翼型前缘变形对动态失速效应影响的数值计算

翼型或机翼的动态失速效应所引起的低头力矩和正气动阻尼限制了飞行器气动性能的提高,甚至可能诱导发生不稳定运动。应用于小尺寸机翼的前缘动态变形（DDLE）技术,通过实时改变前缘形状,能够改善翼型前缘区域的速度梯度,进而抑制动态失速效应。采用转捩剪切应力输运（SST）黏性模型结合分区混合动态网格技术,研究了这种前缘变形对机翼俯仰运动所引起的非定常流动的影响,得到通过小幅度前缘变形抑制和延迟动态失速的方法,从而提高翼型的气动性能。翼型NAC A0012的数值模拟结果与动态失速风洞试验结果比较表明：所使用的数值计算方法能够较为准确地模拟翼型在动态失速过程中升力系数与俯仰力矩系数的变化情况,可用于研究前缘变形对翼型俯仰运动所引起的非定常流动的影响。前缘动态变形翼型俯仰运动过程的非定常流场的数值模拟表明：在大迎角下不同幅度的前缘下垂运动能够抑制流动分离的发生,从而抑制动态失速,但在大迎角下小幅度高频率的前缘下垂变形能更高效地抑制动态失速;前缘变形幅度以及变形沿中弧线的分布对升力系数和俯仰力矩系数的影响并不明显。     

翼型动态失速气动力二次峰值数值模拟研究

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...     

翼型测力天平的研制

为研究翼型结冰状态下的载荷变化规律,对翼型进行测力实验.研制一台三分量翼型测力天平.天平设计的突出难点为设计载荷极不匹配,阻力测量载荷很小.设计时,针对翼型载荷的特点,采用片梁组合方式测量阻力,四柱梁测量法向力及俯仰力矩,并采用有限元方法对结构进行了验证计算.主要介绍天平的设计、校准及应用情况.     

不同迎角的翼型气弹特性风洞实验研究

基于可在不同迎角下作沉浮、俯仰两自由度运动的翼段振动装置,在低速风洞中分别针对普通薄翼型NA-CA0012和风力机翼型NREL S809进行气动弹性测试,得到不同实验状态的气动弹性振动时域响应。分别观察到经典颤振和失速颤振现象,并证明了迎角改变对两种翼型颤振特性的影响。     

大型水陆两栖飞机翼型优化设计

对大型水陆两栖飞机翼型进行了数值优化设计研究,通过以翼型设计升力系数下的阻力系数最小化为设计目标和以翼型低头力矩、最大升力系数、失速后升力系数下降率作为约束条件的大型水陆两栖飞机翼型优化设计,在满足翼型相对厚度、最大厚度位置、最大弯度、最大弯度位置符合相应设计范围的情况下,得到了综合性能较基本翼型提高的新翼型.该设计方法适用于大型水陆两栖飞机的翼型设计,是一种符合工程应用实际的数值优化设计方法.      

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%。     

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。     

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。