气动模型

2024-05-14

气动模型（共4篇）

气动模型篇1

0引言

汽车的气动特性直接影响其操纵稳定性、动力性和燃油经济性[1,2]。作为研究汽车气动特性的主要方法之一,数值模拟凭借其便捷性在汽车设计中得到了广泛的应用。目前,对汽车外部流场的数值模拟大多采用RANS(时均)模式,其中k-ε湍流模型(k为湍动能,ε为湍动能耗散率)由于占用计算资源少、数值收敛快,并且能有效捕捉汽车复杂表面流场的物理特性,被广泛应用于汽车外部流场的数值模拟[3,4,5,6]。k-ε湍流模型最显著的两个缺陷是:1即使引入壁面函数,也无法弥补模型对边界层中未充分发展湍流模拟的不足[7,8]; 2无法对转捩现象进行准确模拟。针对无法准确模拟边界层流动的问题,Jones等[9]将衰减函数和经验系数分别引入湍流黏度系数和生成项,提出了一种低雷诺数湍流模型;Abe等[10]通过引入Kolmogorov速度尺度消除了近壁面处低雷诺数影响;Chang等[11]提出了一种针对突扩流中奇点预测的低雷诺数湍流模型。低雷诺数湍流模型可避免使用经验式预测边界层流动,且模型有一定的预测转捩的能力。考虑到低雷诺数湍流模型并未深入剖析转捩过程的物理机理,一般认为这种预测能力仅仅是一个巧合[12]。

为了提高模型对转捩的预测能力,Menter等[13]通过分析平板绕流等典型流动的转捩机理, 利用经验因子的输运模型,提出了γ-Reθ转捩模型。1997年,通过观察到转捩区域的涟漪,Mayle等[14]第一次建立了基于层流湍动能的转捩模型。 Cutrone等[15]对比了6种转捩模型,结果表明层流湍动能转捩模型最有效。Walters等[16,17,18]成功建立了“splat mechanism”模型,认为转捩过程是压力应变由压制到激发的过程。文献[19]将压力应变效应引入Walters等的模型,得到了较好的转捩模拟效果。文献[20]通过对全应力作出限制,提高了低雷诺数k-ω 模型对转捩的模拟能力。

对于汽车这种周边充斥着极其复杂的高应变率及大曲率气流的模型,要准确预测转捩现象,需要进行更为行之有效的改进。鉴于文献[20]提出的全应力限制(TSL)方法能使低雷诺数k-ω 模型获得良好的模拟转捩的能力,本文将此方法应用于Jones等[9]的低雷诺数k-ε模型,同时,针对此方法在近壁面分离区对转捩预测不足的缺陷,引入流线曲率因子加以改进,消除对湍流黏度的过高估计,使模型能在汽车流场计算中更好地捕捉到转捩现象,进而更好地模拟汽车气动特性。

1改进低雷诺数湍流模型

由Jones等[9]提出的基于时均纳维-斯托克斯方程的低雷诺数湍流模型为

其中

式中,ρ为流体密度;xi、xj为坐标轴分量;ui、uj为速度分量;μ为分子黏性系数;μt为湍流黏性系数;Pk为湍动能产生项;Sij为时均应变率;常数η0= 4.377,β = 0.012, Cμ=0.09,f1=1,cε2=1.92。

湍动能k方程中的附加项是考虑在黏性底层中湍动能的耗散不是各向同性而加入的。湍动能耗散率 ε 方程中的2(μμt/ρ)· (∂2u/∂xi2)2是为了使k的计算结果与某些实验测定值符合得更好而加入的,时均应变率Sij通过cε1引入以处理高应变率及弯曲流。

1.1基于TSL方法的改进

由实验结果及直接数值计算(DNS)结果可知[20],两方程湍流模型的一个共同缺陷是过早地预测出再附着和过晚地预测出分离。究其机理,即是湍流模型对湍动能耗散率预测不足,下面说明其具体改进过程。

根据湍动能的定义

式中为雷诺应力分别为湍流脉动在三个方向上的平方值。

可得

引入剪切应力的影响,由雷诺应力的定义可得

由

可得不等式

根据Boussinesq假设,可得

进一步变换,可得

综上所述,对原始低雷诺数湍流模型作出以下限制:

ε0是由原始湍流模型得出的湍动能耗散率。这项改进消除了湍流模型对湍动能耗散率的过强依赖性,避免了由原始湍流模型对湍动能耗散率的过低估计而带来的负面影响。

1.2近壁面分离区改进

以上改进可以提高模型对转捩的模拟能力, 然而,和普通两方程模型一样,近壁面分离区的影响被忽略。根据两方程模型的模拟,分离区与非分离区速度应变率的大小在同一个量级,然而直接数值计算结果表明:分离区应变率应该比非分离区应变率大很多[20]。在分离区,即使很小的分离泡,扰动也会被快速放大,且湍流生成急剧增加。为了提高模型在近壁面区模拟分离流以及分离流转捩的能力,应使湍流黏度根据弯曲曲率的变化快速作出响应,即曲率一旦增大,湍流黏度迅速响应并减小,使分离提前,再附着迟滞,使转捩特性更加接近实验值。

边界层分离以大的弯曲曲率为特征,因此流线曲率因子CS被引入作为分离的感应量。CS作为流线S的曲率,可表示为

其中,CS是流线曲率的大小,也可以被当作是涡的长度尺度是流线S在三个方向偏差的应变率:

这里我们定义:

CS通过一个量纲一量被引入湍流黏度,此量纲一参数为

从物理角度来看,Sl可被当作是湍动能生成项和耗散项的比率。通过参数α,Sl被引入湍流黏度:

上式中的0.1是选取的与Rl同数量级的数值,可推得

这样的改进方法可以减小分离区内湍流黏性,由于湍流黏性作用于湍动能生成项,故可减少分离区内湍流生成,且对非分离区的湍流黏性几乎没有影响。通过这样的改进方法,在边界层中, ReT较小,模型具备模拟转捩的能力。一旦湍流得到充分发展,ReT剧增,Sl的影响就微乎其微了。

这种方法结合上述TSL方法即得到改进的对转捩敏感的低雷诺数k?ε模型,下文记作new LRNk?ε模型。

1.3newLRNk?ε模型对转捩的预测能力

为证实以上改进的合理性,利用ERCOFTAC(欧洲流动、湍流与燃烧研究协会)实验数据库T3A零压力梯度平板实验结果[21]验证new LRNk-ε对转捩的预测能力。T3A实验来流速度及湍流度分别为5.2m/s和3.3%。基于original(原始)LRN k-ε模型和new LRNk-ε模型的计算结果如图1所示,通过与文献[22]的实验数据对比,可以看出改进后的模型对转捩位置及转捩区长度的预测均与实验吻合较好。

2模型验证

由于Ahmed模型具备接近真实汽车的特征,故其引入该模型以验证new LRNk-ε模型的准确性,Ahmed模型长1044mm,宽389mm,高288mm,背部斜边长222mm,斜角为25°,底面距离地面50 mm,如图2所示。图3为Lienhart等[22]在LSTM(德国流体力学研究所)低速风洞对Ahmed模型的气动阻力、表面压力系数以及尾部流场进行的测量试验。

对车辆进行数值模拟时的外部计算域为长方体,综合考虑计算效率及阻塞效应的影响,选取计算域宽为7倍模型宽(左右各3个车宽),高为5倍模型高,长为11倍模型长(前面3个车长,后面7个车长)[23]。

选取new LRNk-ε 、original LRNk-ε、可实现k-ε模型(realizable k-ε)、基于剪切应力运输的分离涡模型(DES-SST)以及可实现k-ε及大涡模拟混合模型(RANS/LES)对Ahmed模型的外流场进行计算分析。

选取来流速度为40m/s,计算域上壁面和侧壁面边界设定为自由滑移壁面。计算域下壁面 (即地面)设定为移动壁面边界,移动速度与来流速度相同。汽车模型壁面边界满足固壁无滑移条件,出口边界给定压力边界条件,相对压力为零。

控制方程的离散采用二阶迎风格式,压力和速度耦合策略为SIMPLE,采用隐式求解器。

2.1网格无关性

基于本文提出的低雷诺数湍流模型,采用三种非结构性网格以验证网格无关性,网格数量分别为8.5×106,1.34×107和2.05×107,其第一层网格质心到壁面的量纲一距离y+均小于1,满足低雷诺数湍流模型对网格的要求。利用DELL Power 32处理器计算所得的阻力系数Cd、仿真与实验的误差e及计算时间结果如表1所示,由表1可知,1.34×107个网格能在保证计算精度的条件下消耗较少的计算资源,因此,本文的仿真中采用1.34×107个网格。

2.2结果与分析

图4所示为Ahmed模型表面纵对称面压力系数分布,通过与文献[22]实验结果及Realizable k-ε 等湍流模型对比,可以发现在模型斜背处,各个湍流模型显示出较大差异。new LRNk-ε即使是在最复杂的边缘处依然给出与实验较为接近的结果,Realizable k-ε 模型及RANS/LES模型由于引入了壁面函数,而这对复杂的分离流和再附着流来说,必然引入较大的误差;DES-SST需要计算较多的标量方程,消耗大量计算资源,同时对分离流的预测出现较大波动。由以上结果可知, 合理地捕捉转捩是准确模拟气流分离及再附着的基础。

如图5a实验结果所示,模型尾部出现两个典型的涡,这里标记为vortex1与vortex2。vortex1是气流流经尾部斜面边缘时失去附着,形成一股强大的剪切流,并受车尾负压卷吸而成;同理, vortex2是流经车底的剪切流与车尾负压联合作用形成的。图5将基于不同湍流模型得出的尾部流场与实验结果进行了比较,结果表明new LRN k-ε模型得到的尾部流场与粒子成像测速测量结果最接近。Realizable k-ε与original LRNk-ε模型计算得到的两个涡在大小及位置上均与实验结果有所出入。

不同湍流模型计算得出的Ahmed模型尾部速度剖面图见图6,由new LRNk-ε模型模拟所得来流在顶部边缘分离,再附着于斜面,与实验结果相符,original LRNk-ε模型也得到了较为吻合的结果,然而不能准确计算速度大小,DES-SST与RANS/LES模型所得结果与实验相差较大。

表2所示为计算与实验得到的Ahmed模型阻力系数,从表中可以看出new LRNk-ε 模型得到的结果与实验值之间的误差最小。

图7所示为基于new LRNk-ε模型且由ISO压力曲面描绘出的涡结构,车尾左右各有一个旋转方向相反的拖曳纵向旋转涡,将其记为counter-rotating vortex pair。该旋转涡是气流流经后侧围边缘时失去附着,形成一股强大的剪切流,并受车尾负压卷吸而成的,该漩涡一方面绕自身涡核旋转,另一方面受车顶高速剪切流的影响向着车尾方向拖曳而去,涡核位置随着拖曳距离的增加向着地面靠近。counter-rotating vortex pair下方为类似于符号“Ω”的涡,与图5尾部流线图相符,记为 Ωshape vortex。模型尾流中靠近地面为一马蹄形涡,记为horseshoe vortex,其形成过程为:counter-rotating vortex pair的两个纵向漩涡相互作用并靠近,涡的不稳定性使其中间上部流体形成低压区,下部流体因积聚使流速减慢形成高压区。上下部分不同流速的流体相互剪切造成一个与counter-rotating vortex pair相连接的横向涡,从而形成马蹄形涡,模型底部支柱后的涡街也被较好地捕捉。综上所述,new LRNk-ε模型能较为准确地捕捉Ahmed模型的流场信息。

3结束语

针对原始低雷诺数k-ε 模型无法准确预测转捩的问题,引入了TSL方法及流线曲率因子以提高模型对转捩的敏感性,进而获得了能准确预测转捩的new LRNk-ε模型,并应用于汽车外部流场计算。

在相同的网格条件下,相比其他湍流模型,本文提出的new LRNk-ε模型能更加准确地模拟汽车外部气流的分离以及再附着、纵对称面压力系数、汽车气动阻力系数及尾部流场分布,提高了计算精度,为类似于汽车外部流场的复杂流动的仿真分析打下了坚实的基础。

气动模型篇2

基于Volterra级数的非定常气动力降阶模型

为了满足气动伺服弹性分析与综合的`需要,优化了一种基于Volterra级数的非线性非定常气动力降阶模型.通过CFD技术计算出的广义非定常气动力阶跃响应辨识出Volterra核,应用特征系统实现算法建立非定常气动力的状态空间模型,并将该模型应用于气动弹性计算.用气动弹性标准模型AGARD 445.6机翼对该降阶模型做了验证,结果表明这种方法可以快速准确地求解气动弹性问题.

作者：徐敏李勇曾宪昂陈士橹 XU Min LI Yong ZENG Xian-ang CHEN Shi-lu 作者单位：西北工业大学航天学院,西安,710072 刊名：强度与环境 ISTIC英文刊名：STRUCTURE & ENVIRONMENT ENGINEERING 年，卷(期)： 34(5) 分类号：V211.5 关键词：Volterra级数非定常气动力降阶模型气动弹性

气动模型篇3

关键词：气动性能,断面形状,Kriging模型,优化

0 引言

相对轿车,跑车有较高行驶速度,所以要求有更高的空气动力学性能,除了要求有较小阻力以外,为了防止发飘现象的产生,还要求有较大的负升力,所以跑车一般还要添加一些气动附件以提高气动性能。有关研究表明尾翼设计的好坏对跑车的空气动力学性能有很大的影响。本文主要是对尾翼攻角一定条件下的断面形状进行讨论,断面形状设计得好,不仅可以产生较大的局部负升力,还可以改善车体后部的气流状况来减小气动阻力[1]。

随着计算流体技术的发展,计算流体力学(computational fluid dynamics,CFD)技术已经广泛应用于国内外汽车空气动力学的研究与运用,然而传统设计是凭经验来修改模型,再进行CFD计算验证,如不满意再更改几何模型,如此往复,但由于车身计算机辅助设计(computer aided design,CAD)模型较为复杂,这种方法不仅耗时长、效率低,而且带有较大的盲目性和随机性。

本文针对形状较为规则的附件,采用了一种将参数化优化方法与CFD相结合的优化方法对跑车尾翼断面形状进行气动优化。对某跑车尾翼,建立了计算模型并进行了CFD分析和试验验证,将遗传算法应用到气动优化中,并与试验设计和近似模型相结合,较大地提高了其空气动力学性能。

1 几何模型的建立和CFD分析验证

1.1 车身模型的建立

本文研究的跑车模型是在UG软件中建立的,由于主要研究尾翼形状对整车气动性能的影响,所以对车身进行了一定的简化,略去了后视镜、门把手、雨刮器、雨水槽、底盘等,带尾翼的整车模型如图1所示。

1.2 尾翼断面形状的参数化描述

NURBS是一种先进的参数化曲线、曲面造型方法,近年来已经被广泛地应用在计算机辅助设计/计算机辅助制造(computer aided design/computer aided manufacturing,CAD/CAM)和计算机图形学等领域中[2]。

一条k次NURBS曲线可以表示为一分段有理多项式矢函数[3]:

$Ρ (u) = \frac{\sum_{i = 0}^{n} ω_{i} Ρ_{i} B_{i, k} (u)}{\sum_{i = 0}^{n} ω_{i} B_{i, k} (u)}$ (1)

其中,参数ωi是控制点权因子,分别与n+1个控制点Pi(i=0,1,… ,n)相联系。控制点Pi顺序连接成控制多边形。Bi,k(u)是由节点U={u0,u1,…,un+k+1}按递推公式决定的k次规范B样条基函数。

对于尾翼附件,采用四阶三次NURBS曲线对翼形的二维轮廓线进行拟合建模,共11个点,再对拟合线进行拉伸操作得到最终的尾翼。模型自动更新程序是利用UG/OPEN API语言进行编写的,用VC++6.0进行编译生成外部可执行程序。生成的尾翼断面形状如图2所示。

1.3 CFD计算及试验验证

整车计算域为一围绕车身的长方体,汽车模型前部留3倍车长,上部留5倍车高,后部留7倍车长,两侧均留5倍车宽,整个计算域与实际空气流动区域具有一致性。采用ANSYS ICEM CFD软件生成四面体网格,在车身表面拉伸出与其平行的三棱柱网格,以满足表面的附面层的模拟需要。同时为了避免网格差异对仿真结果的影响,计算模型的相同部分具有相同的网格尺寸,生成计算网格218万,节点数57万。

计算域入口设置为速度入口边界,设置沿X方向大小为40m/s的速度;计算域出口为压力出口边界;车身表面为无滑移壁面边界条件,计算域地板设置沿X方向大小为40m/s的速度,计算域上表面及左右侧面均为滑移壁面边界条件。选用Relizable k-ε湍流模型求解,计算域温度为常温,在此边界条件下进行CFD仿真计算。

通过风洞试验来验证边界条件和湍流模型设置的准确性。不带尾翼的跑车CAD数模如图3所示。试验模型是根据CAD模型通过数控加工中心加工成1∶3的模型,从而保证了试验用物理模型与数值仿真用CAD模型的一致性。在湖南大学风工程试验研究中心进行测力试验,模型气动力由六分力浮框式测力天平测得。风速为40m/s,启动地面覆面层抽吸装置,消除了由于风洞试验引起的地面边界层。如图4所示。

仿真结果与试验结果的对比如表1所示。气动参数的数值仿真结果与风洞试验结果误差在5%以内,验证了数值仿真的可靠性。

2 优化问题描述

2.1 遗传算法

遗传算法(genetic algorithm,GA)是一种全局搜索优化算法,基本思想是基于达尔文“最适者生存”理论。它将问题表示成群体,根据适者生存的原则,从中选择出适应环境的个体进行复制,通过交叉、变异基本操作产生新一代更适合环境的群体,最后收敛到1个最优个体,求得问题的最优解。它所特有的由选择、交叉、变异等操作构成的机制使得优化具有很强的鲁棒性,被广泛应用于工程优化设计,尤其是航空气动优化领域[4,5]。

带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)在选择算子执行之前进行了非支配排序,这样可以避免传统多目标算法对权系数的依赖性[6]。它具有较高的计算效率和算法稳定性,所以本文采用NSGA-Ⅱ算法进行优化设计。

2.2 设计变量

由于要保证网格不至于过度畸变以及保持尾翼的基本形状不发生太大的改变,故保持头部及尾部的3个点不变化,对该NURBS曲线的改型,只需要对这8个点(即图2中的点1,2,…,8)的z方向坐标进行改变,便可以得出足够多的形状组合,所以选取这8个点的z方向坐标作为设计变量。

2.3 目标函数与约束函数

后翼的作用是加强后轮抓地力,这是属于跑车操纵稳定性方面的一个要求,但是在增大抓地力的同时,阻力也大大增大,所以就是要通过修改后翼的设计方案,从而减小阻力、增大抓地力。

本文主要选取气动阻力和气动升力作为优化目标,且由于气动升力较阻力更为重要,所以在优化时配备不同的权重,优化问题可描述如下:

式中,FD、FL分别为整车的气动阻力和气动升力;ω1、ω2为权重系数,分别取为0.4、0.6;479.64N为初始模型阻力;z的取值范围是根据尾翼的基本形状衡量的,单位为mm。

3 近似模型的建立

3.1 试验设计

试验设计(design of experiment, DOE)是利用数理统计学与正交性原理,从大量的试验点中选取合适的有代表性的点,应用正交表来合理安排试验的一种设计方法,其构造原则是“均衡分散法”和“整齐可比性”,特点是安排的试验次数最少,且能反映客观事物变化的规律[7],并获取结构化的数据点集来构造近似模型。样本点的选取直接决定了响应面近似模型的构建精度,故试验设计方法的选取显得尤为重要。针对较大型空间的采样,工程中常采用拉丁方试验设计,因此本文选取的试验设计方法为拉丁方法[8]。

选取的优化设计变量共8个,拟进行80次CFD模拟计算,得到80组响应值,以便构建近似模型。

3.2 近似模型建立

近似代理模型(approximate surrogate model)是指在不降低计算精度情况下构造的一个计算量小、计算周期短,但计算结果与数值分析或物理试验结果相近的数学模型[9],用于代替计算代价高昂的仿真分析软件,大幅提高分析效率,同时剔除仿真软件的“计算噪声”。用于构建近似模型的方法主要有响应面模型、Kriging模型、径向基神经网络模型、泰勒级数模型等。

Kriging模型是一种估计方差最小的无偏估计模型[10],它由全局模型与局部偏差叠加而成,数学表达式为

y(x)=f(x)+z(x) (3)

式中,f(x)为类似于响应面模型的多项式表达式的近似模型;z(x)为均值为0、方差为σ2、协方差非零的随机过程;y(x)为未知的近似模型。

f(x)起设计空间中的全局近似作用,z(x)在全局模型的基础上创建了局部偏差[11]。与其他模型相比,Kriging模型构建的近似面可以覆盖所有的样本点,近似面质量很高,因此在本文中采用Kriging模型用于构建近似面。

利用上述设计样本来构建Kriging近似模型,同时,另选样本点及响应值(共3组)用于验证,如表2所示。

由表2可知,验证点的CFD值与近似模型值相差均在3%以内,可信度较高。

4 优化过程与结果分析

气动优化流程如下:首先,利用拉丁方法来选取样本点,对几何模型进行参数化,其次利用ANSYS ICEM CFD软件进行自动网格划分,然后用Fluent软件进行流场计算,获取全部样本点所对应的响应值,并且利用这些样本点和响应值构建出Kriging近似模型作为预测模型,再利用优化算法在满足约束条件的区域内实现全局寻优,得到最优解,最后再回代到分析模型中校核计算。流程如图5所示。

采用NSGA-Ⅱ遗传算法对上述构建的近似模型进行寻优,初始种群个数为20,迭代代数为100,最终得出模型最优解集。优化前后的曲线对比如图6所示。

对得到的最优解进行CFD计算验证,误差均在3%以内,具体对比结果见表3。

优化后的模型比初始模型阻力减小了2.35%,升力减小25.93%,具体数值见表4。

改进前后具体的对比结果如图7、图8所示。

由图7、图8可知,上下翼面存在静压差,这是产生气动升力的基本原理。对比图7、图8可以看出,原始翼型与优化翼型下表面静压分布趋势大体相同,但原始翼型上表面负压区域明显大于优化翼型上表面负压区域。正是基于此,优化翼型能产生更多的负升力。

5 结论

(1)利用NURBS技术对尾翼附件实现了参数化描述,以替代手动修改。

(2)使用基于Kriging近似代理模型的优化方法,可以减少目标函数和约束函数评估的计算量,提高计算效率和盲目性。

(3)Kriging近似模型对样本点的模拟精度比较高,在此基础上进行优化可以改善其气动特性,取得预期的效果。

(4)通过实际算例验证,这种方法可为较规则的汽车附件的气动优化提供一定工程指导。

参考文献

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气动模型篇4

气动阀的简介

气动阀：借助压缩空气驱动的阀门。气动阀采购时只明确规格、类别、工压就满足采购要求的作法，在当前市场经济环境里是不完善的因为气动阀制造厂家为了产品的竞争，各自均在气动阀统一设计的构思下，进行不同的创新，形成了各自的企业标准及产品个性。因此在气动阀采购时较详尽的提出技术要求，与厂家协调取得共识，作为气动阀采购合同的附件是十分必要的。

气动活塞执行机构采用压缩空气作动力源，通过活塞的运动带动曲臂进行90度回转，达到使阀门自动启闭。它的组成部分为：调节螺栓、执行机构箱体、曲臂、气缸体、气缸轴、活塞、连杆、万向轴。

气动阀是一种直角回转结构，它与阀门定位器配套使用，可实现比例调节；V型阀芯最适用于各种调节场合，具有额定流量系数大，可调比大，密封效果好，调节性能灵敏，体积小，可竖卧安装。适用于控制气体、蒸汽、液体等介质。

气动阀的工作原理

气动调节阀的工作原理：气动调节阀由执行机构和调节机构组成。执行机构是调节阀的推力部件，它按控制信号压力的大小产生相应的推力，推动调节机构动作。阀体是气动调节阀的调节部件，它直接与调节介质接触，调节该流体的流量。

1、气动阀规格及类别，应符合管道设计文件的要求。

2、气动阀的型号应注明依据的国标编号要求。若是企业标准，应注明型号的相关说明。

3、气动阀工作压力，要求≥管道的工作压力，在不影响价格的前提下，阀门可承受的工压应大于管道实际的工压；气动阀关闭状况下的任何一侧应能承受1.1倍阀门工压值而不渗漏；阀门开启状况下，阀体应能承受二倍阀门工压的要求。

4、气动阀制造标准，应说明依据的国标编号，若是企业标准，采购合同上应附企业文件。气动阀标准分国标，美标及日标三种规格。

5、气动阀的完整描述包含其规格尺寸，材质，连接方式，以及动作方式（其中动作方式分为1：双作用，2：单作用）。

气动阀的型号与结构

气动阀型号

1、气动阀型号ZHA/B-22，有效面积：350cm2。