充气式翼型绕流大涡模拟分析

针对多梁式充气机翼阿翼型,采用大涡模拟方法对其表面的复杂流动进行了数值仿真研究,得到了其迎角在0°-20°时的流动情况和气动力特性,并与其他仿真结果和风洞试验结果进行了比较分析。结果表明：采用大涡模拟方法得到的计算结果与风洞试验结果较为吻合,可以更好地模拟充气式翼型的表面流动情况。     

典型直升机旋翼翼型气动特性试验研究

采用高升阻比特性的翼型是提高直升机旋翼气动性能的关键。对在典型的OA309旋翼翼型基础上开发的CH309翼型,进行了低、高速气动特性风洞试验研究。试验分别在FL14风洞和NF-6风洞中进行,采用表面测压和尾耙型阻测量技术。试验结果表明：CH309翼型的总体性能优于OA309翼型。试验结果为直升机旋翼设计时翼型的选取提供了参考。     

大振幅下薄翼和流线型箱梁的气动迟滞研究

回顾了机翼和箱梁的气动迟滞效应研究现状,介绍了大振幅下获取薄翼和流线型箱梁自激气动力的风洞试验。研究结果表明：薄翼在超过失速角的振幅条件下,升力并没有出现明显的失速现象,但气动力的高阶谐波分量显著增加;大振幅条件下,流线型箱梁的气动力高阶谐波分量也比较显著,并以第2和第3阶谐波分量为主。此外,在大振幅条件下,流线型箱梁的气动力矩迟滞曲线可出现“8字环”,即气动力在一个振动周期内既做了正功也做了负功;其中,迟滞曲线“8字环”的气动正功部分随着振幅和折算风速的增大而增加。该现象可导致桥梁也出现类似于失速机翼的极限环震荡。最后,基于不同振幅下流线型箱梁的力矩迟滞曲线,简要讨论了大跨度桥梁在颤振后状态可能出现的振动形式和气动稳定性。     

冰形表面粗糙度对翼型的失速特性影响分析

结冰翼型气动影响分析是飞机结冰问题重要的研究内容之一,可帮助进行飞机结冰安全分析和容冰设计.为填补现阶段关于冰形表面粗糙度对翼型气动影响的研究空缺,以冰形的粗糙度参数(冰形表面粗糙高度和冰形表面粗糙分散度)为依据,提出了一种冰形粗糙度叠加方法;并通过有限体积法求解空间离散的RANS方程,结合S-A湍流模型,分别针对流线...     

某高亚声速鸭式导弹超临界对称翼型设计研究

为改善高亚声速导弹气动性能,提出了超临界对称翼型概念。该翼型具有前缘钝圆,表面平坦,型面面积大等特点。在跨声速、小攻角状态下,翼型表面大部分区域为超声速区,有效防止了激波出现并减轻了边界层分离程度,进而提高了阻力发散马赫数和升阻比。针对某高亚声速鸭式导弹,采用CFD(computational fluid dynamic)软件求解N-S(Navier-Stokes)方程的方法和基于翼型特征的参数描述(PARSEC)方法优化设计了一种超临界对称翼型,并将其应用于鸭舵和尾翼设计。最后,进行了导弹全弹外形的跨声速风洞试验。结果表明:使用超临界对称翼型的高亚声速导弹具有良好的升阻特性。     

多段翼型大迎角下主翼、襟翼上的分离流及缝道流动

使用雷诺平均N-S方程、采用可用于较大分离区的Johnson-King紊流模型、嵌套网格和有限体积法研究大迎角下的多段翼型绕流,特别是主翼、襟翼上的分离流动及缝道流动。利用嵌合体技术对组合体每一部分生成高质量并适于高效求解的贴体网格。以具有17%相对厚度的GAW-1翼型带30%襟翼翼型为例进行了计算,计算结果与实验结果吻合很好,证实该方法可以较好地预计多段翼型上的分离流、缝道流动与最大升力。     

微型凸起流动控制用于翼型的减阻特性研究

微型凸起作为减小阻力的一种有效措施已经备受关注.开展了等熵压缩"弱激波"干扰鼓包用于RAE2822超临界翼型的减阻作用机制研究以及NACA0012对称翼型表面脊状结构减阻特性的数值模拟研究.结果表明:通过鼓包参数最优匹配,可达到弱化激波、减小波阻、提高升阻比、延缓抖振边界等目的;同时,通过对比不同脊状结构、不同网格密度对计算结果的影响,总结了多个速度下脊状表面的减阻规律.所得结论为进一步开展微型凸起类流动控制用于机翼的减阻特性研究奠定了坚实基础.     

遗传算法在风洞实验优化中的应用研究

为了提高风洞实验效率,降低实验成本,缩短实验周期,笔者探讨了将遗传算法引入到风洞优化实验中,实现了基于遗传算法的多段翼型实验规划.通过遗传算法对多段翼型的迎角及各段的偏转角度、重叠量和缝道宽度进行编码,由实验提供适应度值.对两段翼型的研究表明应用遗传算法规划风洞实验能够减少实验次数约40%.种群数为染色体长度的2倍时,算法能较好的搜索到最优值.初始群体值对算法的收敛性及计算效果基本无影响.此外,也模拟计算了4段翼型风洞实验,提高实验效率大约为87%~93%,可见遗传算法仍然有效且在大规模风洞实验中更有应用价值.     

POD降阶算法中对基模态表达的改进

由一系列已知的相近流场解重新组合成一组正交分解(POD)的基模态。利用这些模态的线性组合构造绕一任意翼型的流场,使计算的未知量数目仅为所取相近解流场个数,而传统方法的未知量数目为网格单元数的4倍,因此极大地减少了未知量的数目,将其用于翼型优化,计算量会显著减少。给定的一系列相近流场解,是通过计算快照得到的,这些快照是形成正交模态的根本,直接影响近似计算的准确程度。本文提出了一种新的扰动方法,即通过扰动翼型的关键控制点反求翼型函数得到快照。通过几个已知的翼型解对子空间的投影比较可以看出,该方法的空间表达能力优于常用的加局部凸起的H icks-H enne函数的方法,而且近似计算的准确程度也更好。最后,探讨了正交分解的必要性,阐明利用POD降阶模型方法计算流场可以迅速收敛的内在原因。     

Effects of surface roughness on the aerodynamic performance of a high subsonic compressor airfoil at low Reynolds number

The aerodynamic performance of compressor airfoil is significantly affected by the surface roughness at low Reynolds number (Re). In the present study, numerical simulations have been conducted to investigate the impact of surface roughness on the profile loss of a high subsonic compressor airfoil at Re = 1.5 × 10⁵. Four roughness locations, covering 10%, 30%, 50% and 100% of the suction surface from the leading edge and seven roughness magnitudes (R_a) ranging from 52 to 525 μm were selected. Results showed that the surface roughness mainly determined the loss generation process by influencing the structure of the Laminar Separation Bubble (LSB) and the turbulence level near the wall. For all the roughness locations, the variation trend for the profile loss with the roughness magnitude was similar. In the transitionally rough region, the negative displacement effect of the LSB was suppressed with the increase of roughness magnitude, leading to a maximum decrease of 14.6%, 16.04%, 16.45% and 10.20% in the profile loss at R_a = 157 μm for the four roughness locations, respectively. However, with a further increase of the roughness magnitude in the fully rough region, the stronger turbulent dissipation enhanced the growth rate of the turbulent boundary layer and increased the profile loss instead. By comparison, the leading edge roughness played a dominant role in the boundary layer development and performance variation. To take fully advantage of the surface roughness reducing profile loss at low Re, the effects of roughness on suppressing LSB and inducing strong turbulent dissipation should be balanced effectively.