临近空间螺旋桨低雷诺数高效翼型数值分析

针对临近空间翼型边界层变厚更容易发生分离的特点,在修正了湍流模型后,通过分析比较13种低雷诺数翼型的升阻系数得到了比较适合用于临近空间螺旋桨叶素的高效翼型。结果显示,攻角在-6°～8°、8°～14°、14°～22°三种工况下,分别采用SST k-ω、RNG k-ε、Realizable k-ε湍流模型,可以得到与国外实验比较接近的合理结果;工况条件对翼型气动性能好坏的影响很大,翼型S-1223和FX63-137在所研究的工况内都具有较好的气动性能;因此可以选择这两种翼型作为临近空间螺旋桨用高效翼型。     

翼型湍流尾缘噪声半经验预测公式改进

改进了传统的翼型湍流边界层尾缘噪声BPM半经验预测公式。传统的BPM半经验湍流边界层尾缘噪声预测公式对高攻角和厚翼型在高频范围的预测结果大于实验结果,通过分析比较传统BPM半经验预测公式和Howe翼型尾缘噪声理论模型发现:这主要是由于传统BPM半经验预测公式对压力面声源噪声辐射高估引起的。因此将压力面声源噪声辐射与吸力面声源噪声辐射的幅值比由原来的边界层位移厚度一次方比值改进为二次方比值,进而得到了改进后的BPM半经验预测公式;使用改进后的BPM半经验预测公式对NACA0012翼型在不同来流不同攻角下的噪声辐射进行了预测比较,发现对于NACA0012翼型,改进后的BPM半经验预测公式具有较高精度;另外也预测了较厚的风力机翼型DU-96-W-180,预测结果明显改善。     

超临界层流翼型优化设计策略

针对超临界层流翼型设计问题,提出一种两轮优化策略。采用γ-Reθt转捩模型耦合剪切应力输运(SST)模式的湍流模型对翼型边界层转捩进行预测。翼型几何参数化建模采用形状分类函数转换(CST)方法,设计变量为描述翼型几何特征的参数。第1轮优化的目的是尽量提高层流区域的比例,气动分析模型为基于Kriging模型的代理模型,优化算法为遗传算法,通过优化获得满足约束要求的层流翼型。第2轮优化目的是对第1轮优化获得的翼型进行微调,进一步提高翼型的升阻比,气动分析直接采用CFD程序,优化算法采用基于梯度的优化算法。算例表明,应用本文提出的两轮优化策略,可将超临界翼型NASA SC(2)0412优化设计成超临界层流翼型,翼型的上下表面层流区比例分别达到了55.5%和47.0%,升阻比提高了38.1%。     

多段翼构型的积冰数值模拟

基于非结构网格提出一种针对多段翼构型的积冰数值模拟方法.通过求解气体欧拉方程得到多段翼的绕流流场,基于空气绕流流场的气流速度分布,采用迭代法对水滴控制方程进行数值求解,得到多段翼各翼面的水滴收集特性;采用不同的积冰冻结模型模拟霜冰和明冰的冻结过程;利用冰层时间推进法模拟积冰过程,基于积冰法向生长假设生成积冰外形.对某典型三段翼霜冰和明冰的结冰情况进行了预测研究,根据多段翼的流场特点提出一种明冰冻结模型的求解思路,并分析了积冰对多段翼性能的影响.      

低雷诺数小型折叠无人机翼型优化设计

实现了一种可用于低雷诺数小型折叠无人机翼型优化设计的方法。采用Ferguson曲线对翼型进行参数化描述,并引入折叠状态下截面的几何关系作为附加约束,使用遗传算法和序列二次规划相结合作为寻优算法,对翼型升阻比和折叠空间允许的最大弦长进行优化。在isight平台上集成xFoil和matlab实现了这一优化流程。实例表明了方法的有效性,优化结果可以作为此类无人机翼型设计的参考。     

气动设计问题中确定性优化与稳健优化的对比研究

通过对优化问题的表述,说明传统确定性优化与稳健优化的区别。稳健优化需进行不确定性分析,同时追求系统的性能优化、性能偏差最小化、设计可行性稳健化。然后分别探讨了气动设计中确定性优化和稳健优化模型的建立及求解策略。根据不确定性分析方法的特点,选择基于代理模型的不确定性气动遗传优化分析方法。通过具体翼型优化实例讨论了稳健性优化与确定性优化的不同,并将结果进行对比,得出一定的结论。     

Gurney襟翼改善翼型动态失速特性研究

采用CFD数值方法,研究了NACA0012翼型、加装传统Gurney襟翼及改进不对称Gurney襟翼后翼型的动态失速特性。给出了传统襟翼对翼型动态失速特性的影响,并带来较大动态低头力矩的不足,基于传统襟翼的不足,提出了改进的不对称Gurney襟翼方案。研究表明,不对称Gurney襟翼可较好改善翼型的动态失速特性,在增加动态升力的同时,俯仰低头力矩明显减小,可能是直升机旋翼的较理想翼型。     

神经网络在高空长航时无人机翼型多点优化中的应用

NSGAII算法在翼型多点设计中有着广泛的应用价值,然而其巨大的计算资源和计算成本限制了它的使用。为了解决这个问题,本文引入具有较强非线性映射能力的神经网络代理模型,采用实验设计结合BP法训练神经网络响应面来代替N-S方程求解翼型的性能。在实验点的数值模拟中,为了进一步节省计算资源,提高计算效率,采用网格的变形代替网格的重新划分,使得计算网格的更新速度提高了约50%。在翼型的参数化过程中,采用改进的PARSEC方法,用较少的参数实现了翼型的精确控制。为了增强神经网络的泛化能力,采用12-7-4-3-1的隐层结构。对NLF1015翼型的多点优化算例表明,此方法不仅显著降低了整个优化过程的计算量,而且对翼型的气动性能预测也具有较高的可信度,在高空长航时无人机的翼型设计中具有一定的潜力。     

考虑转捩影响的风力机翼型气动特性计算研究

基于二维雷诺平均Navier-Stokes(RANS)方程,耦合eN数据库方法进行流动转捩判断,采用SA湍流模型计算了风力机专用翼型DU91-W2-250的气动特性,得到了雷诺数Re=1.0×106时,攻角在-11°~12°范围内该翼型的升力和阻力特性曲线及压力分布。通过对全湍流计算结果、耦合转捩判断的计算结果及实验数据的对比,表明考虑转捩因素后的计算结果与实验结果吻合更好,说明要准确模拟风力机翼型的绕流,必须考虑转捩影响。     

机翼电加热防冰表面内外传热的耦合计算

分析了机翼防冰表面的传热传质现象,对电加热防冰表面内外传热耦合计算进行了研究.采用附面层积分法对机翼表面传热系数进行计算.根据传热传质比拟得到了防冰表面蒸发量.建立表面微元的能量与质量守恒差分方程组,利用高斯-赛德尔迭代法求解,将外部防冰载荷、蒙皮弦向导热和内部加热热流三者耦合,采用亚松弛系数稳定迭代过程,最后得到平衡表面温度、溢流水和溢流结冰的范围.计算结果和文献中试验以及其他数值仿真结果比较,吻合较好,表明了模型及计算方法的正确性.