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SCX超细选粉机分级机理研究及装备设计

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目录

文摘

英文文摘

1 绪论

1.1 超细分级的定义及分类

1.1.1 超细分级的定义

1.1.2 超细分级的相关研究

1.1.3 超细分级设备的分类

1.1.4 分级性能的评价指标

1.2 超细分级的现状与发展方向

1.2.1 超细分级的现状

1.2.2 超细选粉机的发展

1.3 课题的来源、研究内容和意义

1.3.1 课题来源

1.3.2 研究内容

1.3.3 研究意义

2 重质碳酸钙用途及相关物化特性分析

2.1 重质碳酸钙的应用

2.2 重质碳酸钙的相关物化特性

2.3 本章小结

3 超细粉体的分散性研究

3.1 超细粉体分散的重要性

3.2 超细粉体在气流中的分散

3.2.1 颗粒在气流中团聚的原因

3.2.2 影响团聚的因素

3.3 气流分散在SCX选粉机中的应用

3.4 本章小结

4 SCX超细分级理论研究

4.1 强力涡流分级机理

4.2 射流分级原理

4.3 主动密封原理

4.3.1 密封原理

4.3.2 密封区域参数分析

4.4 本章小结

5 SCX超细选粉机流场的数值模拟与分析

5.1 数值模拟软件的介绍

5.1.1 FLUENT6.3软件的结构和特点

5.1.2 基本控制方程

5.1.3 欧拉拉格朗日颗粒轨道模型和欧拉双流体模型

5.2 超细颗粒气流分散的数值模拟

5.2.1 物理模型

5.2.2 边界条件

5.2.3 模拟结果及分析

5.3 分级流场的数值模拟

5.3.1 物理模型

5.3.2 求解策略

5.3.3 模拟结果分析

5.4 射流分级数值模拟

5.4.1 物理模型的建立

5.4.2 求解策略

5.4.3 模拟结果及分析

5.5 主动气流密封数值模拟

5.5.1 物理模型与边界条件

5.5.2 结果与分析

5.6 本章小结

6 SCX超细选粉机结构设计

6.1 SCX超细选粉机的结构

6.1.1 传动系统

6.1.2 分级装置

6.1.3 进出料装置

6.2 SCX超细选粉机结构设计

6.2.1 分散进料结构的设计

6.2.2 分级转子的设计

6.2.3 分级室壳体的设计

6.2.4 主动气流密封结构设计

6.3 本章小结

7 SCX400超细选粉机实验研究

7.1 样机制造及加工工艺

7.2 实验系统建立

7.2.1 实验装置及平台

7.2.2 实验物料

7.2.3 实验仪器

7.3 实验结果与讨论

7.3.1 对比实验

7.3.2 整机实验

7.4 本章小结

结论

致谢

参考文献

附录

攻读硕士学位论文期间发表的学术论文及研究成果

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摘要

超细选粉机是粉体制备行业中重要的设备之一,随着材料学科的飞速发展,市场对超细粉体提出了更高的要求,如细度更细,级别更窄等。选粉机作为决定产品粒度、粒级宽度、粒度分布的最终装备,显得尤为重要。本文以计算流体力学和气固两相流理论为基础,通过分析超细分级的流场特性,从分散、分级、射流、密封等关键点入手,运用数值模拟方法,进行SCX超细选粉机的设计。
   粉体的物化特性对分级有着重要影响,选取宝兴厂的重钙为物料,通过对其进行测试分析,指出其主要成分、粒度、密度、白度等相关特性。
   颗粒分散性的好坏直接影响分级机的分级效果。在颗粒团聚的机理上,探讨了颗粒的分散途径,提出了一种下喂料方式的气流分散原理。运用FLUENT对分散装置的结构进行数值模拟,建立了局部颗粒浓度与平均颗粒浓度的的关联曲线来表征分散性的好坏,得出了一组较优设计目标。
   认识并掌握分级区域的流场特性,对设计选粉机来说具有重大的实际意义,本文在传统的涡流分级的基础上,对叶片间流场特性,分级环内流场特性,以及转子转速对流场分布的影响进行了数值模拟研究,提出了叶片数量,分级环宽度以及转速的较好的设计目标。
   颗粒的细化使得粗颗粒在边壁区极易夹带细颗粒而使分级效率下降。本文依据康达效应在强制涡流分级流场中通过引入射流分级构建复合分级流场,使粉体运动轨迹按照粒径大小发生角度性偏转,减少夹带现象的产生,并通过数值模拟对射流结构进行了研究。
   密封始终是引起选粉机产品跑粗的重要因素,针对传统机械迷宫式密封存在的问题,设计了一种新型主动气流密封装置,并采用FLUENT流体力学软件对密封装置的几何参数与操作参数进行了数值模拟,在分析模拟所得X-Y散点数据基础上,通过讨论溢出气流速度、压力标准差与密封区域内各结构参数及进口压力等重要参数的关系,得到了密封结构的关键尺寸与压力控制参数。
   完成SCX400样机的制造,通过对比实验表明了分别采用气流分散结构、射流分级结构、主动密封结构可获得较好的分级精度和分级效率,验证了数值模拟结果的正确性。另外整机实验结果数据表明,SCX400选粉机的分级效率平均可达86%左右,可以获得较高的分级效率和分级精度。

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