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雷诺数对粗糙表面翼型气动性能的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
采用Spalart-Allmaras湍流模型研究风力机专用翼型DU00-W-212的气动性能。在雷诺数小范围变化的情况下,应用数值模拟的方法对粗糙翼型和光滑翼型的气动特性进行对比。探讨雷诺数小范围变化对粗糙翼型气动特性的影响,并分析升阻力的变化机理。比较升阻力曲线,发现粗糙度对升力系数影响最大的区域在迎角10°附近。小迎角的情况下,前缘粗糙度会使得翼型的升力系数下降,阻力系数反而上升。在大迎角失速的情况下,粗糙翼型的阻力系数反而小于光滑翼型的阻力系数。为了增加叶片适应恶劣沙尘环境的能力,在叶片设计和翼型排布的过程中应该尽量避开升力系数最大的迎角处。 相似文献
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为避免翼型单点优化设计存在的非设计状态气动性能损失,改进对实际飞行环境中不确定性因素的适应能力,提出了基于神经网络的二维随机翼型优化设计方法。采用4个BP神经网络作为代理模型,用于预测翼型的气动系数与几何参数,以提供高效和可靠的分析。同时联合服从正态分布的概率密度函数和遗传算法构成了优化设计方法。采用该方法,对GA(W)-2翼型,在关于马赫数和迎角的二维飞行区域内进行了随机优化设计。通过与原始翼型和单点优化设计翼型的结果对比,表明该二维随机优化方法能够在指定飞行区域内改进翼型的整体性能,提高了翼型对多个飞行参数随机变化的适应能力。 相似文献
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针对变体飞行器的自主变形决策问题,提出了一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)算法的智能二维变形决策方法。以可同时变展长及后掠角的飞行器为研究对象,利用DATCOM计算气动数据,并通过分析获得变形量与气动特性之间关系;基于给定的展长和后掠角变形动力学方程,设计DDPG算法学习步骤;针对对称和不对称变形条件下的变形策略进行学习训练。仿真结果表明:所提算法可以快速收敛,变形误差保持在3%以内,训练好的神经网络提高了变体飞行器对不同飞行任务的适应性,可以在不同的飞行环境中获得最佳的飞行性能。 相似文献
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为了提高飞机在着陆过程中的气动性能,提出了一种新方法:将翼型上翼面的一段表面设计为活动部分。当飞机进入着陆阶段的较大迎角时,通过活动部分在上翼面形成一个台阶产生稳定的驻涡,再联合Gurney襟翼,达到同时提高翼型的升力、失速迎角及增加翼型阻力的目的。在NACA2415翼型上对上述方法进行了验证。结果表明,翼型最大升力系数从原始翼型的1.548 232提高到2.160 687,最大升力系数所对应的迎角可以从原始翼型的17°提高到20°。可见,所提出的新方法对提高飞机的着陆性能是有效的。 相似文献
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针对未来低运行成本、可直接水平起降、重复使用的大型天地往返运输系统平台飞行器研制所需重点解决的全速域气动力性能需求与气动热防护匹配等难题,分析了典型航天飞机方案所存在的能量运行缺陷等主要问题及可能的改善方案。基于放宽气动热防护设计、涡轮/冲压/火箭发动机三动力组合、嵌套式旋转机翼全速域变体、在爬升阶段将飞行动能转化为高度势能以及再入阶段“跳跃式”盘旋减速飞行轨迹控制等设计思想,从能量损失速率控制和回收利用等角度出发,开展了一种新型大型天地往返运输系统平台气动布局概念设计研究。全速域气动力/热性能工程估算以及内/外流整体气动效能初步分析结果表明,该方案可有效满足整个飞行包线内的升重平衡需求,相比航天飞机方案具有显著的整体气动效能优势,值得进一步开展深入研究。 相似文献