以下是针对铸造车间气流组织模拟优化方法的系统总结，综合最新研究成果与实践经验，涵盖关键技术路线、核心参数及前沿趋势：

一、基础建模与仿真技术

CFD流体动力学模拟

核心应用：通过软件（如Fluent、Airpak、ProCAST）模拟车间内气流速度场、温度场及污染物扩散路径，预测烟气捕集效率及死角区域。

关键模型：采用高雷诺数 K-ε紊流模型，结合热源特性（如浇注高温烟尘）设置边界条件，确保模拟真实性。

案例验证：某铸造车间通过CFD优化送/回风比例为 18000m³/30000m³，烟气捕集率提升30%

多物理场耦合仿真

耦合流体流动、传热、相变过程，分析凝固收缩对气流的影响（如缩松缺陷预测）。

例：五节距齿轨铸件采用ProCAST模拟凝固过程，通过TRIZ理论优化倾斜浇注工艺，减少缩孔缺陷。

二、气流组织优化核心策略

送风系统设计

贴附射流技术：顶板设置贴附射流喷口（推荐长度 3000mm），形成覆盖砂箱的层流风幕，减少烟气外溢

风管优化：采用 楔形分歧送风管（角度10°），实现均匀出流，匹配罩内气流形态

回风结构改进

导向板设置：在排风口下部加装气流导向板，防止气流撞击壁面后向下返流，提升污染物捕集效率

回风形式选择：格栅地板回风比侧回风更易维持气流平行度，满布比需＞60%以抑制回流。

动态工艺适配

浇注温度与捕集效率正相关：温度升高时，热压通风增强，需同步调整送风速度。

外窗可开启比例优化：铸造车间推荐 单扇推拉窗（25%开启面积），比双扇窗更易形成稳定热压通风。

三、智能化与参数优化技术

AI驱动的预测与调控

建立缺陷预测模型：通过分析工艺参数（浇注温度、速度）与缺陷数据，预警缩孔、气孔等异常51

机器学习优化仿真：减少试错成本，如正交实验法筛选最佳工艺组合（升温时间缩短40%）。

数字孪生与实时监控

结合传感器数据构建虚拟模型，动态调整送风量、导向板角度等参数。

案例：某车间通过实时监测系统，能耗降低15%且除尘效率达95%。

四、前沿技术与未来方向

拓扑优化轻量化设计：结合增材制造，生成空心结构铸件，减少散热扰动对气流影响81

多尺度-逆向工程融合：从宏观性能反推微观工艺参数（如冷却通道布局），实现精准控温1

绿色节能集成：优化建筑间距（推荐≥18m）及屋顶倾角，增强自然通风，降低机械通风能耗。

五、实施路线图建议

基础建模 → 2. CFD多工况模拟 → 3. 关键参数正交实验 → 4. AI工艺优化 → 5. 数字孪生监控

示例：某企业采用CASTsoft CAE软件10，实现浇注系统虚拟迭代，试模周期缩短60%。

结论：铸造车间气流优化需以多物理场仿真为核心，结合智能化调控与结构创新，重点攻克高温烟尘捕集与能耗平衡难题。完整技术细节可进一步查阅文献 。