机翼展向不同部位结冰对飞机气动力特性影响研究

机翼展向不同部位结冰对飞机气动力特性的影响规律是机翼防除冰系统设计需要考虑的重要因素之一。通过风洞试验方法,将机翼不同部位的模拟冰型加装在飞机模型上进行常规测力试验,研究巡航构型、着陆构型下的机翼展向不同部位结冰后的升力特性、阻力特性、俯仰力矩特性的变化规律。同时通过数值计算的手段,分析机翼不同部位结冰的流场细节特征。研究结果表明,机翼中段结冰对飞机气动力特性影响最为严重,翼根和翼尖结冰影响较小,研究结果为制定高效合理的防除冰系统提供技术依据。

运输类飞机翼身组合体参数化及快速气动力计算研究

飞机方案设计阶段,迫切需要一个能够快速评估、计算不同参数组合的翼身组合体基本气动力特性的分析平台。为满足这一实际工程设计需要,本文提出运输类飞机参数化概念和具体研究方法,结合运输机气动布局设计的基本准则,应用计算机图形学进行辅助设计,利用丰富的参数曲线,如NURBS曲线、贝塞尔曲线、拉格朗日插值等方法描述复杂的翼身组合体外形,开发了快速分析计算翼身组合体气动力特性分析平台,实现了从总体方案初步设计到MGAERO软件数值模拟的无缝过渡,并结合具体算例验证了方法的可行性和工程实用价值。

冰脊形成过程数值模拟及NSDBD防护研究

冰脊会造成机翼气动性能的降低,是危害飞行安全的重要因素。利用结构化网格和中心有限体积法求解N⁃S方程获得空气流场,运用拉格朗日法获得水滴撞击特性,基于Messinger结冰热力学模型针对NACA 0012翼型的结冰进行了数值模拟,获得的冰型与实验结果吻合良好,验证了计算方法的准确性与可行性。在此基础上,在NACA 0012翼型上设置防冰区并考虑防冰热载荷的作用,对大水滴条件下冰脊的形成过程进行了数值模拟,得出了环境温度、液态水含量和防冰热载荷对冰脊形成的影响规律。此外,通过在冰脊形成位置布置纳秒脉冲阻挡介质放电(Nanosecond dielectric barrier discharge,NSDBD)等离子体激励器,探究了在大水滴条件下NSDBD对冰脊的防护效果。研究结果表明:在大水滴情况下,环境温度的增加使得冰脊的范围增加而高度降低;液态水含量的增加使得冰脊的范围增大并且高度增加;防冰热载荷的增加可以增加防冰区内水分的蒸发,进而减少冰脊的生成;大水滴情况下可能由于水滴直接撞击至下翼面防冰区外进而导致冰脊的形成;NSDBD对空气进行加热,增加溢流水的蒸发,使得低液态水含量下形成的冰脊消失,使得高液态水含量下冰脊的形成位置推后。

运输类飞机高升力构型数值模拟研究

高升力装置对大多数运输机的大小、吨位、经济性及安全性都有重要的影响。由于复杂的流动机理、几何外形、支撑机构及驱动系统之间的矛盾关系,导致高升力系统的设计周期很长并且很大程度上依赖于试验[1]。然而,随着计算机软件和硬件的迅速发展,近几年的工程设计中N-S方程应用日趋广泛。在空气动力学设计领域,计算机辅助设计手段已经逐步替代了过去的经验设计手段,并且国内飞机设计单位的科研人员也开始花费越来越多的时间应用流体仿真软件来达到设计目标,而不是像过去那样完全依赖试验结果去设计和分析飞机气动力特性,高升力装置设计也是如此。本文着重对著名的MSES软件和CFX软件在高升力装置模拟中的工程应用进行探索,并和风洞试验结果进行比较,初步研究了高升力装置数值模拟在飞机设计工程应用中存在的一些问题。

前后缘机动襟翼数值计算研究

通过对前缘机动襟翼、后缘机动襟翼以及前后缘襟翼配合使用的状态作计算分析和比较,研究了机动襟翼在高亚音速段对构型气动特性的改善作用,为大后掠角、小展弦比机翼加装机动襟翼的改进设计提供了数值计算依据。

民机反推力装置对发动机进气口流场畸变影响数值模拟研究

采用CFD手段模拟了民机着陆时反推力系统打开后的全机流场,着重研究反推力系统工作时对发动机进气口流场的影响,并计算了不同状态下的进气口静态总压畸变指数,对全机流场进行了可视化分析,为民机发动机反推力系统设计提供生动直观的设计依据,也是CFX软件在全机复杂喷流N-S方程数值模拟中的成功应用。

民机翼身组合体参数化研究

飞机方案设计阶段,迫切需要一个能够快速评估、计算不同参数组合的翼身组合体基本气动力特性的分析平台。为满足这一实际工程设计需要,本文提出运输类飞机参数化概念和具体研究方法,开发了快速分析计算翼身组合体气动力特性分析平台,结合具体算例验证了方法的可行性和工程实用价值。

超临界机翼飞行验证机的增升装置设计

为进行超临界机翼气动设计技术的飞行验证,将某教练机改装为飞行验证机,为此必须进行增升装置的重新设计。在保持原型机襟翼平面参数和运动机构不变的条件下,完成了验证机增升装置的气动力设计工作。风洞试验表明,改装成功的验证机增升装置具有良好的气动特性。

POD-BPNN预测模型及结冰条件不确定性量化

当前,数值模拟作为研究飞机结冰的主要手段之一,在计算结冰冰形时会引入大量参数不确定性,并影响数值模拟的精度和可信度。发展不确定性量化方法,科学量化这种不确定性对评估数值模拟结果具有重要意义。针对传统参数不确定性量化方法难以解决高维输入到输出的问题,基于本征正交分解和误差反向传播神经网络,提出了一种结冰冰形预测代理模型。以水滴中值粒径和温度为例,验证了代理模型单输入参数和双输入参数情况下的精度和泛化能力。最后,在代理模型计算的冰形基础上,结合蒙特卡洛采样,利用2σ准则确定结冰范围,发现水滴中值粒径不确定性主要影响明冰的冰角生长,而温度和水滴中值粒径不确定性的叠加主要作用于霜冰厚度。该研究为后续多结冰条件的影响分析和多维输入到输出的不确定性量化提供了思路。