulence_intensity=df.std()/df.mean()

#输出结果

print("平均风速:",mean_speed)

print("湍流强度:",turbulence_intensity)这段代码加载了风速数据，计算了平均风速和湍流强度，并输出了结果。平均风速和湍流强度是评估风力机性能的重要参数。5.3风力机性能评估风力机性能评估是DNS在风力发电技术中应用的最终目标。通过分析DNS结果，我们可以计算风力机的功率输出、效率和载荷，从而优化风力机的设计和运行。5.3.1使用Python评估风力机性能假设我们有从DNS模拟中获取的风力机叶片上的压力数据，存储在blade_pressure.csv文件中，我们可以使用Python来评估风力机的性能。importpandasaspd

importnumpyasnp

#加载叶片压力数据

df=pd.read_csv('blade_pressure.csv')

#计算叶片上的平均压力

mean_pressure=df.mean()

#假设风力机的叶片面积和风速已知

blade_area=100#平方米

wind_speed=10#米/秒

#计算风力机的功率输出

power_output=0.5*1.225*blade_area*wind_speed**3*(mean_pressure/1000)

#输出结果

print("平均叶片压力:",mean_pressure)

print("风力机功率输出:",power_output)这段代码加载了叶片压力数据，计算了平均压力，并基于此计算了风力机的功率输出。这里假设了叶片面积和风速，实际应用中这些参数需要根据具体情况进行调整。通过以上步骤，我们可以有效地对DNS结果进行后处理与分析，从而在风力发电技术中应用空气动力学仿真技术，优化风力机的设计和提高其性能。6DNS技术的最新进展与未来趋势6.1DNS技术在风力发电领域的最新研究6.1.1研究背景直接数值模拟（DNS）作为一种高精度的数值模拟方法，近年来在风力发电技术的研究中扮演了重要角色。通过DNS，研究人员能够详细地分析风力涡轮机周围的湍流特性，这对于提高风力发电效率、减少噪音和振动、以及优化风力涡轮机设计至关重要。6.1.2关键技术进展高分辨率计算:随着计算能力的提升，DNS能够以更高的分辨率模拟风力涡轮机周围的流场，捕捉更小尺度的湍流结构。多尺度建模:结合DNS与大涡模拟（LES）等技术，实现从微观到宏观的多尺度流体动力学分析。复杂地形影响:研究DNS在复杂地形条件下的应用，如山地、森林等，以更准确地预测风力发电场的性能。6.1.3实例分析在一项研究中，科学家使用DNS模拟了一台风力涡轮机在不同风速下的流场特性。通过分析，他们发现涡轮机叶片的特定设计能够显著提高能量转换效率，同时减少噪音产生。这一发现为风力涡轮机的优化设计提供了重要依据。6.