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特斯拉涡轮机的应用

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时间:2022-05-23 08:00:37
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特斯拉涡轮机的应用? 特斯拉在专利中宣称,该装置是用于使用流体作为动力介质,以区别于别的流体推进和压缩装置的专利申请(虽然该设备的确可用于这些用途)。 直至2006年,特斯拉涡轮自发明以来还是没有广泛用于商业用途。 然而特斯拉泵自1982年

特斯拉在专利中宣称,该装置是用于使用流体作为动力介质,以区别于别的流体推进和压缩装置的专利申请(虽然该设备的确可用于这些用途)。 直至2006年,特斯拉涡轮自发明以来还是没有广泛用于商业用途。 然而特斯拉泵自1982年以来一直市售,用来输送具有腐蚀性,高粘度,高剪切力敏感性,含有固体,或是其他泵难以处理的流体。 特斯拉本人并没有接到过大宗生产合同。 在他那个时代的主要困扰,如前所述,是材料学知识和对高温材料研究的贫乏。 当时最好的冶金技术仍不能防止涡轮盘在运转中的扭曲和变形。
今天,在该领域的许多业余的实验已经在有意使用以压缩空气或蒸汽为动力源的特斯拉涡轮机(蒸汽由燃料燃烧产生的热制造,通常来源于汽车的涡轮增压器或太阳能辐射)。 涡轮圆盘的形变问题已被部分解决,主要是归功于新材料的应用,如使用碳纤维来制造涡轮盘。一个很好的例子是PNGinc公司和国际涡轮与动力有限公司都在他们的特斯拉涡轮设计中用到了碳纤维材料。
目前对特斯拉泵有需求的是作为废料泵。因为工厂和研磨厂的普通泵经常会被废料卡住。
特斯拉涡轮的另一需求离心多碟式血泵的研究已经取得了可喜的成果。 生物工程科学家将在21世纪持续对其进行研究。 在特斯拉的年代,传统的涡轮机效率低,因为设计高效率效叶片所需要的空气动力学原理不存在,低质量的材料没法制造出能在极端速度和温度下工作的叶片。 一个传统的涡轮效率取决于其进气和排气压力差,为了达到更高的压力差,必须要极端高温的蒸汽,所以只有高温材料才能创造山脊高效率。 如果涡轮机在室温下用液体工作,那么你可以在排气口使用一个冷凝器来增加压力差。
特斯拉的设计回避了涡轮叶片的主要缺点。 它的确还存在剪切流动的限制等问题。 特斯拉涡轮的一些优点在于适用于低流速和小流量的需求。 为了不在流体吹出圆盘边缘时形成湍流,圆盘要尽可能薄。 因此大流量的机器就需要更多的圆盘。最高效率时,圆盘之间的间距必须接近边界层的厚度,而且由于流体的边界层厚度取决于其粘度和压力,流体性质不同,边界层厚度也不相同,所以一种设计就可用于各种燃料和液体的说法不正确的。特斯拉涡轮机与传统涡轮机的区别仅限于将能量从流体转换到轴上的方式不同而已。实验证明特斯拉涡轮负载越大效率越低。负载小时,流体从进入到排出经历了很大的旋转,在大负载下,这种旋转数量下降并逐渐变得更短。这亮改将增加剪切损失,也降低了效率,因为气体与圆盘的接触更少了。
效率是描述输出功率的。 轻载下高效率而重载下效率损失提高并不只是特斯拉涡轮机的特点。
特斯拉涡轮机的效率预计为60% 。请记住,水轮机的效率是从使用涡轮发,最高不超过95%。记住涡轮的效率和涡轮发动机的循环效率是不同的。轴式涡轮机在如今的蒸汽设备中效率可达60%到70%(西门子公司数据),而整体设备的循环效率也就在25%到42%,而且上限无论如何低于卡诺循环效率。 特斯拉声称,他的一个蒸汽版本的装置将达到95%左右的效率。西屋公司对特斯拉蒸汽涡轮机的实际测试显示每输出1马力小时平均需要38磅蒸汽,对于涡轮来说效率在20%左右,而当代的蒸汽涡轮往往可以达到超过50%效率。流体推进的理论和技术以及热力学逗键渗的能量转换已在各种专利中现身。 热力学效率是用来衡量相比等熵的情况之下到底工作效率如何的,是理想状态下输入效率和输出效率的比值。 这可以被视为是理想状态下焓的变化和压力变化的比值。(如有翻译错误请数学和物理好的朋友纠正。)
在20世纪50年代, 沃伦赖斯试图重新创建特斯拉的实验,但他在早期测试中没有严格地按照特斯拉的专利设计来制造他的涡轮机(这个机器既不是一个特斯拉多段式涡轮机,也没有特斯拉设计的喷嘴)。赖斯的单级实验系统的工作流体是空气。 早先发布的报告中赖斯的测试表明单级涡轮的效率是36%至41%。他表示如果严格按照特斯拉的设计来测试,预计效率可能会更高。
在赖斯退休之前他完成了特斯拉涡轮机最后的测试并做了大量的关于多级涡轮的层流数据分析。他声明这个设计具有极高的效率(不是连接机器后的整体系统工作效率),在1991年出版了题为“特斯拉的涡轮机”的报告,报告做了以下陈述:
“随着分析结果正确使用,转子层流使用效率是非常高,甚至超过95%。然而,为了实现转子高效率,流量必须尽量小,这意味着高效率的代价是必须要有足够多数量的涡盘,组成一个体型巨大的转子。“
现代多级式有叶涡轮机通常达到60% - 70%的效率,而在实践中大型汽轮发电机组常常表现出90%以上的效率。 在配合了特斯拉的设计后,一定大小的涡形转子使用常规流体(蒸汽,气体或水)也可以达到预想的60%至70%的效率以及更高。(如有翻译错误请工程学好的朋友帮忙纠正。)

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