深空再入飞行器烧蚀粗糙表面高超声速转捩预测

深空再入飞行器为提高气动减速效率,一般采用大钝度迎风外形以及烧蚀降热型防热结构。而扁平的前体外形与气动加热烧蚀导致表面粗糙度急剧增加等因素,极易造成飞行器迎风面流动失稳,流动出现转捩甚至演化为湍流,使表面热流分布发生巨大变化,给飞行器安全带来极大挑战。国内以往对大钝头再入器微观形貌变化下高超声速边界层失稳机制和转捩模拟的研究开展很少。以大钝头防热罩与沙粒式分布粗糙元为研究对象,分别利用基于高超声速与粗糙元修正的γ-Reθ转捩模式和k-ω-γ转捩模式,分析了高超声速来流条件下分布粗糙元等效粗糙高度、来流Reynolds数、攻角以及化学非平衡基本流对大钝头迎风表面的间歇因子分布和边界层转捩位置以及热流分布的影响,研究了深空再入飞行器烧蚀粗糙表面的高超声速边界层转捩发展规律与气动热影响规律。

壁面局部动态扰动作用下湍流边界层多尺度相互作用

对比分析大尺度高速/低速来流背景下,多种尺度间的相互作用,讨论通过主动减阻控制系统间歇输入能量实现流场减阻控制的可行性。实验使用压电振子对湍流边界层施加周期性局部扰动,同步采集压电振子上游固定探针和下游移动探针(沿法向高度移动)的流场信息。通过对压电振子上、下游不同尺度脉动速度信号的相关性分析,确定上下游信号的时空关系。通过预乘能谱图确定扰动信号及其高次谐波,并划分不同信号尺度。着重讨论大尺度高速/低速来流背景下,大尺度与扰动尺度、扰动尺度与小尺度的相互作用,发现大尺度高速背景对扰动信号有幅值调制作用。大尺度高速/低速来流背景下,扰动信号与小尺度信号存在固定的相位对应关系,且不受来流背景影响。明确以压电振子对流场进行主动间歇性控制时,在大尺度高速来流背景下施加局部动态扰动具有更好的调制控制效果。

数据驱动的脉冲风洞气动热试验数据分析方法探索

脉冲风洞的有效运行时间短,气动热测量信号易受干扰,通常采用人工判读的方式在大量的脉冲风洞测热试验数据中遴选有效数据,数据分析过程效率低、标准不统一。研究基于中国航天空气动力技术研究院1 m量级炮/激波双模式风洞气动热试验数据开展信号特征分析,确定了Fourier变换后的电压信号、总压-热流相关系数曲线、热流时间导数等参数对流动起止时间、运行模式分界时间、信号质量等关键信息的表征作用。在此基础上,基于卷积神经网络和密度基聚类算法,发展了传感器信号有效性判断模型、风洞有效运行时间段选取算法和传感器信号取值区间选取算法,实现了脉冲风洞气动热试验数据的智能处理。结果表明,智能算法对传感器信号有效性的判断准确度达到98%;针对3568条原始试验曲线进行处理,智能算法与人工方式得到的热流均值差异小于10%的数据约占91%,具有应用于风洞试验的价值。

双喉道推力矢量喷管内外流特性

对二元双喉道推力矢量喷管内流特性进行了研究。针对一种简化的飞机后体模型,利用数值计算与风洞试验结合的方法研究了后机身一体化设计对矢量喷管内外流特性的影响,进一步分析了矢量喷流干扰效应对飞机后体的影响。研究结果表明,气流在喷管空腔内的分离导致了喷管上下壁面的压力差,而该压力差是双喉道喷管推力矢量产生的主要原因;随着二次流流量的增加,喷管上下壁面压差逐渐变大,喷管推力矢量角增加。无来流时,在主喷管落压比NPR=4.0,二次流落压比NPR s=4.8时,双喉道喷管具有的最大矢量角为16.6°;在来流Mach数Ma=0.4时,具有的最大矢量角为11.2°。喷管外罩表面声载荷频率主要集中在900 Hz以下,并且外罩型面变化剧烈处具有最高的噪声幅值。喷流矢量角的变化对噪声峰值频率没有影响,仅对下壁面1000 Hz以下幅值有影响,噪声最大频谱幅值影响量为2 dB。

一种改进型内嵌特征压缩机制的智能间断指示器

高精度高分辨率数值格式是模拟高速含激波复杂流动最有效的计算方法之一,而其中对于激波等间断结构的捕捉和辨识,是设计鲁棒的高精度高分辨率数值格式的关键问题之一。借助先验的数理知识及人工神经网络(artificial neural network,ANN)方法,构造了一种改进型内嵌“特征压缩”机制的智能间断指示器,以提高高精度格式框架下间断捕捉的精准度。该间断指示器模型是通过借助先验的数学物理知识进行预建模,然后借助数据驱动方法学习模型中的待定参数而得到。这使得间断指示器模型形式简洁,在训练过程中具有小样本依赖的优势,还使训练后的模型具备计算复杂度低、数理可解释等优秀性质,且其一维形式可以自然地推广到高维非结构网格下的方程组中。已证明该间断指示器模型包含两种间断捕捉机制,即基于特征压缩的激波捕捉机制和基于大梯度跳跃的膨胀波起点、接触间断捕捉机制。一系列数值实验结果验证了所构造的间断指示器对于流场不同间断类型的捕捉精准性。

数据驱动的气动热建模预测方法总结与展望

气动热的准确预测是指导高超声速飞行器设计的基础。在经典气动热预测方法愈发难以满足工程中高效准确的气动热预测需求的背景下,近年来蓬勃发展的数据驱动气动热建模预测方法逐渐成为气动热预测的新范式。对此,首先阐述了数据驱动气动热建模预测方法和经典气动热预测方法的相互关系。然后,从建模思路上将数据驱动气动热建模预测方法归纳为3类,即气动热特征空间降维建模预测、气动热逐点建模预测和气动热物理信息嵌入建模预测,并对这3类方法进行了详细介绍和分析总结。数据驱动气动热建模预测方法不仅比工程算法准确,而且和采样方法结合后,还能够有效降低实验测量和数值计算的工作量,给出的模型也更加高效简洁。最后,对数据驱动气动热建模预测方法的发展趋势进行了展望,指出数据驱动技术与经典气动热预测方法的深度结合、气动热物理信息嵌入建模预测方法和气动热预测大模型将会是未来研究的要点。

基于等离子体合成射流的高超声速飞行器标模激波控制实验

基于等离子体合成射流(plasma synthetic jet,PSJ)的新型主动流动控制技术由于具有无需气源、控制力强及激励频带宽等优势,在激波控制领域极具应用潜力。在高超声速风洞中,通过实验研究了单脉冲PSJ对高超声速飞行器标模头部弓形激波及侧翼激波的控制效果及其对飞行器的减阻作用。结果表明,逆向PSJ可使高超声速飞行器标模头部弓形激波脱体距离显著增大,横向PSJ可使侧翼激波基本消除。动态力传感器测得飞行器最大瞬时减阻率约为15.5%,但传感器测得的阻力变化存在大约250μs的延迟。还研究了放电能量、来流总压、出口直径和腔体体积对头部弓形激波控制效果的影响。

基于光场成像的多物理场测试技术研究进展

光场成像原理的发展为多物理场测试提供了新的思路与方向。光场相机基于光场成像原理,在主镜头与感光芯片之间增加了微透镜阵列,实现了对入射光线角度信息的捕获。研究人员发展了基于光场成像原理的多物理场测试技术。首先,介绍了光场粒子图像测速技术,使用光场相机拍摄复杂三维流场的粒子图像,随后采用一系列三维体校准、重构和互相关算法获得三维速度场。该技术在保证测量精度的同时实现对三维三分量速度场的捕获,并且能够有效减少相机数量和光学窗口的要求,实现对受限空间内部进行速度场测量。其次,介绍了将光场相机在形貌测量领域中的应用。光场相机通过单个相机、单次拍摄可以获取物体表面的三维点云信息,在极大程度上缩短测量时间的同时,简化成像设备,实现对叶片气膜孔的三维形貌测量。然后,将光场相机应用于温度测量领域,可以简化分光手段,从而完成测温系统的精简,实现单个传感器对光谱强度和角度信息的同时记录。最后,对光场多物理场测试技术进行了总结,并对基于内窥光场成像与超透镜的光场测试技术进行了展望。

翼型流动分离的EnKF非稳态数据同化

为了改善RANS模型对流动分离现象的预测性能,针对NACA0012翼型绕流,采用基于非稳态计算的集合Kalman滤波(ensemble Kalman filter,EnKF)数据同化方法,结合粒子图像测速(particle image velocimetry,PIV)数据对SST湍流模型的模型常数进行了修正,对比分析了不同模型常数扰动幅度、不同集合样本数目下稳态数据同化和非稳态数据同化的预测结果差异。研究结果表明,相对于稳态计算,非稳态计算能够增强数值模拟的稳健性,从而可以在较大的扰动幅度下,改善RANS模型的初始预测分布。稳态数据同化在模型常数扰动幅度较大或者样本数目较少时存在明显缺陷,非稳态的数据同化具有更好的鲁棒性,能够在更大扰动幅度和更少样本数下得到最优的湍流模型常数,对流场的预测更加准确。

翼吊式飞机跨声速气动特性的不确定性分析

针对随机不确定性可能带来翼吊式飞机严重气动性能波动的问题,提出了一种基于主动学习加点策略的Gauss过程回归(Gaussian process regression,GPR)代理模型方法用于不确定性分析,该主动学习加点策略能够有效地降低模型不确定性,提高不确定预测的精度。关注来流不确定性输入,分别使用Smolyak稀疏网格多项式混沌展开(polynomial chaos expansion,PCE)方法和基于主动学习加点策略的GPR代理模型方法,结合Sobol灵敏度分析对翼-身-短舱-挂架几何进行了不确定性分析。结果表明,在跨声速条件下,攻角和Mach数的不确定性会引起翼吊式飞机升力系数和阻力系数的剧烈波动,其中升力系数的波动同时受攻角和Mach数的影响,阻力系数的波动主要由Mach数决定。

电弧加热高焓风洞Ma=10 AGARD-B标模测力试验

高超声速设备的试验能力对高超声速技术的发展至关重要,目前受制于加热器技术,常规高超声速风洞能够模拟的最高Mach数不超过10。电弧加热器是高焓风洞的重要设备,将电弧加热高焓风洞用于常规气动力试验,为提高试验模拟Mach数开辟了新的方向。介绍了中国航天空气动力技术研究院1.2 m电弧加热高焓风洞进行的AGARD-B标模试验,通过多次标模测力试验结果的标准差,检验了风洞试验数据的重复性和流场稳定性,通过和国内外已有风洞试验数据的对比分析,检验了风洞试验数据的准确性,为后续该电弧加热高焓风洞承接Mach数10的气动力试验提供强有力的技术支撑。

基于多面体重叠网格的多体分离计算分析

分离问题在航空航天领域频繁出现,对各类运载火箭、飞行器等完成任务使命至关重要,并事关主体/分离体的安全。基于带边界层加密的多面体网格、重叠网格和刚体六自由度运动方程,利用CFD数值模拟方法,对某标模外形开展了多体分离数值模拟,研究了不同初始弹射力对多体分离安全性的影响,从纵向和横航向两方面分析了标模的分离特性及与弹射力的关系,对工程研究有一定的参考作用。

可压缩两气体流动的简化神经网络模型

实用的虚拟流体方法(practical ghost fluid method, PGFM)利用Riemann问题速度解对可压缩多介质流场界面条件进行建模。基于构造的嵌入物理约束的神经网络模型预测Riemann问题速度解的方式,给出一种两气体流动的神经网络模型简化方法。首先提出完全气体状态方程下神经网络模型输入特征采样范围从无界域到有界域的转换方法,改善模型预测不同初始条件下Riemann解的泛化性能。根据该转化方法,进一步提出一种结构更加简单的神经网络优化方法,将输入维度从5个减少到3个,有效提高神经网络的训练效果。将该神经网络代理模型应用于PGFM程序框架,通过典型的一维与二维两气体流动问题进行数值验证与对比分析。结果表明,简化的网络模型与已有研究的神经网络模型相比,能取得精度相近的计算结果。而在神经网络训练效率上,简化神经网络具有明显优势。同时因为简化神经网络采样维度少,方便尝试加密采样提高拟合精度,更具备发展潜力。

台阶对高超声速边界层转捩的影响

对高超声速边界层转捩进行控制研究,不仅有助于提高高超声速飞行器的飞行效率及气动热防护能力,而且对优化航天飞行器表面的结构设计等方面也有一定作用。采用PCB高频脉动压力传感器及红外热成像仪,在Ma=6条件下研究了0°攻角情况下前后台阶对裙锥模型表面边界层转捩的影响。通过对脉动压力结果进行互相关双谱分析,得到了边界层内不同扰动波之间的非线性作用关系。实验结果显示,前后台阶对高超声速边界层转捩都具有促进作用,且后台阶对边界层转捩的促进作用明显大于前台阶,但前后台阶并未改变边界层的转捩模式,整个转捩过程中第2模态波与其1阶谐波的差频作用起主导作用。

基于数据同化方法修正RBF神经网络的高维气动力建模预测

通过数据同化方法修正径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络,以提高高维气动力的建模精度。通过在传统RBF神经网络的核函数中引修正量γ,使用EnKF滤波数据同化算法修正该矫正因子,并将其应用于CRA309旋翼翼型的高维气动力建模预测中。结果发现数据同化方法采用非侵入的方式,在不破坏神经网络整体架构的情况下仅对核函数的矫正因子进行修正,大幅减少优化参数与变量,显著提升了RBF神经网络的建模精度和效率。将修正后的RBF神经网络模型应用于高维气动力建模中,用仿真数据替代对气动力参数进行预测。设计结果验证了预测模型的可行性,在风洞试验数据较少的情况下对提高试验数据的利用效率具有一定的工程实用价值。

复杂外形下网格自动生成及流场计算新框架

针对计算流体力学工程应用中复杂外形下贴体网格难以全自动生成的问题,介绍了一种全新的自动化网格生成及计算新框架。新框架包括网格线允许交错的贴体网格生成、计算模板自由选点的差分计算和差分计算中坐标变换几何诱导误差消除等3个算法模块,实现从物面水密网格导入到流场计算结果输出的全流程自动化处理。网格生成算法从物面点矢量出发,根据给定的贴体网格层高、增长倍率、层数等参数一次性生成贴体网格,删除重叠部分网格,并重构出自由节点有限差分法计算需要的计算模板;自由节点有限差分法利用重构的计算模板,完成流场参数的差分求解;坐标变换几何诱导误差消除算法用于消除差分计算中从物理平面变换到计算平面时引入的几何诱导误差,实现保自由流,提高计算精度。验证结果表明,新框架在复杂外形下能够自动生成网格,显著提高了网格生成效率,同时计算精度与常规方法计算精度相当,具备工程实用价值。

碘离子推力器储罐性能影响因素数值研究

碘离子推力器主要应用于小型卫星的姿态控制和位置保持,其依靠碘工质的升华和电离产生推力。碘工质储供系统的加热方式和结构参数对其工作性能有很大影响。采用动网格方法对离子推力器储罐中碘工质升华相变过程进行数值模拟,讨论储罐加热方式和径高比对其性能的影响。结果表明:从质量流量、流量稳定性和预热时间3个参数综合考虑,四周伴热加热、辐射加热和接触加热3种方式中,接触加热性能最好。在接触加热方式下,储罐径高比对流量变化几乎无影响,流量稳定性很好。对于以大推力为设计目的的碘离子推力器,储罐径高比越小越好,径高比为0.2时的质量流量相比于径高比为1.4时增大了9.0%。对于以高响应速度为设计目的的碘离子推力器,储罐径高比越大越好,径高比为0.2时的预热时长相比于径高比为1.4时增大了80%。

基于Isight的二元进气道压缩楔射流控制参数优化

二元进气道常用于宽速域吸气式飞行器。宽速域飞行器的飞行速域较大,进气道要兼顾高低速条件下的飞行要求,这存在一定的困难。利用射流进行前体激波控制,在一定程度上可以改善流场,并提升进气道性能,但现有的射流激励方案仅是将激波推至唇口,不一定使得进气道达到最优性能或造成射流流量过多损失,因此射流控制参数的优化是一个重要问题。基于Isight软件搭建优化流程,采用Hooke-Jeeves优化方法,以射流角度、射流宽度以及射流位置作为优化变量,流量系数作为约束条件,总压恢复系数最大作为目标函数进行优化,探究了来流Mach数为6时不同射流参数对进气道性能的影响。结果表明,Hooke-Jeeves优化方法可以应用于进气道前体射流控制参数优化问题,优化后的进气道能够满足流量系数的要求,射流角度优化后的总压恢复系数相对于无射流方案提升18%,综合优化后的总压恢复系数相对于仅优化射流角度提升2.82%。

数据分析方法在气液相变复杂流动中的应用

空化作为一种重要的复杂水动力学问题,是当液体局部压力降低至饱和蒸气压时,发生的由液相转变为气相的现象。空化现象具有明显的三维流动特征与剧烈的非定常特性,在水力机械、船舶推进器、水利工程中广泛存在,且通常会带来不利的影响,长期以来一直是水动力学领域研究的重点与难点。为探究非定常空化流场结构,采用图像粒子测速PIV-LIF的实验方法,利用高速相机从实验段侧拍摄空化流动,通过荧光示踪粒子跟随液体流动,从而测得空化速度场。利用高分辨率的速度场和灰度快照数据,进行动力学模态分解(dynamic mode decomposition,DMD),开展非定常空化流场结构分析。DMD方法可以有效地将流场分解成若干个模态,并识别出主导模态进行分析。基于DMD方法对空化的流场进行模态分解,具有模态频率和增长率单一的特点,在对空化周期性流动的分析中有较大优势。通过分析占较高能量的主要模态,并进行模态重构,发现这些模态均含有一定空泡运动特征,与流场中回射流与伴生涡结构相关,空泡的主要演变频率与涡脱落频率一致。各个模态的流场特征结果表明:空化流第1阶模态对应频率为0,代表平均流场;第2阶模态对应频率约为空泡脱落频率,揭示了空泡在发生处前缘周期性地生长与脱落;第3阶模态对应频率约为第2阶模态的2倍,揭示了2个大尺度旋涡在水翼后方存在融合行为;第4阶模态对应频率约为第2阶模态的3倍,具有更高的频率,表征流场中存在一些小尺度旋涡的融合行为。最后对不同空化数下的空化流场进行了模态分解分析,发现脱落空泡的旋涡结构随着空化数的减小而增大,第2阶模态频率(case 1:302.66 Hz,case 2:105.35 Hz,case 3:69.32 Hz)随着空化数(case 1:1.49,case 2:1.4,case 3:1.31)的减小而减小。

变分量子线性求解算法在高速飞行器定常绕流数值模拟中的应用

CFD方法在用于三维大规模复杂流动的空气动力学数值模拟时,面临着计算成本高、模拟时间长等瓶颈问题。近年来,量子计算为航空航天CFD领域带来了新的解决思路,通过利用量子比特的叠加态和纠缠特性,理论上相比于经典计算机能够实现对数级的存储缩减和指数级的效率加速,在处理大规模空气动力学模拟等任务上具有巨大的潜力。聚焦于量子计算技术在航空航天CFD领域的应用探索,针对高速定常流动问题,采用变分量子线性求解器(variational quantum linear solver,VQLS)辅助求解CFD时间离散环节得到的高维线性方程组,进而发展了可以在含噪声中等规模量子(noisy intermediate-scale quantum,NISQ)器件上实现的VQLS-CFD耦合方法。通过三维双椭球模型和探测器火星科学实验室模型的超声速数值模拟测试,验证了VQLS-CFD耦合方法可以实现大规模复杂流动的鲁棒及准确模拟,并产生与试验数据吻合度较高的计算结果,最终获得高可信度的气动预测结果。然而,介绍的量子计算流体力学(quantum computational fluid dynamics,QCFD)方法在计算效率方面尚未达到真正意义上的加速效果,这一现象的突破将依赖量子计算机硬件的持续发展与QCFD算法的不断优化与成熟。