基于CFD的齿轮箱搅油损失仿真优化及实验研究

基于CFD软件的搅拌罐开发和优化摘要：拌罐在造纸、化工、石化、制药、食品加工和生物化工等领域有着广泛的应用。

在反应器的放大和设计中，因为反应器内单相和多相流体流动都很复杂, 研究者多采用一些无因次全局参数和基于全局值的经验、半经验关联式，流体力学的数学模型还需要深入。

为了充分了解搅拌罐内的流动特性，本文在计算流力学理论（CFD）的基础上，对搅拌罐内的流动特性进行了初步的数值研究。

选用多重参考系法对搅拌桨进行模拟。

在不同桨叶半径和不同转速对搅拌罐内的搅拌特性进行模拟分析。

通过模拟结果的比较得出搅拌的最佳优化结果。

关键词：搅拌罐数值模拟计算流体力学1. 前言搅拌混合是化工工业过程中最常见，也是最重要的单元操作之一，其主要目的是加速体系传质或传热过程。

对机械搅拌混合设备而言，机械能通过旋转中的搅拌叶轮转化为流体的动能，从而形成槽内的整体流动，完成传质及传热过程。

对搅拌设备内流场的测量往往只能获得一些局部的信息，而且流场测量的实验装置一般比较昂贵，实验过程比较费时。

对某些过程有时是无法进行实验测量的。

近年来，随着技术的发展，利用数值模拟的方法获得搅拌罐内的流动与混合信息已经成为现实[1]。

利用数值模拟方法可以节省大量的研究经费，而且可以获得许多实验手段所不能得到的数据，CFD 技术的出现极大地促进了搅拌混合研究。

CFD 可以模拟在不同搅拌桨的型式、尺寸和离底距离等条件下，流场对混合、悬浮和分散等过程的影响。

流动、能量耗散等的计算可视化，可以直观地了解槽内的混合情况，确定已存在系统中问题所在，并进行搅拌器的优化设计，消除死区，确定加料口位置等。

针对这个问题有几种不同的模型方法：黑箱模型法，内外叠代法，多重参考系法，滑移网格法，大窝模拟法等[2]。

多重参考系法与滑移网格法的计算结果在稳态的模拟上，保持了较好的一致性[3-4]，而前者节省了大约一个数量级的计算时间。

因此本文主要利用CFD 分析软件 ----------- FLUENT 软件，采用多重参考系法对搅拌罐内流动混合过程进行分析模拟计算。

齿轮副搅油损失仿真分析及试验研究近年来,随着新能源汽车的发展,以电机驱动的新能源汽车减速器已成为变速器企业竞相研发的传动齿轮箱之一。

齿轮副作为汽车传动齿轮箱的关键零部件之一,其传递效率对整车的传动效率、动力性能以及燃油经济性具有决定性影响。

齿轮副的传递效率主要与齿轮传递过程中所受的功率损耗有关,齿轮副的搅油损失是齿轮副在油浴中旋转受到润滑油的阻力作用产生的功率损失,在高速低载工况下,齿轮副的搅油损失占齿轮传动总功率损耗的重要部分。

然而,国内外对齿轮副在高转速下的动态能耗特性展开深入研究的成果并不多,由于齿轮副搅油损失受诸多因素的影响,其中包括润滑油参数、齿轮几何参数及工况参数的影响,且各影响因素之间关系复杂,求解非常困难,同时现有的经验公式适用范围有限。

本课题正是针对现阶段新能源汽车减速器高速化发展过程中,齿轮副搅油损失引起的效率问题而展开,基于移动粒子半隐式法(MPS)建立了多因素影响下的齿轮副流固耦合分析模型,并对模型进行了求解,获得了齿轮搅油损失仿真计算结果,同时设计并搭建了齿轮副搅油损失测试台架对齿轮副搅油损失进行试验研究以及模型验证,从而对多因素影响下的齿轮副搅油损失及润滑油瞬态分布情况进行深入研究,研究结果对新能源汽车减速器的开发和优化具有重要工程指导意义。

主要研究内容及结论如下:1.研究了齿轮副搅油损失的产生机理和关键影响参数,对国内外学者们基于大量试验提出的搅油损失经验公式进行了深入研究,得到了几种典型搅油损失计算模型的适用范围,并从齿轮副搅油损失产生的机理出发,对齿轮副搅油损失计算模型进行了研究,同时对各计算模型进行了对比分析。

2.对移动粒子半隐式法的基本原理及算法等相关理论进行了研究,确定了影响齿轮副搅油损失的齿轮宽度、螺旋角、转速、润滑油粘度和密度、浸油深度等关键参数,基于MPS方法对各参数影响下的齿轮副的动态能耗特性建立了流固耦合分析模型,并以其中一个典型算例的仿真结果为例,分析了不同转速下,齿轮箱内润滑油的瞬态飞溅情况和速度矢量分布,获取了飞溅润滑过程中齿轮副随转速变化的搅油功率损失,然后对齿轮副搅油损失台架试验结果与仿真结果进行了对比验证,证明了基于MPS的齿轮副搅油损失仿真模型的有效性。

多功能齿轮搅油功率损耗实验装置及实验方法研究张佩;王斌;周雅杰【摘要】搅油损失在浸油润滑齿轮传动装置功耗中所占比重较大,是导致润滑失效的主要因素之一.为精确预测不同工况下齿轮的搅油损失,设计一种新型搅油功率损耗测量的多功能试验装置,并介绍针对不同齿形齿轮的搅油损失、圆盘与齿轮对搅油损失和非标准直齿轮的搅油损失的实验方法.该装置可用于不同齿形齿轮、非标准直齿轮的搅油损失试验研究,来考察齿轮尺寸变化或其他因素对搅油损失的影响;用于齿轮与圆盘的搅油实验,来推导出啮合区产生的搅油损失.%Churning power losses account for a larger proportion of power consumption in dip-lubricated transmission gears,which is one of the main factors leading to lubrication failure.In order to forecast churning power losses for the gears immersed in lubricating oil in variety of work situations,a new multi-function gear box churning torque loss tester was designed,and the experimental methods for different churning power loss experiments were introduced,including churning power loss experiment of different tooth profile gears,churning power loss experiment of gears and discs,churning power loss experiment of non-standard spur gears.The tester could be used to study the influence to churning power losses by changing the gear size change or other factors by the churning power loss experiment of different tooth profile gears and non-standard spur gears,to investigate the churning power losses in the meshing zone by the churning power loss experiment of gears and discs.【期刊名称】《润滑与密封》【年(卷),期】2017(042)006【总页数】6页(P102-106,112)【关键词】搅油损失;齿轮箱;润滑油;齿隙搅油【作者】张佩;王斌;周雅杰【作者单位】江苏大学机械工程学院江苏镇江212013;盐城工学院机械学院江苏盐城224051;盐城工学院机械学院江苏盐城224051;江苏大学机械工程学院江苏镇江212013;盐城工学院机械学院江苏盐城224051【正文语种】中文【中图分类】TH117.2由于不断上涨的燃油价格和对可持续发展策略的实施以及燃料对环境的污染影响等因素，动力传动效率在运输、航空航天以及能源产业等行业越来越受到关注，变/减速箱功率损失已成为动力传动系统重点研究的内容之一[1-2]。

研究论文用CFD 研究搅拌槽内的混合过程周国忠　王英琛　施力田(北京化工大学化学工程学院,北京100029)摘　要　在CFX 软件的基础上开发了用于混合过程计算的程序,并在流动场计算的基础上对单层涡轮桨搅拌槽内的混合过程进行了初步的数值研究.对速度场和浓度场联立求解与单独求解两种处理方法分别进行了计算,计算得到的浓度响应曲线与文献数据趋势一致,两种方法计算的混合时间变化规律一致,联立求解计算得到的混合时间略小于单独求解,但是联立求解的计算量非常大.计算结果表明:混合过程与计算采用的流动场密切相关;混合时间大小不仅与监测点位置有关,还与加料位置有关,在搅拌桨附近加料混合时间最小,在槽底部加料混合时间最大.关键词　混合时间　计算流体力学(CFD )　涡轮搅拌桨　搅拌槽中图分类号　TQ 018 文献标识码　A文章编号　0438-1157(2003)07-0886-05CFD STUDY OF MIXING PROCESS IN STIRRED TANKZH OU Guozhon g ,WANG Yingchen and SHI Litian(College of Chemical Engineering ,Beijing University of Chemical Technology ,Beijing 100029,China )Abstract Aprogram for mixing calculation was developed based on the commercial CFD code C FX4.It was used in thenumerical study of mixing process of a single Rushton tur bine in the stirred tank .Coupled and segregated solutions of momentum and mass equation were adopted .The calculated concentration response curve was consistent with the literature data .Both solutions predicted the sa me change of mixing time ,but the value of mixing time from coupled solution was shorter than that fr om segregated solution .Coupled solution needed much more computational efforts than segregated solution .The mixing process relied on the flow field used for mixing calculation .The value of mixing time was dependent on the position of detection and feeding .When the tracer was fed near the impeller ,the mixing time was the shortest .When it was fed near the bottom of the tank ,the mixing time was the longest .Keywords mixing time ,computational fluid dynamics (CFD ),Rushton turbine ,stirred tank 2001-10-09收到初稿,2001-12-17收到修改稿.联系人:施力田.第一作者:周国忠,男,29岁,博士.基金项目:国家自然科学基金资助项目(No .29976002).引　言搅拌混合广泛应用在许多工业过程中,如化工、冶金、生化、食品等.在许多情况下,物料的混匀过程及其快慢对该操作是至关重要的.对局部流动和混合信息的了解不仅有助于改善整个过程的产率,减少副产物,还能够指导反应器的设计,使其效益更高.近年来,随着CFD 技术的发展,利用数值模拟的方法获得局部信息已经成为现实.利用CFD 方法可以节省大量的研究经费,而且可以获得实验手段所不能得到的数据.CFD 将对搅拌设备的开发带来革命性的变化[1]. Re ceived date :2001-10-09.Corresponding author :Prof .SHI Litian .Foundation item :supported by the National Natural Science Founda -tion of China (No .29976002).Noor man [2]对单层涡轮桨搅拌槽内的混合过程进行了实验研究和数值模拟,其示踪剂响应曲线与实验结果趋势一致,但在细节上有较大差别.Lun -den [3]的研究结果与他们一致.Schmalzriedt [4]也计　第54卷　第7期 化 工 学 报 Vol .54　№7　2003年7月 Journal of Chemical Industry and Engineerin g (China ) July 2003算了单层涡轮桨的三维浓度场分布,并利用文献数据进行了验证,认为其结果与湍流模型密切相关.Jaworski [5]利用FLUE NT 软件模拟计算了双层涡轮桨的混合过程,计算的混合时间θ95是实验值的2～3倍,他们认为主要是由于各循环间的传质过程被低估所致.搅拌槽内混合过程的数值计算比较复杂.国内,毛德明[6]利用混合模型研究了搅拌槽内的混合过程.而真正将流动场与混合时间结合起来的研究尚未见报道.本文在CFX 软件的基础上开发了混合过程计算程序,将流动场与混合时间的计算结合起来,从计算流体力学的角度研究了涡轮搅拌桨的混合过程.1　流体力学模型对浓度场的计算需要求解浓度输运方程,在圆柱坐标系下质量守恒方程式为c t + z (uc )+1r r (r vc )+1r θ(wc )= z D eff cz+1r r rD eff c r +1r θD eff r c θ+S c式中　S c 为方程的源项;D eff 为湍流扩散系数,D eff =νeffS c ,S c 为Schmidt 数,νeff 为湍流运动黏度,取速度场中的值.2　计算策略2.1　搅拌槽结构与网格划分计算所采用的搅拌槽槽体为圆柱形,均布4块挡板.搅拌槽直径T =0.5m ,液位高H =T ,挡板宽为T /10,离槽壁0.008m .搅拌桨为标准六直叶涡轮,搅拌桨直径D =T /3,桨叶离底距离C =T /3.工作介质为水.计算中搅拌转速为120r ·min -1.在此条件下,叶端线速度为U tip =1.05m ·s -1,搅拌Reynolds 数为Re =5.56×104.根据流动的对称性,计算域选取了槽体的一半.图1所示为监测点P1,P2,P3和加料点I1,I2,I3在槽内的位置.监测点与对应加料位置高度相同.所有位置点均在两相邻挡板之间槽壁的中点处.计算中采用的网格是结构化的六面体网格,这种网格的划分比较复杂,但在计算过程中的收敛性较好.图2所示为划分的网格,网格分布是39×36×60(r ×θ×z ),共78921个网格,叶片表面的网格分布是10×9.由于采用滑移网格法进行计算,桨叶区的网格随着桨叶一起转动,在转动与静止的Fig .1　Position of feeding and detectingFig .2　Grid in stirred tan k界面上要定义非匹配边界条件.2.2　计算方法计算使用的软件是CFX 4.4.流动场的计算采用滑移网格法.由于滑移网格法计算量非常大,为节省时间,在计算开始时选取一个较大的时间步进行计算,以消除初始效应.在最后一轮计算时选用小的时间步进行计算,以获得稳定的流动场.混合时间是描述混合过程的重要参量,本文中混合时间是指物料达到完全均匀的95%所需要的时间(θ95).混合时间的计算是通过加入用户标量(USER SCALAR ),然后计算其浓度分布来实现的.示踪剂初始浓度的计算首先根据物理坐标找到相应的网格点,该网格点和其相邻的6个网格均定义示踪剂的初始浓度为1.0,其他区域均为0.示踪剂混合过程是一个随时间变化的动态过程,计算过程需要采用滑移网格法.在具体计算时采用了两种方法:第1种方法在计算时同时解算所有的方程;第2种方法在计算时只计算示踪剂浓度的输运方程,速度、湍流参数等的输运方程被锁定,不再进行计算,这样可以大大节省计算时间.由此就可以得到示踪剂浓度随时间的变化过程,根据浓度的变化过程可以计算混合时间,并可以将监测点的浓度变化·887·　第54卷第7期 周国忠等:用CFD 研究搅拌槽内的混合过程与实验数据进行比较.为考察流动场对混合过程的影响,计算流动场时采用了两种不同的湍流模型,分别为标准k -ε模型和RNG k -ε模型.3　结果与讨论图3所示是加料位置为I1时不同时刻示踪剂的浓度分布图.由此可以直观地观察到示踪剂的分散过程.在计算浓度分布时,本文采用了两种方法:第1种方法是联合求解所有的方程;第2种方法是假设速度场稳定,单独计算浓度场.图4给出了两种方法的计算结果,括号内的数据为混合时间θ95.从图中可以看出,监测点的响应曲线基本是一致的,只在局部位置略有变化.第2种方法计算的混合时间普遍要比第1种方法略大.产生这种差别的原因主要是由于搅拌槽内的流动场并不是稳定不变的,而是呈现周期性和三维非稳态,流场的不稳定性可以促进传质过程的进行,从而使得混合时间降低.联合求解的缺点是计算工作量非常大,完全相同的条件下其计算量是第2种方法的2.2倍.若根据流动场的要求再减小时间步,增大迭代步数,其计算量将增大1～2个数量级.因此,许多研究者都采用了稳定流动场的假设,即本文所述的第2种方法,如Schmalzriedt [4]、Ja worski [5].从计算结果看,两种方法对混合时间的预报规律是一致的,仅在数值大小上略有差异.第2种方法完全可以将问题表述清楚,同时它可以大大降低计算工作量,并可针对质量传递与动量传递各自的特点采取不同的处理方法,具有较大的灵活性.本文在后面的计算均采用第2种计算方法.图5所示分别是在标准k -ε模型和RNG k -ε模型计算的流动场基础上得到的浓度响应曲线和混合时间的比较.从图中可以看出,在不同的监测位置浓度响应曲线明显不同,表明搅拌槽内浓度场的变化依赖于流动场.在监测位置P1,P3处RNG k -ε模型的混合时间大于k -ε模型的混合时间;而在监测位置P2处则刚好相反,k -ε模型的混合时间大于RNG k -ε模型的混合时间.因此,混合过程与计算采用的流动场密切相关.图6所示是在3个不同加料位置、不同监测点的浓度响应曲线与混合时间.从图中可以看出,不同监测点的浓度响应曲线和混合时间差别较大.在加料位置I1处,P1位置处的浓度波动最大,而P2和P3位置处的浓度波动较小,这主要是由于P1与I1处于同一高度,而且涡轮桨流动场内的切向速度分量较大造成的.在液面位置处的混合时间均要比在槽底位置处的混合时间短.在桨叶高度处监测点的混合时间则与加料位置有关.在液面处加料时,P2的混合时间低于P1和P3的混合时间;而在另两个加料位置处,P2的值则介于液面P1和槽底P3计算值之间.混合时间不仅与监测点位置有关,还与加料位置有密切关系.在槽底I3处加料,混合时间最长;在桨叶高度处I2加料,混合时间最短;在液面I1处加料,则介于其他两个位置之间.该结论对于快速反应非常重要,众多文献也发现在搅拌桨附近加料后的混合速率比其他区域的快很多.这主要是由于该位置处的速度较大,湍动强烈,因而能很快地将物料分散到槽内其他区域.Fig .3　Concentration distribution of tracer at different times·888·化 工 学 报 2003年7月　Fig .4　Comparison of concentration response curve and mixing time for twocomputational methods (feeding position is I1)Fig .5　Comparison of concentration response curve and mixing ti mefor different flow field calculated using different turbulent model (feeding position is I1)Fig .6　Concentration response curve and mixing time at different feeding position4　结　论在C FX 软件的基础上开发了混合过程计算程序,在国内首次从CFD 的角度对搅拌槽内的混合过程进行了数值研究.根据对单层涡轮搅拌桨的研究结果得到如下结论.(1)速度场与浓度场联立求解与单独求解计算的混合时间变化规律一致,单独求解所得到的混合时间要比联立求解略大.单独求解完全可以将问题表述清楚,同时其计算工作量小,计算比较灵活.(2)采用不同湍流模型的流动场计算的混合时间明显不同,表明混合过程与计算采用的流动场密切相关.(3)混合时间的大小与加料位置和监测点的位置都有关系.在搅拌桨附近加料所得的混合时间最小,在槽底处加料混合时间最大;相同加料位置,监测点在槽底部时混合时间最大.(4)本文所得结果虽其绝对值的准确性需要用实验予以确认,但相对值的规律性是可取的,因此,用于比较同一桨型、选择最佳加料位置、比较不同桨的混合特性、优选桨型是有价值的.符　号　说　明C ———桨叶离底距离,m c ———浓度,mol ·L -1D ———搅拌桨直径,m·889·　第54卷第7期 周国忠等:用CFD 研究搅拌槽内的混合过程 H ———槽内液位高度,mk ———湍流动能,m 2·s -2Re ———Reynolds 数r ———径向距离,m T ———搅拌槽直径,m t ———时间,su ———轴向速度,m ·s -1v ———径向速度,m ·s -1w ———切向速度,m ·s -1z ———轴向距离,m ε———湍流耗散率,m -2·s -3θ———切向位置θ95———混合时间,s References1　Wang Kai (王凯).Mixing Equipment Design (混合设备设计).Beijing :Mechanical Industry Press ,20002　Noorman H ,Morud K ,Hjertager B H ,Tragardh C ,Larss on G ,Enfors S O .CFD Modeling and Verification of Fl ow and Conversion in a 1m 3Bioreactor .In :Proc .3rd Int .Conf .Bioreactor and Bioprocess ing Fluid Dynamics .Cambridge :1993.241—2583　Lunden M ,Stenberg O ,Anderss on B .Evaluation of a M ethod of Meas uring Mixing Ti me Using Numerical Simulation and Experimental Data .C he m .Eng .C ommun .1995,139:115—1364　Schmalzriedt S ,R euss M .Application of Computational Fluid Dynamics to Simulations of Mixing and Biotechnical Conversion Processes in StirredTank Bioreactors .In :Proceedings of 9t h Europe Conference on Mixing ,Paris ,1997.171—1785　Jawors ki Z ,Bujalski W ,Otomo N ,Nienow A W .CFD Study of Ho mogenization with DualR ushton Turbines ———Comparison withExperimental R es ults .Trans .IC he mE .,2000,78A :327—3336　Mao Deming (毛德明).Bas al Study of Flow and Mixing in Stirred Tank with Multipl e Impeller :[diss ertation ](学位论文).Hangzhou :Zhejiang Uni vers ity ,1997《化工学报》赞助单位四川大学化工学院浙江大学化学工程与生物工程学系大连理工大学化工学院北京化工大学浙江工业大学化工学院西安交通大学动力工程多相流国家重点实验室武汉化工学院上海化工研究院西南化工研究设计院上海交通大学化学化工学院华南理工大学化工学院石油大学(北京)·890·化 工 学 报 2003年7月　。

2023年第47卷第11期Journal of Mechanical Transmission基于CFD方法的轮毂电驱动行星齿轮搅油功率损失仿真与分析唐沛1王乐1任少英2李山山2（1 中国北方车辆研究所车辆传动重点实验室，北京100072）（2 河北科技大学车辆工程系，河北石家庄050091）摘要轮毂电驱动技术的研究是未来新能源驱动体系研究的重要方向。

随着轮毂电驱动对转速的要求越来越高，搅油功率损失成为不可忽略的部分，甚至高达功率总损失的50%~80%。

现有的计算搅油损失的方法主要是采用简单的经验公式，无法适用于复杂的行星齿轮传动。

为此，采用计算流体力学（Computational Fluid Dynamics，CFD）软件与C语言用户自定义函数（User Defined Function，UDF）对两级行星齿轮传动飞溅润滑进行联合仿真，实现了油-气两相瞬态流场可视化；通过提取表面的压力和黏性力，得到了太阳轮、行星轮及行星架的搅油损失；对25种工况进行仿真与分析，得到了搅油功率损失随转速和浸油深度的变化趋势。

结果表明，搅油功率损失随转速和浸油深度的增加而增大，且无明显的拐点，实现最小搅油损失应当在保证充分润滑的前提下取最小的浸油深度。

关键词行星齿轮搅油损失计算流体力学瞬态流场可视化用户自定义函数联合仿真Simulation and Analysis of Oil Churning Power Loss in Electric Drive PlanetaryGears Based on the CFD MethodTang Pei1Wang Le1Ren Shaoying2Li Shanshan2（1 State Key Laboratory of Vehicle Transmission, China North Vehicle Research Institute, Beijing 100072, China）（2 Department of Vehicle Engineering, Hebei University of Science and Technology, Shijiazhuang 050091, China）Abstract The research on electric drive wheel technology is an important direction of the research on the new energy drive system in the future. With the increasing requirements of the electric drive wheel on the speed, the oil churning power loss has become a non-negligible part, even up to 50%-80% of the total power loss. The existing calculation method of churning loss mainly adopts simple empirical formula, which cannot be applied to complex planetary gear transmission. The splash lubrication of the two-stage planetary gear drive is simulated by computational fluid dynamics (CFD) software and C language user defined function (UDF), and the visualiza⁃tion of oil gas two-phase transient flow field is realized; by extracting the surface pressure and the viscous force, the churning loss of the sun gears, planet gears and planet carriers are obtained; the simulation and analysis of the 25 working conditions show that the churning loss varies with the immersion depth and speed; the results show that the oil churning power loss increases with the oil immersion depth and the speed, and there is no obvi⁃ous inflection point. To achieve the minimum oil stirring loss, the minimum oil immersion depth should be taken on the premise of ensuring full lubrication.Key words Planetary gear　Oil churning loss　CFD　Fluid field transient visualization　UDF　Joint simulation0 引言轮毂电驱动大多采用行星齿轮传动的结构形式，其具有质量轻、效率高、运行平稳等诸多优点。

基于CFD的餐厨垃圾生化处理机搅拌流场仿真研究及应用随着城市化进程的加快和人们生活水平的提高，餐厨垃圾的处理问题日益突出。

传统的垃圾填埋和焚烧处理方式，不仅会占用大量的土地资源，还会对环境造成严重的污染。

因此，开发高效、环保的餐厨垃圾生化处理技术迫在眉睫。

在餐厨垃圾生化处理过程中，搅拌流场是一个关键的环节。

通过搅拌，可以使废物均匀混合，提高生化反应的效果。

然而，由于废物的复杂性和处理机的特殊性，传统的试验方法很难获取准确的搅拌流场分布信息。

因此，基于计算流体力学（CFD）的仿真研究成为了一种有效的手段。

本研究基于CFD技术，对餐厨垃圾生化处理机的搅拌流场进行了仿真研究。

首先，建立了餐厨垃圾生化处理机的三维数学模型，并确定了模型的边界条件。

然后，采用ANSYS Fluent软件对模型进行了离散网格化处理，并选取了适当的求解器和网格参数。

接下来，通过对流动场的控制方程进行求解，得到了餐厨垃圾生化处理机内的流体速度、压力和浓度分布等相关信息。

研究结果表明，餐厨垃圾生化处理机的搅拌流场呈现出明显的旋转和混合特性。

在搅拌过程中，流体呈现出强烈的涡旋和剪切现象，有效地将废物进行了混合。

同时，流体的速度和压力分布对于生化反应的进行具有重要的影响。

通过对搅拌流场的优化设计，可以进一步提高餐厨垃圾生化处理的效果，实现废物的高效利用。

基于CFD的餐厨垃圾生化处理机搅拌流场仿真研究具有重要的理论和实践意义。

通过仿真模拟，可以深入了解搅拌流场的特性和废物混合机制，为餐厨垃圾生化处理工艺的优化提供科学依据。

此外，仿真研究还可以减少试验成本和时间，提高研究效率。

因此，基于CFD的餐厨垃圾生化处理机搅拌流场仿真研究将在餐厨垃圾处理领域发挥重要的推动作用。