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机翼大攻角分离流控制技术研究

作 者: 白亚磊
导 师: 明晓
学 校: 南京航空航天大学
专 业: 流体力学
关键词: 流动控制 流动分离 机翼 涡襟翼 多段翼 流动偏转器 遗传算法 空气动力学实验 数值计算
分类号: V211.41
类 型: 博士论文
年 份: 2011年
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内容摘要


分离流控制是流动控制的一个重要方向,大攻角机翼分离流控制研究具有非常重要的理论意义和工程应用前景。本文系统全面地研究了一种新的分离流控制方法——流动偏转器。首先,从流动控制应用现状入手,研究目前应用较多的控制方法,吸取这些方法的流动控制理念,提出一种新的流动控制方法。通过研究某型多段翼在低速情况下的流动控制特性,认识其流动控制原理,即引用下翼面的压力对上翼面的边界层进行吹气,进而增加上翼面边界底层的能量,抑制分离。该方法的缺点是减小了下翼面的压力。基于这种考虑,本文提出在机翼上翼面前缘附近进行流动控制,采用偏转导引来流动量的方法,对上翼面边界层进行吹气,这样既保证了下翼面的压力,又能对上翼面的流动分离进行控制。本文在机翼的前缘加装流动偏转器,使来流向机翼上表面偏转,从来流中提取能量,增加流动底层的速度,使之抗分离的能力增加,进而抑制分离,推迟失速。其次,采用风洞实验方法,研究了流动偏转器对分离流的实际控制效果。文中采用了三种不同类型的流动偏转器,由最初流动偏转器的流场显示看出,流动偏转器可以有效地控制分离。由第二种流动偏转器的风洞测力测压实验看出,流动偏转器可以使失速攻角推迟3度,由于流动偏转器对来流的偏转作用,可以使机翼上翼面的压力峰值保持到攻角24度。与干净机翼相比较,最终改进型流动偏转器可以使失速攻角推迟6度。由PIV流场测量结果看出,在流动偏转器的控制下,翼型上表面大的分离涡结构被抑制,失速攻角推迟;翼型上表面涡量变化较大的区域下移,壁面边界层与来流之间的能量交换加剧,底层能量增加,抗分离能力增强。第三,采用数值计算方法,研究流动偏转器的流动控制机理,并结合基因算法,对偏转器进行多参数优化。通过对流动方向变化规律和翼面边界层的深入研究,探寻了偏转器的控制原理:使来流向机翼吸力面偏转;削弱机翼前缘附近流动的三维效应使流动趋近二元化;使边界层内速度型变得饱满,减小速度型形状因子H12,增大速度型的稳定性,抑制流动分离。基因算法的优化结果提升了流动偏转器的应用潜力。在流动控制中,经过基因算法优化后的流动偏转器,可以更加有效的提高翼型的气动性能。计算流体力学(CFD)和基因算法(GA)的结合是一种有效的强大的优化方法,它在当前的流动控制设计中具有前瞻性。通过iSIGHT设计平台,结合Fluent ,形成一个高效的优化平台,可以推广到更广泛的流体应用领域。另外,本文把遗传算法应用到空气动力学的实验当中,可以为飞行器工程设计和空气动力学理论分析提供更加优化的实验方案;流动偏转器是实现遗传算法在空气动力学试验中应用的合适载体;为了满足遗传算法对参数变化的高精度要求,本文提出把超声电机精密驱动技术应用于流动控制。既推进了遗传算法在实验当中的应用,也推进了流动偏转器控制技术的实际应用。最后,研究了偏转器的实际工程应用。对风力机专用S809翼型的数值模拟结果表明,流动偏转器可以有效的控制分离,改善翼型的失速特性,增加翼型气动性能的稳定性。通过对流动偏转器参数的基因算法优化,得到了在一定范围内失速控制的最优参数,较大的提升了流动偏转器流动控制性能,使最大升力系数提升24%,18°攻角下升阻比提高50%以上,失速攻角推迟2度。且使失速过程变缓。由于风力机多数时候会运行在失速状态,失速的变缓,可以减少叶片抖动,提升运行品质。

全文目录


摘要  4-6
Abstract  6-11
图表清单  11-15
注释表  15-16
第一章 绪论  16-31
  1.1 课题的背景与意义  16-17
  1.2 国内外研究概述  17-29
    1.2.1 流动控制分类  17-18
    1.2.2 流动控制技术综述  18-29
  1.3 本文研究的目的、意义和方法  29-30
  1.4 本文研究工作内容  30-31
第二章 模型、实验设备与技术  31-46
  2.1 实验模型  31-33
  2.2 实验设备  33-36
  2.3 实验技术  36-45
    2.3.1 流动偏转器法翼型流动分离控制技术  36-38
    2.3.2 底层隔板表面摩擦力测量技术  38-42
    2.3.3 流场显示技术  42-43
    2.3.4 PIV 空间流场测量技术  43-45
  2.4 本章小结  45-46
第三章 机翼边界层分离控制技术比较  46-63
  3.1 翼型后缘涡襟翼的分离流控制  46-54
    3.1.1 涡襟翼研究现状  46-47
    3.1.2 涡襟翼的几何结构  47
    3.1.3 涡襟翼的流场模拟  47-49
    3.1.4 涡襟翼计算结果与流场分析  49-53
    3.1.5 小结  53-54
  3.2 多段翼分离流控制技术  54-59
    3.2.1 多段翼流动控制几何模型  54-55
    3.2.2 多段翼数值计算方法  55
    3.2.3 多段翼数值计算方法的验证  55-56
    3.2.4 翼型气动力数值计算结果  56-57
    3.2.5 翼型流场比对  57-58
    3.2.6 翼型表面压力系数比对  58-59
  3.3 流动偏转器分离流控制技术  59-62
    3.3.1 流动偏转器控制模型的几何结构  60
    3.3.2 带流动偏转器翼型的流场数值模拟  60-61
    3.3.3 带流动偏转器翼型的流场数值模拟结果  61-62
  3.4 本章小结  62-63
第四章 机翼大攻角的流动偏转器控制技术  63-78
  4.1 引言  63
  4.2 流动偏转器流动控制  63-64
    4.2.1 流动偏转器流动控制的思想来源  63
    4.2.2 流动偏转器的机构模型  63-64
  4.3 流动偏转器分离流控制的流动显示  64-66
    4.3.1 机翼1#模型与Ⅰ型流动偏转器的流动显示  64
    4.3.2 机翼2#模型与Ⅱ型流动偏转器的流动显示  64-66
  4.4 机翼2#模型与Ⅱ型流动偏转器的气动特性测量  66-71
    4.4.1 流动偏转器分离流控制的正交试验设计  67
    4.4.2 流动偏转器分离流控制的气动力特性  67-70
    4.4.3 流动偏转器分离流控制的翼型压力分布特性  70-71
  4.5 机翼2#模型与Ⅱ型流动偏转器的PIV 流场测量  71-75
    4.5.1 同一展向位置不同攻角下的流场图  72-73
    4.5.2 同一展向位置不同攻角下的涡量图  73-74
    4.5.3 展向不同位置下的流场特性图  74-75
    4.5.4 本节小结  75
  4.6 机翼3#模型与Ⅲ型流动偏转器的气动特性测量  75-77
    4.6.1 流动偏转器分离流控制的正交试验设计  76
    4.6.2 流动偏转器分离流控制的气动力特性  76-77
  4.7 本章小结  77-78
第五章 机翼大攻角流动偏转器控制机理  78-91
  5.1 引言  78
  5.2 流动偏转器流动控制的三维流场模拟  78-80
    5.2.1 流动偏转器流动控制的数值模拟网格模型  78
    5.2.2 流动偏转器流动控制的数值模拟方法  78-79
    5.2.3 流动偏转器流动控制的数值模拟结果  79-80
  5.3 流动偏转器流动控制的三维数值模拟的实验验证  80-83
  5.4 流动偏转器流动控制的原理分析  83-90
    5.4.1 流动偏转器改变机翼前缘来流局部流动方向  83-86
    5.4.2 流动偏转器使来流向机翼吸力面偏转  86-88
    5.4.3 流动偏转器对吸力面边界层的影响  88-90
  5.5 本章小结  90-91
第六章 机翼大攻角流动偏转器控制算法优化  91-102
  6.1 前言  91
  6.2 优化算法平台  91
  6.3 基因算法优化模型  91-92
  6.4 基因算法优化算例  92-95
    6.4.1 基因算法网格生成  92
    6.4.2 流动控制方程  92-93
    6.4.3 计算验证  93
    6.4.4 攻角16 度下的优化结果  93-95
  6.5 基因算法优化结果  95-96
    6.5.1 不同攻角下优化结果  95
    6.5.2 优化结果的实验与计算比对  95-96
  6.6 把基因算法应用于实验的探索性研究  96-101
    6.6.1 基因算法实验对象  96-97
    6.6.2 基因算法应用于实验的流程图  97-99
    6.6.3 基因算法实验驱动装置  99
    6.6.4 基因算法实验整体装配  99-101
  6.7 本章小结  101-102
第七章 流动偏转器控制技术的工程应用  102-108
  7.1 前言  102
  7.2 翼型与流动偏转器  102-103
  7.3 流场数值模拟  103-105
    7.3.1 流场数值模拟方法  103
    7.3.2 数值模拟方法验证  103-104
    7.3.3 数值模拟结果  104-105
  7.4 基因算法优化  105-107
    7.4.1 基因算法  105
    7.4.2 基因算法流程及参数  105-106
    7.4.3 优化结果  106-107
  7.5 本章小结  107-108
第八章 总结和展望  108-110
  8.1 总结  108-109
  8.2 展望  109-110
参考文献  110-121
致谢  121-122
在学期间的研究成果及发表的学术论文  122-123

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中图分类: > 航空、航天 > 航空 > 基础理论及试验 > 空气动力学 > 飞机空气动力学 > 机翼空气动力学
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