logo móvil
Contáctanos

Optimización del canal de flujo para mejorar el rendimiento de un eyector líquido-gas para una barra de pulverización de inodoro inteligente

Autores: Zhou, Qiwei; Zhu, Chenbing; Yang, Xuelong; Chen, Jianchong; Mou, Jiegang

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

Descargar PDF

Acceso abierto

Artículo científico


Categoría

Ciencias Naturales y Subdisciplinas

Subcategoría

Astronomía

Palabras clave

Inodoros inteligentes
Barra de spray limpiadora
Esquemas de optimización
Dinámica de fluidos computacional
Características del flujo de agua
Mejoras en el rendimiento

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 8

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Los inodoros inteligentes pueden eliminar eficazmente los olores y sustancias nocivas de los gases de escape y aguas residuales, manteniendo una atmósfera interior fresca y limpia, lo cual es beneficioso para el ambiente interior y la salud humana. Actualmente, la investigación sobre inodoros inteligentes realizada por los fabricantes de sanitarios aún se encuentra en sus primeras etapas. Muchos de los inodoros inteligentes disponibles en el mercado presentan problemas como una amplitud de oscilación excesiva de la barra de limpieza, fallos prematuros de la columna de agua y una entrada de aire inadecuada. El presente estudio implica el análisis y rediseño de un modelo de barra de limpieza para inodoros inteligentes. Además, se proponen varios esquemas de optimización relacionados con el canal de flujo de la barra de limpieza para mejorar el rendimiento del eyector líquido-aire. Se utiliza la técnica de dinámica de fluidos computacional (CFD) para analizar las características del flujo de agua dentro de la barra de limpieza del inodoro inteligente y para comparar y evaluar los esquemas propuestos. Los resultados de los cálculos indican que, para la misma tasa de flujo de entrada, la estructura óptima es el bloque con una longitud de 1.5 mm y el bloque posicionado (4). Los números de remolino de estos dos modelos optimizados son el 14.8% y el 8.3% del prototipo, respectivamente, mientras que su entrada de aire es el 133% y el 131% del prototipo, respectivamente. Las soluciones optimizadas mostraron mejoras significativas en el rendimiento en comparación con el prototipo. Los resultados computacionales ofrecen valiosas ideas para optimizar las características de flujo del producto mejorado.

Otros recursos que podrían interesarte

    Temas Virtualpro