电推进涵道风扇气动快速求解方法及性能分析研究

随着绿色航空发展,为了能在设计阶段快速获得涵道风扇气动性能参数和非定常流场特征,有必要开发一种高效的数值求解方法。基于小型电推进风扇内流弱可压和尾迹耗散特性,本文将转子和涵道的面元与尾迹涡粒子耦合,使用面元法求解固壁流场,使用涡量输运方程求解远场尾迹传播特征,克服了有限体积法尾迹耗散快的问题。研究表明,本文发展的面元-涡粒子耦合方法对涵道风扇叶表压力与有限体积法趋势一致,整体推力误差为7.83%,能满足工程快速预测需求。本文发展的高效非定常计算方法的尾迹计算数值耗散低,能揭示更为复杂的非定常流动现象,仿真结果显示风扇涵道对尾迹发展有明显约束,而当尾迹传播至外部时,涡量呈现出明显的收缩和对称分布特征。在计算效率方面,本文发展的耦合方法非定常计算效率高,计算相同非定常时间步耗时仅为有限体积法的1/6,具有潜在的涵道动力非定常设计应用价值。

基于模型和数据驱动的航空发动机跨音速压气机失速/喘振虚拟仿真实验设计

文章设计了航空发动机跨音速压气机失速/喘振虚拟仿真实验,采用了计算机图形技术和互联网技术,构建了跨音速压气机、实验台、测量仪器等三维保真模型,通过第一视觉结合声光振效果增强了实验操作体验,实现了实验环境虚拟漫游、仪器设备学习认知、失速喘振实验实操、可视化流动观察以及数据采集、作业提交等全过程在线教学体验。该实验基于最新科研成果开发了内置失速/喘振数学模型和仿真测试数据驱动,以及充分的互动操作步骤和置错不可逆特点,使学生在柔性自主操作条件下,实现了对失速/喘振特性结果的差异化获取,解决了真实跨音速压气机实验高成本、高转速、高危险、失速/喘振现象难捕捉、用户参与深度有限等教学难题。

基于POD-RBFN降阶模型的串列叶栅流场预测

通过传统实验或CFD手段获取流场信息的方法往往需要耗费大量资源或时间,这在需要快速获取大量流场信息时产生的成本是无法接受的,发展比传统CFD更快速的流场预测方法具有重要意义。采用本征正交分解(POD)方法对样本流场进行模态分解,提取流场的主导模态;而后采用径向基函数神经网络(RBFN)响应POD基函数的系数,实现流场降阶预测模型的构建,并在模型中采用基于函数响应偏差的自适应抽样方法;通过某串列叶栅非定常流场数据对预测模型进行验证。结果表明:本文构建的POD-RBFN混合模型可以快速准确地预测出串列叶栅的流场参数分布;与静态采样相比,本文采用的自适应采样方法在采样效率上表现出明显优势,同样重构精度所需的样本数降低了25%左右。

基于面元-涡粒子法的螺旋桨气动特性及噪声研究

为了满足叶轮机械的高效非定常气动仿真需求,发展了耦合面元-涡粒子法和Lowson自由远场声学模型的气动声学快速方法,并应用于某型螺旋桨气动特性和噪声特性的预测研究。气动计算结果表明:与有限体积法(finite volume method,FVM)相比,使用面元-涡粒子法(panel⁃vortex particle method,PVM)可以获得一致的叶表压力分布、下游尾迹速度分布和推力;相比于二阶的有限体积法,面元-涡粒子法的尾迹涡量数值耗散更低,尾涡附近速度梯度变化更明显。声学计算结果表明:与有限体积法结合Lowson模型的声学结果相比,使用面元-涡粒子法与Lowson模型结合可以解出相近的声压级指向性结果,在声场特征指向位置处(桨盘前轴向夹角60°位置)1BPF(blade passing frequency)下声压级幅值相对误差仅为5%,能满足声学分析需求。在计算耗时方面,面元-涡粒子法求解速度比有限体积法高出一个量级,证实发展的方法能满足分布式电推进系统动力叶轮机械的非定常气动特性和噪声性能的高效预测评估。

跨声速压气机转子几何误差气动敏感性统计

为了研究跨声速压气机转子的气动性能对不同类型几何误差的敏感性,以NASA Rotor 37为研究对象,采用非均匀有理B样条(NURBS)曲面及遗传算法实现三维叶型曲面重构。考虑了26个几何误差模型。采用拉丁超立方结合蒙特卡洛模拟生成了800个样本,通过定常CFD数值计算获得叶型气动特性及流场结构,采用Spearman秩相关及期望值分析不同工况下几何误差与气动性能之间的非线性关系。对不同工况下效率最敏感的几何误差模型进行了流动机理分析。统计分析结果表明:堵塞工况下,叶中前缘轮廓度对效率有最显著的消极影响,叶尖吸力面轮廓度对压比有最显著的消极影响。最高效率工况下,叶中吸力面轮廓度对效率和压比都有着最显著的消极影响。近失速工况下,叶尖前缘轮廓度对效率有最显著的消极影响,而叶中尾缘轮廓度对压比有着最显著的积极影响。