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91.
为揭示翼型动态失速状态下气动力二次峰值的发生机理,基于运动嵌套网格技术、有限体积方法、LU?SGS隐式格式和Roe?MUSCL格式建立了俯仰振荡翼型非定常流场的数值模拟方法.首先,基于所建立的数值方法对NACA0012翼型在深度动态失速状态下的气动特性进行模拟,计算结果与试验数据吻合良好,验证了数值模拟方法的准确性.然... 相似文献
92.
重型燃气轮机压气机高雷诺数前转捩叶型设计 总被引:2,自引:2,他引:0
针对重型燃气轮机压气机雷诺数高而导致的转捩位置前移,开发了一种比可控扩散叶型(CDA)损失更小、工作范围更宽的前转捩叶型.采用正问题优化设计方法,将叶型几何参数化、叶片到叶片流场分析与遗传算法相结合,实现了叶型的自动优化.优化目标综合权衡了叶型损失和攻角范围,为减少优化变量的数目,应用了一种特别的叶型几何模型,将厚度分布与中弧线之间进行了一定的关联.优化得到的前转捩叶型的主要特征是吸力面速度峰值的位置前移至距前缘约10%弦长处,叶型中后部的速度变化更为平缓.最后根据优化结果总结了前转捩叶型的设计规律. 相似文献
93.
某战斗机高速全模颤振风洞试验研究 总被引:7,自引:3,他引:4
为了验证高速风洞全模颤振试验技术以及获取某战斗机颤振安全边界,运用风洞试验的方法研究了某战斗机全模颤振特性,重点考察了模型在支撑系统上的稳定性、安全性以及典型颤振特性。结果表明:采用悬浮支撑系统可以使颤振模型具有除轴向以外的5个方向的运动自由度以及较好的稳定性和安全性;跨声速时的非线性气动力与速压较高时的结构非线性对全机颤振特性有较大影响,导致模态参数与颤振稳定性参数随速压呈非线性变化;振动波形图显示了该模型颤振形式为缓和型颤振,验证了模型设计时的计算结果。 相似文献
94.
95.
采用C-H型多块结构网格和SST k-ω湍流模型求解二维定常雷诺平均NS方程,对NACA4412单段翼型后缘附近和NACA63(2)-215B多段翼型襟翼后缘附近的Gurney Flap绕流进行了数值模拟。讨论了局部网格对计算结果的影响,重点研究了Gurney Flap位置和高度对气动特性的影响。计算结果表明:对于NACA4412单段翼型,Gurney Flap位置对气动性能的影响较小,但随着高度的增加,零升攻角和失速攻角减小,最大升力系数增大,同时阻力系数和力矩系数增加;对于NACA63(2)-215B多段翼型,Gurney Flap对气动性能的影响类似于NACA4412单段翼型情形。 相似文献
96.
在FL-26跨声速风洞半模试验段进行了某高速飞机T型尾翼颤振模型的光学测量实验,并依据测量结果解算了尾翼颤振模型的弯扭特性。颤振模型表面用白色圆点进行标记,用于记录模型表面的位移变化,两台固定在风洞试验段上壁板观察孔旁肋板上的400万像素工业相机用来采集图像,采集到的图像通过自主开发的图像解算软件进行图像的识别与求解,计算出尾翼颤振模型表面标记点的三维坐标。模型表面标记点的三维坐标通过坐标变化转换到风洞气流坐标系中,利用不同时刻模型表面坐标的变化计算模型剖面扭角和弹性轴位移的分布。T型尾翼右平尾图像采集实验与弯扭特性计算结果表明,非接触光学测量技术可以用于高速颤振试验的定量分析中。 相似文献
97.
为提高多段翼型增升效能,开展包括襟/缝翼偏度和缝道参数在内的优化设计研究。将神经网络与遗传算法结合的优化设计方法应用于气动优化设计,并针对30P30N三段翼型,分别以8°迎角时升阻比最大和22°迎角时升力最大为目标进行了单目标和多目标优化设计研究。研究结果表明:采用单目标设计虽可在设计点获得较好的优化结果,但在非设计状态气动性能下降;采用多目标优化设计,既可获得良好的中等迎角升阻性能,又可改善大迎角失速性能,使综合气动性能更优;遗传算法与神经网络结合的优化设计方法可满足多段翼型的多点优化设计问题,具有高效、高精度等优点,易于工程应用。 相似文献
98.
基于特征正交分解的跨声速流场重构和翼型反设计方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
在二维流场的重构问题中应用特征正交分解(Proper Orthogonal Decomposition,POD)数据处理方法。利用CFD技术计算得到的流场快照对气动力模型进行降阶,然后利用基于POD的降阶模型(Reduced Order Model,ROM)对所需的流场参数进行重构,在快照范围内可以得到高精度的结果,且具有一定的外插能力。在翼型反设计问题中该方法仍然是成功的,通过修正快照向量,利用基于POD降阶模型的数据重构方法,由已知的翼型表面压力分布通过反设计就能够高效精确地得到对应的最优翼型形状,这极大地简化了翼型反设计问题。本文分别在跨声速范围对RAE 2822翼型的流场重构和Korn翼型及NACA 63212翼型的反设计进行了验证,证明了基于POD的流场重构和翼型反设计方法的有效性和高效性。 相似文献
99.
100.