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公开(公告)号：CN118709491A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410860960.9
申请日：2024-06-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/28 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本公开实施例提供一种叶片六面体结构化网格拓扑识别和节点提取方法，该方法通过借助ABAQUS/UG等有限元仿真软件提取特征节点信息；逆向寻找特征节点对应拓扑编号；利用下子午流道分割得到叶身节点；根据拓扑信息筛选叶身表面节点；排列筛选叶顶截面叶型线特征节点；再次整理得到各层叶型线无序节点库；根据顶层有序节点，利用拓扑信息逐层寻找下层对应节点；针对角区节点进行单独查找；整理输出geomturbo等多种格式的叶片表面叶型几何文件。本发明能够较便捷的从有限元计算后变形叶片网格拓扑文件中提取得到便于造型的叶片表面叶型几何文件，便于后续在NUMECA等流场数值模拟软件进行气动性能仿真。
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公开(公告)号：CN117899316A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311815398.X
申请日：2023-12-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出了一种应用于呼吸机的离心微涡轮，属于医疗器械领域。解决传统蜗壳单一且不具备调节能力的问题。它包括中心壳，内部设置有叶轮，周侧圆周均布设置多个与中心壳连通的蜗壳；可调节管道，一一对应的设置在每个蜗壳内；可调节管道包括基座通道、开合控制组件、内通道组件、外通道组件和同步动作组件，外通道组件和内通道组件均与开口连通，外通道组件和内通道组件均与基座通道相连，同步动作组件与内通道组件和外通道组件均相连，开合控制组件用于驱动同步动作组件动作，同步动作组件用于带动内通道组件、外通道组件同步收缩或扩张。它主要用于作为呼吸机的核心部件使用。
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公开(公告)号：CN113738694B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202110984194.3
申请日：2021-08-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本申请提出一种具有圆头形前缘叶型的高性能呼吸机离心叶轮，包括：叶盘；多个叶片，叶片均匀设置在叶盘的上表面；其中，叶片的前缘呈圆弧型，且圆弧的凸面朝向叶盘，前缘的下端靠近叶盘的中心轴，其上端远离叶盘的中心轴，叶片的前缘为圆头结构，且圆头结构的直径大于叶片的叶顶宽度，本申请和现有技术相比所具有的优点是：利用该圆弧型前缘以及该前缘的圆头结构可以使前缘附近进口气流角更为均匀，增加离心叶轮的稳定性，提高其稳定裕度，使叶片的攻角适应性更好；圆头结构的前缘能够控制马蹄涡的发展，从而减小叶片前缘处端壁的二次流损失，实现离心叶轮高效率、宽工作范围的目的。
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公开(公告)号：CN117473890A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311416923.0
申请日：2023-10-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/28 , G06F30/27 , G06F119/14 , G06F113/08 , G06F111/10
Abstract: 本申请提出了一种基于机械学习微涡轮流场预测方法，涉及微涡轮流场预测技术领域，其中，该方法包括：基于模化准则对预测模型进行模化处理；选取微涡轮叶片的几何特征及气动参数特征作为预测模型的输入变量；根据所选的输入变量，构建拟合后的初始涡轮叶型数据库，并基于初始涡轮叶型数据库建立初始样本数据集；基于初始样本数据集对预测模型进行训练，并使用训练后的预测模型对微涡轮流场进行预测。采用上述方案的本发明实现了对微涡轮流场的快速有效的预测，在微涡轮的设计中极大具有实用价值。
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公开(公告)号：CN117419058A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311733550.X
申请日：2023-12-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种适用于高原环境的紧凑型呼吸机增压器，属于医疗器械技术领域。本发明解决了现有的呼吸机在高原环境下，增压器入口质量流量减小而影响离心压气机内部流体流动，进而影响压气机效率的问题。包括蜗壳及双级离心叶轮，外壳随型围设在双级离心叶轮外部且与一级离心叶轮及二级离心叶轮之间存在间隙，外壳的底端与蜗壳密封固接，一级离心叶轮与二级离心叶轮之间通过随型设置的外壳形成级间流道。本发明中通过将尺寸不同的两个离心叶轮同轴固接，形成紧凑型的双级离心叶轮，与现有技术中的离心叶轮相比，在保证尺寸大小较小适用于呼吸机较小尺寸的基础上提高了离心叶轮的增压能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117418906A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311743362.5
申请日：2023-12-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: F01D5/18 , G06F30/17 , G06F30/20 , G06F119/08
Abstract: 本发明提出了一种基于分形理论的涡轮内部冷气结构，属于涡轮内部冷气结构领域，主要目的是针对原有涡轮燃气温度提高导致叶片热负荷提高、热应力增大的情况，提供了一种基于分形理论的涡轮内部冷气结构设计，用于涡轮内部冷气结构的优化设计，该方法的特点是具有冷却效率高、叶片表面对流传热系数高、节省冷气成本等优点。本发明中，冷气分别从前后缘进入涡轮内部结构，一端通过前缘冷却腔体，再由前缘气膜冷却口排出，另一端进入尾缘冷却腔，经由蛇形通过多流程肋片换热后，尾缘劈缝冷却出流孔流出，很大程度地提高了涡轮内部冷气结构的冷却效率，增加了涡轮的使用寿命。
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公开(公告)号：CN117332671A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202310822619.X
申请日：2023-07-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06F119/02
Abstract: 本领域属于微涡轮优化技术领域，具体涉及一种基于机器学习的呼吸机微涡轮设计优化方法及其优化系统、计算机可读存储介质和电子设备。建立基于Cfturbo、Pumplinx和Isight的自动化计算分析流程；在Cfturbo中设计或复现呼吸机微涡轮模型，在Pumplinx中进行模型优化计算，在Isight中进行微涡轮出口压力以及效率作为呼吸机微涡轮的优劣评判最终得到数据集；基于自动化计算分析流程得到的数据集选取高精度数值计算方法；建立基于机器学习深度神经网络的性能预测模型；验证机器学习模型；基于验证后的机器学习模型对不同参数的呼吸机微涡轮进行预测，完成呼吸机微涡轮的设计优化。本发明用以解决针对原有呼吸机的微涡轮预测方式设计周期较长，求解计算复杂，难以较短时间获得预测结果的问题。
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公开(公告)号：CN117147027A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311432578.X
申请日：2023-11-01
IPC: G01L3/26
Abstract: 本发明涉及医疗器械效率测量领域，具体涉及呼吸机微涡轮外接传感器的效率测量方法及测量系统。通过外接传感器测量气体参数值；将所测量的气体参数值传送给效率转换器；效率转换器计算呼吸机微涡轮效率；输出呼吸机微涡轮效率信息。本发明能够快速、简便测量呼吸机微涡轮的效率，并适应呼吸机微涡轮小尺寸、小流量的测量与精度要求。
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公开(公告)号：CN117113552A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310886004.3
申请日：2023-07-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/17 , G06F119/14 , G06F119/08 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种呼吸机微涡轮叶片的自编程一维设计方法及其设计系统。步骤1：确定呼吸机微涡轮叶片与流面的设计参数与限制条件；步骤2：基于步骤1的参数与条件求解速度三角形；步骤3：基于步骤1的参数与条件计算流面平均线上各点气动参数；步骤4：基于步骤1的参数与条件计算子午通流坐标；步骤5：基于步骤2‑4的速度三角形、流面平均线上各点气动参数及子午通流坐标对叶型进行初步设计。本发明能够对呼吸机微涡轮叶片进行一个基本的初始一维设计，适应呼吸机微涡轮叶片微小尺寸的设计要求。
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