增强型尾流诱导风能采集技术在串联矩形板-圆柱结构中的应用

《Energy》：Augmented wake-induced wind energy harvesting in tandem rectangular plate-cylinder arrangements

本研究提出了一种新型尾流诱导振动能量收集方法，通过上游垂直放置的静止矩形板与下游弹性安装的圆筒协同作用，显著提升风力振动发电效率。实验和数值模拟表明，当板宽W/D=15/32且间距S/D=3时，能量收集效率较孤立圆筒提高431%，振动幅度增强30倍，在风速范围内实现稳定高效发电，适用于建筑通风口等受限空间场景。

　　本研究提出了一种创新的方法，以提升基于尾流激励振动（Wake-Induced Vibration, WIV）的压电风能收集器的效率。通过将一个弹性支撑的圆形柱体放置在固定矩形板的下游，且与流体方向垂直，利用不稳定的尾流结构来引发振动。研究的主要目标是确定矩形板的最佳设计参数，以最大化从振动柱体中提取的电能。实验在配备图像处理技术的风洞中进行，以评估上游矩形板对能量收集器性能的影响。研究人员测试了不同无量纲宽度（W/D）为7/32、15/32和20/32的板体，调整无量纲间距（S/D）从1到4，同时保持质量和阻尼比不变。研究结果表明，当板体宽度为15/32且间距为1时，收集器的输出功率比单独柱体增加了高达431%。不同板体-柱体配置的尾流结构通过数值模拟进行了研究，其结果与实验观察在定性上达成一致。在W/D小于15/32且S/D小于3的配置下，收集器在风速范围内表现出最佳性能，功率提升可达单独柱体的30倍。

随着全球对清洁可再生能源的追求日益增加，传统能源来源对环境的影响促使人们寻找创新且可持续的替代方案。近年来，从环境振动中回收能量的技术取得了显著进展。这种技术可以将多种自由振动源中的隐藏能量高效地转化为可用的电能。其中，从流体激励振动（Flow-Induced Vibration, FIV）中提取能量尤为突出，因其具有可扩展性和易操作性。FIV现象发生在流体流动与结构（如圆柱）相互作用时，广泛存在于工程和自然系统中，包括海洋环境、工业管道等。流体的旋转运动导致从结构表面脱落的涡旋，这些涡旋在结构的下游形成高速流，增强边界层流动，并引入额外的剪切层循环。因此，研究人员开始关注WIV，因为其在某些情况下能够更频繁地发生。例如，Tamimi等人通过实验研究了上游固定圆柱的尾流对下游方形柱体振动行为的影响，发现方形柱体的振动响应受到脱落涡旋的影响。Han等人则通过数值方法研究了方形柱体在固定前体方形结构后的双自由度涡旋激励振动，结果显示复杂的流型、频率和轨迹受到雷诺数和减少速度的影响。Zhu等人研究了不同钝体结构后圆柱的尾流激励振动，在低雷诺数100下发现了三种不同的流动状态，揭示了尾流相互作用的敏感性。Bakhtiari等人则进行了水下实验，研究了海洋污损的圆柱在串联配置下的流体激励振动，发现污损圆柱仅表现出VIV，消除了跳跃现象，并抑制了类似VIV的响应，对能量收集效率产生了影响。Lee等人通过流体-结构相互作用模拟预测了串联圆柱体的尾流激励振动，结果提供了关于不稳升力、阻力和横向运动的见解，并比较了不同系统的能量收集能力。Soares和Srinil提出了一个非线性振子模型，用于估计串联圆柱体中的交叉流尾流激励振动与涡旋激励振动的混合情况。该模型经过验证，提供了关键特征和动态尾流轮廓的见解。Gu等人进行了实验研究，探索了不同直径的串联柔性圆柱体在不同风向下的流体激励振动，发现了九种振动模式和独特的“短柱不稳定性效应”。研究结果表明，直径比和风向对尾流相互作用和能量收集效率有显著影响，最佳电压输出在h/H=0.4时达到。此外，Kuang等人设计了一种磁耦合压电风能收集器，包含双振动模式转换，采用下游矩形挡板和磁耦合来实现耦合的VIV和跳跃响应。风洞实验验证了其广泛的运行范围，最低启动速度为1.2 m/s，最大功率输出为0.78 mW，表明其在实际应用中具有增强的耐用性和效率。Liu等人引入了一种性能优化的风能收集器，采用双上游平板设计，显著增强了下游钝体的升力。实验表明，该配置成功地将振动响应从VIV转变为跳跃，降低了启动速度至1.5 m/s，并提高了输出电压至22 V，表明其在不同钝体几何形状中的通用性。

计算流体力学（Computational Fluid Dynamics, CFD）模拟在建模流体激励振动方面变得至关重要，能够提供关于复杂流体-结构相互作用的全面见解。通过求解纳维-斯托克斯方程的数值方法，可以模拟涡旋脱落、尾流动力学和瞬态流动行为对钝体振动响应的影响。CFD方法与实验技术（如风洞测试）相辅相成，使研究人员能够在不产生重大成本的情况下研究多种配置和运行条件。此外，CFD有助于优化能量收集器的设计，提供对稳定和不稳定过程的深入理解，从而确保更好的性能和可靠性。近年来，许多研究利用CFD模型来研究流体激励振动的复杂过程。

Wang等人通过CFD模拟研究了柔性平板在圆柱下游的流体激励振动，结果显示中等间距能够实现最佳振动，而最小的弯曲刚度导致最大端点振幅，表现出非线性的“8字形”运动。Tang等人提出了一个数值研究，探讨了在一组圆柱体中相邻圆柱体之间的流体激励振动相互作用，使用CFD/CSD耦合。研究结果表明，相邻柔性圆柱体会抑制振动，使得单圆柱分析成为一种保守但可行的方法。Awadallah等人进行了高保真度的多圆柱正方形阵列模拟，并将上游固定圆柱作为被动涡旋发生器。观察到上游圆柱产生的相干涡旋会同步下游的振动，增强振动幅度和能量收集效率，最佳间距约为10D时，效率超过28%。Tang等人还引入了一种创新的多稳态尾流激励振动能量收集器，采用固定正方形圆柱作为上游结构，振动圆柱位于下游。数值模拟表明，引入磁体以建立双稳态和三稳态显著提高了振动幅度，并扩展了有效风速范围。Wang等人通过大涡模拟研究了在雷诺数1000下的串联柔性圆柱体的流体激励振动，结果显示增加的间距会削弱上游效应，改变尾流模式，并影响流体激励振动过程，涡旋相互作用在较大的间距比下更为显著。Rabiee等人研究了在湍流作用下，两个弹性支撑圆柱体的流体激励振动，强调了入射角的影响。上游圆柱表现出涡旋激励振动，而下游圆柱则遇到尾流激励振动，其幅度随着角度的增加而减小。

近年来的研究综述（表1）展示了使用多样化的钝体设计以增强FIV用于能量收集的兴趣。这些研究包括各种几何配置和能量转换技术，主要关注实验方法，也有部分通过计算分析来阐明流体特性并识别振荡状态。本研究引入了一种尚未充分研究的新配置：一个细长的、固定的矩形板与一个弹性支撑的圆柱体在串联排列中对齐，并且与流体方向垂直。然而，一些先前的研究将矩形板放置在振动圆柱体的下游，作为尾流修饰器，以局部加速尾流并提高能量收集效率。与这些研究不同，本研究的配置将矩形板置于振动圆柱体的上游，产生一个上游尾流，作用于圆柱体并建立横向压力不平衡。此外，上游板体减少了对振子的直接阻力负载，可能进一步降低长期运行中结构疲劳的风险。据我们所知，之前的研究尚未全面探讨上游板体作为被动增强器在基于WIV的能量收集中的作用。通过结合风洞测量和二维URANS-SST流体-结构模拟，本研究系统地研究了无量纲板宽W/D和流线间距S/D的变化，填补了基于WIV的被动增强器研究中的空白，并推动了在受限建筑环境中如桥梁腔体、建筑通道和塔楼通风口的紧凑型被动收集器的发展。

在本研究的设计概念部分，对圆柱体在固定上游矩形板影响下的FIV进行了实验研究。设计包括设置配置、几何参数和收集电路，如图1(b-d)所示。设置配置由静态和振动部分组成，其中振动部分由一个弹性支撑的圆柱体组成，限制其振动范围。研究通过调整电路中的电气参数，找到最佳负载电阻R，并对不同几何配置（即无量纲间距S/D和板宽W/D）对收集器性能的影响进行了研究。实验结果显示，当板宽为15/32且间距为1时，收集器的输出功率比单独圆柱体增加了高达431%。此外，通过数值模拟研究了不同板体-圆柱体配置的尾流结构，其结果与实验观察在定性上一致。研究还发现，在W/D小于15/32且S/D小于3的配置下，收集器在风速范围内表现出最佳性能，功率提升可达单独圆柱体的30倍。这表明，通过优化板宽和间距，可以显著提高能量收集效率。

在结果与讨论部分，研究重点分析了上游矩形板对收集器输出功率的影响，并探讨了不同配置下的最佳工作条件。首先，通过调整电气电路，研究了负载电阻R对输出功率的影响，找到最佳负载电阻。然后，研究了几何配置（即无量纲间距S/D和板宽W/D）对收集器性能的影响。结果显示，当板宽为15/32且间距为1时，收集器的输出功率显著增加。此外，通过数值模拟，研究了不同配置下的尾流结构，发现上游板体的尾流对下游圆柱体的振动产生显著影响。数值模拟结果表明，当板宽为15/32且间距为1时，收集器的输出功率达到最大。研究还发现，随着间距的增加，上游效应减弱，尾流模式发生变化，从而影响能量收集效率。因此，优化板宽和间距是提高能量收集效率的关键因素。

在结论部分，研究总结了上游矩形板对基于WIV的能量收集器性能的影响。通过系统的实验分析和数值模拟，研究发现，当板宽为15/32且间距为1时，收集器的输出功率达到最大。此外，研究还发现，随着板宽的增加，能量收集效率提高，但超过一定范围后，效率开始下降。因此，存在一个最佳的板宽范围，使得能量收集效率达到最大。研究还发现，随着间距的增加，上游效应减弱，尾流模式发生变化，从而影响能量收集效率。因此，存在一个最佳的间距范围，使得能量收集效率达到最大。这些结论为未来的能量收集器设计提供了重要的参考依据。

在作者贡献声明部分，Alireza Najafpour负责撰写初稿、可视化、验证、软件、研究、形式分析、数据管理。Matin Rajabi负责软件、研究、形式分析、数据管理。Mostafa Esmaeili负责撰写和编辑、监督、资源、项目管理。Amir Hossein Rabiee负责资源和概念设计。在竞争利益声明部分，作者声明没有已知的潜在竞争利益或个人关系可能影响本研究的结果。