翼型风洞试验中不确定性分析的自动微分方法

为了深入分析风洞试验中来流参数的扰动对翼型气动试验结果的影响,基于雷诺平均Navier-Stokes方程有限体积方法,采用Spalart-Allmaras湍流模型,发展了一套二维计算流体力学(CFD)程序,应用自动微分方法对CFD程序进行改造,建立了对应过程的敏感性导数计算方法和程序,可以一次性获得翼型各处压力系数和所有气动力系数对迎角、马赫数和雷诺数的敏感性导数。研究结果表明:在亚声速和跨声速中,翼型压力分布对马赫数最敏感,比对雷诺数的敏感性至少高8个量级,但是,在亚声速来流中,翼型压力系数的不确定性由迎角摄动引起的部分比马赫数摄动引起的部分高1个量级,迎角控制精度很大程度上决定了风洞试验结果的精度;在跨声速来流中,迎角摄动引起的不确定性比马赫数摄动引起的要低1个量级,同时,对马赫数敏感性的增强使得翼型压力分布的不确定性在跨声速范围比在亚声速范围高1个量级,此时马赫数的控制精度很大程度上决定了风洞试验结果的精度。     

飞翼布局低速反弯翼型稳健优化设计

以动压、雷诺数的变化和外形的制作误差与变形作为低速反弯翼型飞翼布局小型无人机设计中的不确定性因素,以降低翼型气动特性对这些不确定因素的敏感性为目标进行稳健设计.在稳健模型的计算中,为了最化外形误差,采用改进的PARSEC方法进行翼型的参数化,为了节省计算资源和时间,采用神经网络响应面代替N-S方程求解,为了使不确定性因...     

不可压缩实际粘性流体绕流孤立翼型的数值研究

本文提出了基于微分-积分方程组求解N-S方程的有限差分法求解不可压缩实际粘性流体绕孤立翼型流动。计算中采用了K-ε湍流模型结合考虑逆压梯度的壁面函数法,并导出任意非正交曲线坐标系下的压力修正方法和适用于大流通量的混合格式。分别计算了层流和湍流情况下带分离翼型绕流,与流动显示及实验数据比较表明,在预测分离点位置,翼型表面压力、平均速度分布、雷诺切应力uv方面,两者吻合,结果是满意的。     

基于参数敏感性分析的反设计方法

在基于类别形状函数变换(CST)的反设计方法中,通过考察CST参数化与反设计过程,完成了基于参数敏感性分析的反设计,实现了翼型的快速、准确反设计;研究了Bernstein多项式阶数进化对反设计过程敏感性的影响。研究结果表明,在亚音速状态下,采用反设计方法能使设计压力分布较好逼近目标压力分布;在跨音速状态出现激波时或在计算过程出现迭代发散时,加入阶数进化手段后的敏感性分析方法能改善激波区域的敏感度,使迭代较好收敛。方法能够反映各种光滑翼型压力残差和翼型几何外形改变的关系,在给定状态下用初始翼型快速且比较准确地拟合目标翼型。     

湍流模型系数不确定度对翼型绕流模拟的影响

使用非嵌入式多项式混沌方法研究了湍流模型系数的不确定度对RAE2822跨声速翼型绕流模拟的影响。计算中关注了数值模拟的积分量（升力系数、阻力系数）和局部量（壁面压力、摩擦系数和空间马赫数分布）的不确定度量化结果。首先,从单输入变量入手,研究卡门常数的不确定度对数值模拟的影响。然后,同时考虑Spalart-Allmaras模型中9个参数的不确定度带来的影响。通过多项式混沌展开,得到系统输出对不确定输入变量的响应,由此可以得到输出的统计特性,包括平均值、方差和极值等信息。最后,在多变量不确定度量化过程中,通过Sobol指标来量化每个输入变量的不确定度对输出不确定度的贡献程度。本文计算只考虑了RAE2822跨声速翼型模拟的单一计算状态,影响规律是否可以推及其他工况和算例需要进一步检验。     

亚声速机翼快速摄动面元法

在内部Dirichlet问题提法的面元法基础上，用解析法求几何外形摄动导数（偶强密度对机翼外形坐标的敏感性偏导数），从而快速确定机翼表面压力分布、升力系数和俯仰力矩系数。由于本文以偶强密度常值分布的低阶面元法为基础，故比以偶强密度二次分布的高阶面元法为基础的摄动面元法在最费机时的偏导数矩阵计算上要快一个量级，而由于以符合流场特性的物理内插代替加权几何内插，两者在确定物面压力分布时准确度却基本一致，此外，本方法对内存要求较低，可处理较相应高阶方法更多的面元数。     

基于N-S方程的翼型实验侧壁边界层控制

使用三维可压、雷诺平均N-S方程数值计算了NACA0012翼型在二元翼型风洞中不同迎角和马赫数状态下的压力分布,改进了划分计算网格的Hilgenstock方法,发展了一种利用N S方程计算结果,来确定翼型实验中为消除侧壁边界层干扰的抽气压力的方法。通过比较利用本文介绍的方法计算的NACA0012翼型实验侧壁抽气压力和相同状态下,在西北工业大学0.3m×0.1m二维跨音速风洞中经油流显示证明为合适的抽气压力,结果表明该方法是可行的。     

NS方程计算中耦合转捩自动判断的阻力精确计算方法初探

在Reynolds-Averaged Navier-Stokes(RANS)方程计算中耦合了流动转捩的自动判断以提高现有求解器预测翼型阻力的准确性.由RANS方程求得翼型表面压力分布作为层流边界层方程求解的输入参数,然后使用简化的eN-数据库转捩判断方法分析层流边界层的解得到转捩点的位置,这样随着流场的迭代求解求解器自动判断转捩点的位置.在对NLF0416翼型的气动性能计算中考虑流动转捩的因素后得到的翼型升阻力特性和实验吻合较好,验证了本文方法的正确性.     

跨音速翼型激波的被动控制(英文)

本文提出了在超临界流中减弱翼型激渡的方法。通过数值求解定常跨音速流的无粘、小扰动方程,根据实心翼型或多孔翼型的边界条件,获得了相应的压力分布。比较这两种情况下的压力分布后可以看到,在相当大的M数范围内,多孔冀型出现向后缘逐渐再压缩,未出现强激波。这与人们熟知的超临界翼型的最优化只有在非常接近设计M数和迎角时才是有效的这一事实相反。给定M数和迎角时,可利用计算的多孔翼型的压力分布,来产生外形类似于超临界翼型的实心翼型的压力分布。     

基于深度学习的混合翼型前缘压力分布预测

提出了一种基于深度学习的混合翼型前缘压力分布预测方法,通过对翼型几何特征提取、压力分布曲线的参数化,建立了卷积神经网络模型（CNN）,并利用计算流体力学（CFD）的计算结果作为其训练样本,实现对混合翼型前缘压力分布的预测。结果表明:两种方法计算结果的拟合优度大于0.98,基于深度学习的计算方法耗时1.7 s,CFD方法耗时大于50 s,计算时间大大缩短。该方法能够在满足计算精度的条件下提高计算效率并可应用于其他的翼型设计过程。      

采用γ-Re_(θt)模型的转捩流动计算分析

为了在黏性流动数值模拟中实现边界层转捩的自动预测,将γ-Reθt转捩模型引入到三维非结构混合网格的雷诺平均Navier-Stokes方程求解程序(HUNS3D)。该转捩模型由两个依赖当地变量定义的关于间歇因子和当地化转捩起始动量厚度雷诺数的输运方程组成,其数值求解算法与流场求解程序中湍流模型的求解方法相同。为了考察和验证HUNS3D程序中γ-Reθt转捩模型对航空工程中的常见附面层自由转捩问题的预测精度,对低速平板流动、Aerospatial-A翼型、NLR 7301超临界翼型和NASA Trap wing高升力构型等典型外形的自由转捩流动进行了计算,并将计算结果与相关试验结果进行了对比分析。算例结果表明:γ-Reθt转捩模型对于转捩位置具有很好的敏感性,能比较准确地预测自然转捩和分离转捩,可以有效提高HUNS3D程序对实际流动的模拟能力和预测精度。     

跨音速定常小扰动压力方程的混合差分法

本文提出直接求解跨音速定常小扰动压力方程的数值方法。对于研究某些洞壁干扰问题,与传统的速势方程相比,用压力方程作为求解跨音速流场的主管方程,边界条件为Dirichlet形式,易于处理,且待求变量为压力,可减少积累误差,提高计算精度。 本文采用混合差分法求解压力方程,通过数值试验,确定合适的差分格式及迭代线化方法。其收敛解与相应的以速势方程为主管方程求到的解相比吻合得比较好,从而证实了本文方法的可行性。 最后给出应用本文方法计算鉴定跨音速翼型风洞壁干扰以及由给定的压力分布计算翼型外形的典型算例。     

CJ818超临界机翼气动优化设计

CJ818的超临界机翼设计主要分为以下几个步骤:选定机翼的平面形状,主要包括确定机翼面积、翼根弦长、根梢比、1/4弦线后掠角、前缘后掠角等;在诱导阻力最小的原则下,把三维机翼的设计升力系数转化为二维翼型的设计升力系数;根据机翼装载和结构设计的需要,确定配置翼型厚度沿展向的分布,根据飞机的巡航失速特性,初步确定配置翼型沿展向的扭转角分布;确定控制翼型个数,优化选择出满足要求的翼型;最后在CATIA里完成三维机翼的外形设计。对设计完的机翼,利用ICEM对其网格划分,并进行CFD数值计算,分析表面压力分布,对扭角分布和翼型进行优化,最终完成三维机翼的巡航外形设计。     

激波风洞气动力试验不确定度影响因素分析

参考北大西洋公约组织和AIAA推荐的风洞试验数据不确定度计算方法,结合激波风洞运行特点,确定激波风洞气动力试验的主要误差源,计算激波风洞13-2标模气动力测量结果的不确定度。采用改变单一变量的方法计算主要误差源对测量结果不确定度的影响程度,辨析对不确定度起主要作用的基本参数。计算结果表明：皮托压力和总压的测量结果对流场参数影响显著,皮托压力的测量结果比总压测量结果对流场参数与气动力测量结果影响更大;降低皮托压力和总压的偏离极限,有利于提高激波风洞气动力试验数据的质量。     

基于两层POD和BPNN的翼型反设计方法

翼型优化过程需要大量的 CFD 分析,计算量大、耗时长。本文发展基于本征正交分解（POD）和反向传播神经网络（BPNN）的翼型反设计方法,该方法的优化过程如下：首先,通过 Hicks-Henne 参数化,在设计空间中构造翼型外形的样本库,并利用 Xfoil/Fluent 对样本翼型的流场进行求解;然后,对翼面压力系数和几何外形分别建立 POD 模型,即两层 POD 模型,并得到对应的基模态系数;最后,使用 BPNN 建立从压力系数的基模态系数到几何外形的基模态系数的映射,实现在给定压力系数下对几何外形的快速预测。通过算例分析,结果表明：在亚/跨声速状态,基于 200 个样本训练所得的两层 POD+BPNN 模型可以实现对具有目标压力系数分布的翼型的预测,其精度满足翼型反设计要求。     

基于控制理论的旋翼翼型优化设计

基于粘性Navier-Stokes方程和最优控制理论原理,研究了气动/几何约束条件下多设计变量的旋翼翼型气动优化设计问题。根据给定目标函数的表达形式,在计算坐标系下推导出了相应的伴随方程和边界条件,以及梯度方程的数学表达式,并对流动控制方程和伴随方程进行了有效数值求解。综合流动方程、伴随方程、目标函数敏感性导数和优化算法,发展了一种高效旋翼翼型气动优化方法。通过典型旋翼翼型的算例验证,表明方法的有效性。     

新型等离子体激励器对流动分离点控制

在西北工业大学低湍流度风洞中采用新型等离子激励器对NACA0015翼型进行表面流动分离点的控制实验。实验风速为20m／s和35m／s,迎角为0°～16°。并参照压力分布的实验结果对流动控制的效果进行了对比分析。结果表明：翼型表面的气流分离点只要落在等离子体激励所形成的激励区内,分离点都会被推迟到靠近等离子体激励器的最末端电极处。证明等离子激励器能够对翼型表面的分离点进行有效控制。     

跨声速翼型设计

以给定的压力分布或速度分布作为目标，引入目标压力分布与保角变换模Ｈ的关系，给出求解流场和变换模Ｈ的反复迭代，逐步收敛到目标压力分布。通过积分变换模Ｈ就可以得到物理平面上翼型外形（ｘ，ｙ）的坐标，达到设计翼型的目的。以ＧＫ７２－０５－１２和Ｎｏ．７５目标压力分布为例设计出的翼型与相应翼型几何外形相当一致。     

高阶精度格式WCNS-E-5在亚跨声速流动中的应用研究

采用高阶精度非线性紧致加权格式WCNS-E-5和Baldwin-Lomax模型,求解雷诺平均Navier-Stokes方程,开展了典型翼型与机翼的湍流流动数值模拟研究.对方程中粘性项采用的四阶精度差分近似以及网格导数求解与边界格式的四阶精度,保证了高精度算法的实现.计算结果表明:本文算法能够准确地模拟这些翼型与机翼的亚跨声速流场,得到与实验测量十分吻合的壁面压力分布,计算结果对网格的依赖性小.     

使用GAO-YONG湍流方程组计算翼型分离流

采用SIMPLE方法求解GAO-YONG不可压湍流方程组, 对不同来流迎角下的NACA0012翼型绕流结构进行了数值模拟, 给出了翼型绕流分离流结构随迎角的变化特征和翼型在分离绕流中的气动力参数.与实验数据以及大涡模拟结果的比较表明, GAO-YONG不可压湍流方程组能够对翼型绕流的分离点、分离涡形态、表面压力分布、升阻特性做出较好的预测, 能够模拟翼型大攻角分离流动, 计算结果优于FLU-ENT软件中的k-ε、k-ω、k-ωsst模型的计算结果.