EXPERIMENTAL STUDY ON BOUNDARY LAYER TRANSITION OF ELLIPTICAL CONE CENTERLINE UNDER THE EFFECT OF ANGLE OF ATTACK
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摘要: 攻角变化是真实飞行条件下常见的飞行变量之一, 由此引起的流动结构、热力分布等特征变化不可忽视. 为研究攻角对于流向涡失稳相关的三维边界层转捩的影响, 选用长短轴比为4:1的椭锥模型, 针对其迎风面中心线边界层转捩机制及其随攻角变化规律开展了风洞试验研究. 采用温敏漆(TSP)技术与基于纳米示踪的平面激光散射(NPLS)技术, 得到了不同攻角时沿流向方向温升曲线以及流向、横切向的边界层精细结构图像, 分析了转捩起始点、扰动波特征频率以及边界层精细结构随攻角的变化规律, 并基于由脉动压力测试得到的边界层扰动波特征频率和幅值信息对所得规律做了进一步论证与解释. 主要结论如下: 在0° ~ 2°攻角变化范围内, 椭锥中心线边界层均经历了由层流至湍流的演化过程, 边界层转捩过程由低频特征频率主导, 随攻角增大扰动特征频率增大但幅值不变, 且转捩起始点对于攻角的变化不敏感, 而当攻角增大至5°时, 在观测范围内边界层能维持扰动波的稳定增长, 边界层未演变至湍流阶段, 转捩明显推迟.Abstract: The change in angle of attack is one of the common flight variables under real flight conditions, and the resulting changes in flow structure, the distribution of heat and force, and other characteristics cannot be ignored. To investigate the effect of angle of attack on the three-dimensional boundary layer transition related to streamwise vortex instability, an elliptical cone model with a long to short axis ratio of 4:1 is selected. Wind tunnel experiments are conducted to study the mechanism of boundary layer transition on the windward centerline and its variation with angle of attack. Using temperature sensitive paint (TSP) technology and nano-tracer based planar laser scattering (NPLS) technology, temperature rise curves along the streamwise direction and fine structure images of the boundary layer in the streamwise and transverse directions are obtained at different angles of attack. The transition starting point, disturbance wave characteristic frequency, and the variation law of fine boundary layer structure with angle of attack are analyzed. Based on the characteristic frequency and amplitude information of boundary layer disturbance waves obtained from pulsating pressure testing, the obtained laws are further demonstrated and explained. The main conclusions are as follows: when the angle of attack varies from 0° to 2° , the boundary layer of the elliptical cone centerline undergoes an evolution from laminar to turbulence. The transition process of the boundary layer is dominated by low-frequency characteristic frequencies, and the disturbance characteristic frequency increases with the increase of angle of attack but the amplitude remains unchanged. The starting point of transition is not sensitive to the changes in angle of attack. However, when the angle of attack increases to 5°, the boundary layer can maintain stable growth of disturbance waves within the observation range, and the transition is significantly delayed without the boundary layer evolving to the turbulence stage.
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Keywords:
- angle of attack /
- elliptical cone /
- flow visualization /
- pressure spectrum /
- transition
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引 言
真实飞行条件下, 由于压力梯度的存在, 飞行器表面流场往往表现出强烈的三维性, 主要特征为垂直于流向方向流动结构的不稳定性, 例如横流不稳定性[1-2]和流向涡不稳定性[3-4]等. 三维边界层多维度、多不稳定模态类型的特点也使得边界层转捩机理变得更加复杂[5].
椭锥外形与新型高超声速飞行器中的乘波体外形相近, 且提供了必要的压力梯度条件, 被视为研究三维边界层转捩问题的理想模型[6-7]. 椭锥流场呈现分区域的特征, 中心线区域边缘与前缘线之间是由横流模态[8-9]主导转捩的区域; 前缘线附近由第二模态控制[10]; 中心线区域则由于横流效应下来自两侧附着线的流动在此汇聚, 形成流向涡结构[11], 这与其他区域的流动存在本质区别.
Schmisseur等[12-13]利用热线技术在测量椭锥中心线边界层对激光扰动的响应实验中发现, 中心线边界层沿厚度方向质量通量分布存在拐点, 且在边界层外缘处响应最强且最复杂, 但研究并未揭示流向涡的性质; Huntley等[14-15]利用流动显示技术拍摄到了Ma8条件下椭锥中心线区域横向和展向的涡结构, 以及偏离中心线区域的定常横流涡的足迹, 认为中心线区域早期转捩是由于偏离中心线区域涡结构的失稳引起, 但流动显示图像未反映出显著的流向涡精细结构; Borg等[16-20]在Ma6静风洞中对椭锥模型横流区域进行了重点研究, 实验中利用PCB传感器在椭锥中心线区域测得了90 kHz左右的峰值信号, 但随雷诺数增大峰值信号的特征频率基本不变, 不符合第二模态随雷诺数的变化规律, 故认为该信号与第二模态无关. 此外关于椭锥中心线边界层转捩的实验研究记录比较匮乏.
流向涡结构是中心线区域边界层最本质的特征, 其失稳原理应属于自身结构的拐点不稳定, 数值模拟是有效的研究手段. 其中最常见为稳定性分析方法, Choudhari等[21]通过二维全局稳定性分析发现在18 km高空飞行条件下涡结构肩部存在高频不稳定模态; Theofilis等[8, 22]后将其归类为一种斜Mack模态, 其特征频率在150 ~ 250 kHz之间, 这与Choudhari等[21]近期在小攻角条件下的研究结果也基本吻合. Gonzalez等[23]在流向涡结构中发现了对称和反对称的两种模式, 分别位于蘑菇状结构的肩部和茎部, 且对称模式的不稳定模态比反对称模式更不稳定; 而后张绍龙[24]、Zhao等[25]和Li等[26-27]将此归纳为Y-Z模态失稳机制, 即流向涡结构呈“蘑菇状”, Y和Z模态分别位于其“肩部”和“茎部”, 分别呈对称模式和反对称模式, Y模态的特征频率以及增长率比Z模态要高, 更可能控制流向涡结构的失稳. 但在最近的研究中, Choudhari等[21]指出小攻角条件下中心线边界层转捩也可能是由流向涡茎部的Z模态失稳引起; Quintanilha等[28]提出在33 km高空的低雷诺数条件下中心线区域的转捩可能属于非模态转捩. 此外, Borg等[18]和Paredes等[29]还指出中心线区域的流向涡结构内部虽存在不稳定模态类型, 但在50 ~ 300 kHz扰动频率范围内边界层可以维持几种不稳定模态的线性增长而不发生失稳, 这与Y-Z模态控制流向涡失稳的观点存在矛盾, 也增加了流向涡失稳机制的不确定性. 除了稳定性分析方法之外, 新的数值预测方法或预测模型[30-33]的研究也是目前发展的一大趋势, 为三维边界层转捩问题提供了新的工具.
另, 飞行攻角的变化会显著改变飞行器附近流场参数分布特性[34], 对边界层转捩产生重要的影响. Choudhari等[35]开展了攻角为0°和4°时HIFIRE-5模型边界层稳定性分析, 但其主要工作仅是通过N值预测模型表面转捩发生区域; Juliano[36]进行了相应攻角下的风洞试验, 发现两种攻角下中心线边界层均发生了转捩, 且随攻角增大转捩延迟, PCB测得的扰动特征频率增大; 2019年Juliano等[37]又依据真实的HIFIRE-5b飞行试验数据分析了时间轴下攻角范围在0° ~ 2°波动时模型表面不同区域对攻角的依赖性. 此外关于攻角影响下中心线边界层转捩的研究少之又少.
综上所述, 无论数值模拟或实验, 目前均未形成关于椭锥中心线边界层转捩机制的统一定论, 一方面是由于中心线边界层转捩本身的复杂性, 另一方面, 针对椭锥中心线边界层转捩及攻角影响规律的实验数据十分匮乏, 无法为数值研究提供支撑与验证. 因此, 本研究考虑采用流动显示和脉动压力谱分析方法, 实现大攻角范围内中心线边界层不同视角的精细化结构以及扰动波频谱特性的测量, 来研究攻角对椭锥中心线边界层转捩的影响规律. 此工作可为后期数值计算与实验研究提供重要的数据参考.
1. 实验设备、模型与技术
1.1 风洞设备
本文实验是在国防科技大学KD-02风洞中进行的, 如图1, 风洞的运行马赫数为6, 喷管出口尺寸为φ300 mm, 选用风洞的低噪声模式. 风洞上游的气流加热和保温装置可以实现来流的总温控制, 最高可达500 K; 通过调节总压(最大总压为3 MPa)可实现来流单位雷诺数的变化控制. 目前在该风洞内已经进行了大量的关于高超声速边界层转捩问题的实验研究.
1.2 实验模型
本文采用的是长短轴比为4:1的椭锥电木材料模型, 长轴为75 mm, 短轴为18.75 mm, 模型长度为400 mm, 头部为短半径4.5 mm的半椭球形. 实验模型示意图如图2所示. 坐标原点O为模型头部最顶端.
1.3 实验测试技术
1.3.1 温敏漆(temperature sensitive paint, TSP)技术
TSP技术是利用温敏涂料的分子发光特性, 标定并拟合分子发射光强与绝对温度之间的函数关系, 通过相机接收模型表面涂料发射的光强信息来得到模型表面温度的非接触测量手段. 硬件设备包括TSP涂料、LED光源(中心波长为365 nm)、滤光片(460 nm长波通)以及CCD相机. 实验需对涂料进行标定, 标定曲线[38]如图3, 拟合程度较高, 得到标定方程
$$ \frac{I}{{{I_{{\mathrm{ref}}}}}} = - 2.347\frac{T}{{{T_{{\mathrm{ref}}}}}} + 3.353 $$ (1) 其中, $ I $和$ T $分别为模型表面的光强和温度, 下标ref为参考光强和参考温度.
实验中分别采集光源开启前、光源开启后以及风洞运行时3组图像, 可得光强比率的计算公式
$$ {I_{{\mathrm{ratio}}}} = \frac{{{I_{\text{wind-on}}} - {I_{\text{light-on}}}}}{{{I_{\text{light-on}}} - {I_{\text{light-off}}}}} $$ (2) 代入标定方程(1)中可计算得到模型表面温升分布.
1.3.2 基于纳米粒子的平面激光散射(nano-tracer-based planar laser scattering, NPLS)技术
NPLS技术[39]是以传统平面激光散射技术为基础, 采用纳米级粒子作为示踪物的高时空分辨率和高信噪比的流动显示技术, 可清楚反映边界层的精细流动结构. 如图4所示, NPLS测试系统由ND-YAG激光器、粒子发生器、CCD相机以及同步控制器组成, 工作原理为: 粒子发生器产生的纳米粒子与来流在风洞上游均匀混合后经过喷管进入试验段, 在同步控制器作用下, CCD相机与激光器按照既定时序协同工作, 捕获平面激光照亮的粒子形成高分辨率的流动显示图像. 通过调整激光平面片光、模型与相机的位置关系, 可以实现流场不同方向、不同位置的流动显示.
1.3.3 脉动压力测量技术
为捕捉中心线边界层内可能出现的扰动波频率, 本文采用Kulite XCQ-062-30A型压力传感器来测量壁面的脉动压力, 其固有频率大于200 kHz, 数据采集系统型号为DH-5927, 最高连续采样频率为200 kHz , 依据奈奎斯特采样定理可有效测量100 kHz以内的特征信号. 传感器的布置范围对应于流动显示结果中扰动波出现的流动范围, 各测点位置坐标与分布见表1和图5.
表 1 传感器测点位置Table 1. Sensor measuring point positionTypes of sensors Identifier (x, y)/mm Kulite 1 (270, 0) 2 (300, 0) 3 (330, 0) 4 (360, 0) 2. 结果与讨论
2.1 基于流动显示的中心线边界层流动特征分析
本文实验均在Ma = 6, Re = 1.1 × 107 m−1的相同来流条件下进行, 选取0°, 2°和5°这3个不同的攻角展开.
2.1.1 攻角为0°
图6显示的是0°攻角时TSP实验结果, 图例中为温升值, 为风洞稳定运行10 s的时间平均结果, 参考温度为风洞运行前模型起始温度. 由图可以看出模型表面的温升分布呈明显区域性特点, 前缘线附近温升量最高; 前缘线与中心线区域外缘之间区域的温升量比前缘线附近要低, 靠近模型尾部出现了沿中心线对称分布的类似楔形的转捩阵面, 由横流不稳定模态控制[20]; 中心线区域温升量最低, 表现为明显的相对低温区, 与流向涡“上洗”运动下与高温主流的逆向换热有关.
沿图6虚线提取该区域内流向温升分布曲线, 如图7, 信噪比影响下温度波动范围在1 K范围内, 依据最小二乘拟合曲线可反映温度的变化趋势. 依据层流向湍流演化过程中, 由主流与边界层掺混程度引起传热变化所导致的壁面温度升高, 可统一将沿流向温度最低点作为转捩起始点判据.
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图 7 沿中心线处的温升曲线(α = 0°和Re = 1.1 × 107)Figure 7. Temperature rise curve along the centerline (α = 0° and Re = 1.1 × 107)随着流向的发展, 靠近头部150 ~ 210 mm范围内温度略微下降, 这是由于在头部激波加热作用下, 模型头部附近表面温度较高, 随着流向的发展激波加热影响会衰减, 此外钝头细长体绕流模型在高超声速条件下壁面附近还会出现低温熵层效应. 依据图7中温度变化趋势, 转捩起始点的位置应在210 ~ 230 mm范围内.
为直观研究沿流向表面温度升高的原因, 利用NPLS技术拍摄相同工况下中心线边界层流向的流动结构图像, 如图8所示, 两幅图像具有时间相关性, 时间间隔为5 μs, 其中灰度值最小的区域为边界层.
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图 8 具有时间相关性的NPLS图像 (α = 0°和Re = 1.1 × 107)Figure 8. NPLS images with temporal correlation (α = 0° and Re = 1.1 × 107)结果显示, 在x = 275 mm之前的流向范围内边界层外缘近乎平滑, 无法分辨出明显的波动; 大概从x = 275 mm的位置开始, 边界层外缘开始出现微小的波动, 波长长且幅值弱, 未发现明显的周期性特征, 此阶段对应于温度曲线中斜率较大的范围, 随流向发展幅值缓慢增长, 边界层明显变厚, 靠近模型尾部的位置边界层外缘出现了尺度较大的不规则结构, 但并未破碎为完全湍流.
由于流向涡结构的特征变化主要在y-z平面内, 调整激光切片、模型与相机的相对位置关系, 如图9, 对y-z平面内流向涡的流动结构进行拍摄和图像校正. 图像校正采用基于棋盘格角点特征点的二阶多项式畸变拟合方法[40], 由于椭锥曲面结构对边界层存在遮挡故校正后的图像并非对称结构.
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图 9 相机、激光平面和模型位置关系示意图Figure 9. Diagram of position relationship between camera, laser sheet and model依据图8中随流向位置流动状态的变化, 选取x = 230, 380 mm两个典型流向位置点, 分别对应于层流与不规则结构出现的空间范围, 以验证不同流态时对应的典型流向涡结构变化.
如图10中NPLS图像直观显示, 在流向位置x = 230 mm处, 流向涡结构呈现类似于“蘑菇”状的规则外形, 且对称性较好, 流向涡结构“茎部”和“肩部”等清晰分明, 最大高度约为7 mm. 发展到x = 380 mm位置处, y-z平面内涡结构整体以及涡结构附近的边界层均已发生明显的失稳, 但结构尺度仍基本维持在未失稳状态时的水平, 并未完全破碎为小尺度的拟序结构, 这与流向NPLS结果中大尺度不规则结构的出现是相吻合的.
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图 10 不同流态下典型流向涡结构NPLS图像Figure 10. NPLS images of typical streamwise vortex under different flow regimes2.1.2 攻角为2°
如图11(a) 为攻角为2°时温升分布云图, 与攻角为0°时相比, 横流控制区域内楔形转捩阵面明显减小, 这与横流效应的减弱有关, 中心线区域仍为相对低温区, 采用2.1.1节的方法得到中心线沿流向的温升曲线, 如图11(b). 与攻角为0°时相比, 此工况下转捩起始点位置未发生明显变化, 仍在x = 210 ~ 230 mm范围内, 但此工况下温度曲线的斜率更大, 温升更快, 至模型尾部温升量增大.
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图 11 温升分布云图及温升曲线(α = 2°)Figure 11. Contour of temperature rise distributionand temperature rise curve (α = 2°)对应的流向NPLS图像显示如图12, 从流向位置x = 265 mm开始, 边界层出现明显波动, 且具有明显的周期性, 与攻角为0°时相比, 幅值更高, 波长更短, 即频率特征更显著, 此外, 在330 ~ 360 mm范围内扰动波外缘还出现了频率更高的小尺度结构(图13蓝色椭圆圈出部分), 这表明在此范围内扰动波处于非线性增长的阶段, 此后边界层发展为完全湍流结构.
由于图12中两幅NPLS图像具有时间相关性. 可依据分辨率数据和像素矩阵计算扰动波的波长约为24.96 mm, 且在5 μs时间范围内扰动波沿流向行进约1.89 mm.
依据扰动波特征频率计算公式
$$ f = \frac{c}{\lambda } $$ (3) 式中, $ f $为频率, $ \lambda $为扰动波的波长, $ c $为扰动波的传播速度
$$ c = \frac{{\Delta x}}{{\Delta t}} $$ (4) 其中, $ \Delta x = 1.89\;{\mathrm{mm}} $, $ \Delta t = 5{\text{ μs}} $.
将式(4)代入式(3)可估算出该扰动波的特征频率大约为15.14 kHz.
在y-z平面内, 此工况下流向涡结构完整但“茎部”和“肩部”区分不明显, 如图14(a), 流向涡结构高度约为5 mm, 与攻角为0°时相比明显减小, 即边界层厚度减小, 根据边界层理论, 扰动波频率与边界层厚度应为负相关关系, 这也解释了攻角为2°时扰动波结构波长更短、频率更高的现象. 而在x = 380 mm位置, 对应于湍流结构出现时, 流向涡结构已破碎为不规则的小尺度结构, 如图14(b).
2.1.3 攻角为5°
当攻角增大至5°时, 如图15(a), 由于大迎角下迎风面主流与壁面的对流换热增强, 相较于无攻角或小攻角条件下, 模型整体的温升量明显增大, 横流区域内转捩阵面消失, 但中心线区域仍表现为显著的相对低温区; 温升曲线在激波加热影响结束之后几乎保持水平, 如图15(b)), 未出现升高的趋势, 边界层转捩未发生或处于边界层转捩最初的起始阶段, 但已无法通过温度信息确定转捩起始点.
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图 14 不同流向位置y-z平面NPLS图像Figure 14. NPLS images of y-z plane at different streamwise positions与攻角为2°时相比, 此工况下NPLS图像中边界层厚度继续减小, 边界层外缘仍然出现了明显的扰动波, 如图16, 依据2.1.2节的频率计算方法得该流向扰动波的特征频率大约为20.13 kHz, 频率更高. 但在实验观测范围内未出现比扰动波尺度更小的流动结构, 边界层尚未演变为完全湍流.
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图 15 温升分布云图及温升曲线(α = 5°)Figure 15. Contour of temperature rise distributionand temperature rise curve (α = 5°)在y-z平面内, 如图17, 当x = 230 mm时, 流向涡结构呈类似鼓包状, 外缘平滑, 高度仅为3 mm, 当发展到380 mm流向位置处时, 流向涡结构的“肩部”和“茎部”分明, 结构完整, 验证了在此工况下即便出现扰动波, 也并未导致边界层的失稳.
2.2 基于脉动压力测试的中心线区域边界层内扰动波频谱分析
2.2.1 基于功率谱的扰动波特征频率
上节中流动显示结果表明中心线区域边界层内存在扰动波结构. 本节依据流动显示结果在模型表面关键流向范围内布置了均匀分布的压力测点, 如表1, 并通过高频脉动压力频谱分析讨论扰动波特征频率及幅值的变化规律.
功率谱反映的是信号在频域范围内的能量分布, 能量峰值可直接反映主导的特征频率. 图13是攻角为0°时利用Welch方法对风洞稳定运行时3 s内的脉动压力数据进行计算得到的功率谱结果, 采样频率为200 kHz, 功率谱可以有效识别的频率范围为1/3 Hz ~ 100 kHz.
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图 17 不同流向位置y-z平面NPLS图像Figure 17. NPLS images of y-z plane at different streamwise positions功率谱结果表明, 当攻角为0°时, 中心线区域内信号的主频成分在0 ~ 8 kHz范围内, 该频率范围符合风洞噪声模式下自由来流中的涡扰动特性[19], 而对于三维边界层, 扰动波初始幅值的引入也主要来源于感受性阶段的涡波扰动, 且随流向发展不断放大和演化. 测点1-2频谱表现为宽频特征, 未出现明显的信号峰值, 发展至测点3时, 特征频率为4 kHz左右的峰值信号出现, 这与图8流动显示结果中边界层外缘出现的幅值微弱且波长较长的扰动波有关, 至测点4时, 4 kHz主频信号消失, 更低频的能量迅速增加, 在功率谱可识别的频率范围内能量呈现非线性分布, 但由于高频区域暂未出现明显的随机分布, 尚未达到典型的湍流谱特征, 因此此现象应对应于扰动波非线性增长、向湍流演化的过程. 测点1至测点4的演化过程中占主导的特征扰动频率在4 kHz左右, 属于低频的不稳定性控制的转捩过程.
而当攻角为2°时, 如图18所示, 0 ~ 8 kHz范围内的宽频信号消失, 测点2和测点3出现了特征频率在15 kHz左右的峰值信号, 随流向发展频率变化不大, 这与2.1.2节中由流动显示图像计算得到的扰动波频率吻合. 发展至测点4时, 低频成分能量迅速增大, 主频信号已被完全淹没, 在频率识别范围内能量呈非线性的随机分布, 几乎接近湍流谱特征, 这对应于图12中在测点对应位置出现的显著的扰动波的非线性增长现象.
此外, 在图12中边界层经历了由扰动波至湍流的快速演化, 并且发现了在扰动波结构顶部存在更高频率的波动, 然而压力传感器并未捕捉到此脉动频率, 故认为此工况下仍为特征频率在15 kHz左右的扰动波所主导的转捩过程, 但与攻角为0°时相比, 特征频率增大. 依据全局稳定性分析得到的y-z模态控制流向涡失稳的观点[24], z模态的特征频率大约在10 kHz量级, 属于低频的不稳定性, 这与本文中测得的特征扰动频域量级吻合, 同时也与文献[21]中得到的小攻角条件下“茎部”外模态(低频不稳定性)更有可能控制流向涡失稳的结论一致.
当攻角为5°时, 如图19, 测点1处峰值信号频率在13 kHz左右, 测点2和测点3处峰值信号频率增大至17 kHz左右, 随流向频率增大, 幅值增长; 发展至测点4时, 峰值信号被低频信号部分淹没, 但未表现为完全湍流谱特征, 说明边界层未发生完全失稳, 尚处于扰动波的增长阶段. 与攻角为0°和2°时相比, 在相同空间范围相同来流工况下, 边界层转捩过程明显推迟.
2.2.2 主频成分随空间的变化规律
采用二维插值方法, 将功率谱转换为空间范围内的频率以及幅值的云图, 如图20.
云图反映的是在传感器布置范围内不同流向位置处不同频率成分的幅值信息, 同时也反映了主频成分带宽的变化. 当攻角为0°时, 只存在频率范围在0 ~ 8 kHz的一个主频成分(主频1), 当攻角为2°和5°时, 均出现在10 ~ 20 kHz频率范围的另一主频成分(主频2), 空间范围为x = 280 ~ 345 mm, 而后被其他较低频的成分淹没. 随攻角的增大, 由于主频2的出现, 压缩0 ~ 8 kHz的主频成分的能量占比, 导致主频1带宽在减小.
为讨论随攻角变化时峰值频率及其幅值的变化规律, 提取不同流向位置处主频成分的特征频率大小及其幅值, 如图21.
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图 21 不同流向位置主频频率与幅值变化Figure 21. Main frequency and amplitude changes at different streamwise positions依据图21(a)中主频频率的统计结果, 由于主频2的存在会削弱0 ~ 8 kHz频率带宽的能量占比, 在有攻角的条件下, 主频1频率会更接近于由自由来流引入的初始频率, 在x = 300 mm处, 3个工况下主频1几乎相等, 而在流向位置x = 310 ~ 330 mm范围内, 只有攻角为0°时出现主频1峰值, 这也说明了攻角为0°时出现的4 kHz峰值信号应区别于自由来流扰动, 而是主导转捩的扰动波频率. 在x = 330 mm之后攻角为0°的主频1相关带宽增大, 主频1衰减. 攻角为2°和5°时, 主导转捩的主频2的出现位置均比攻角为0°时要提前, 但攻角为2°时的主频2衰减位置为x = 340 mm, 比攻角为0°时略有推迟, 虽然攻角为5°时主频2衰减位置为x = 330 mm, 但衰减的速度比攻角为2°时要慢, 这与2.1节中讨论的攻角为2°时边界层发生相对快速的完全转捩而攻角为5°时还未观察到破碎结构的现象吻合.
图21(b)则为主频幅值的统计结果, 当攻角由0°增大至2°时, 由于主频2的出现, 与攻角为0°时相比, 攻角为2°时主频1的幅值略有减小, 但两工况下主频的幅值并没有大的差异, 结合2.1节温升起始点以及边界层转捩过程的NPLS图像, 也可以共同说明在此攻角变化范围内, 虽然主导频率发生变化, 但幅值水平差异极小, 且转捩起始点位置几乎相同, 故可说明在0° ~ 2°的攻角变化范围内, 中心线区域边界层转捩过程对于攻角的变化并不敏感, 这一结论也与文献[37]中研究结果相近. 当攻角增大至5°时虽然两主频的幅值均显著增大, 但此工况下在实验空间范围内, 边界层仍然能够维持扰动波的增长演化, 结合2.1的结果, 边界层转捩出现明显的推迟现象. 由于中心线区域边界层是在横流效应下汇聚而成, 攻角变化影响的是模型附近压力梯度分布, 进而引起横流强度的变化. 对于迎风面而言, 攻角增大时横流效应减弱, 在小攻角范围内变化时这种效应并无显著影响, 但当攻角增大至一定程度时, 中心线边界层的稳定性会显著增强, 边界层转捩会延迟发生.
3. 结论
本文利用流动显示与高频脉动压力测试技术研究了攻角为0°, 2°和5°时椭锥迎风面中心线边界层转捩机制及其变化规律, 主要结论如下.
(1) 由沿流向温升曲线以及扰动波频率及其幅值变化综合分析, 在0 ~ 2°的攻角变化范围内, 边界层均发生了由层流至湍流的演化过程, 但转捩起始点出现在同一范围, 说明在此攻角范围内边界层转捩对于攻角的变化并不敏感, 即便攻角增大时扰动波的特征频率增大, 但幅值仍保持在相同水平, 且均导致了边界层的失稳现象.
(2) 当攻角增大至5°时, 温升曲线几乎保持水平, 流动显示结果表明在实验观察的空间范围内未演化为湍流, 虽扰动波频率与攻角为2°时相比略有增加, 且幅值增长明显, 但边界层仍可维持扰动波相对稳定的增长, 边界层转捩明显推迟.
(3) 高频脉动压力结果表明, 在本文实验工况下, 中心线边界层转捩是由低频不稳定主导的.
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图 7 沿中心线处的温升曲线(α = 0°和Re = 1.1 × 107)
Figure 7. Temperature rise curve along the centerline (α = 0° and Re = 1.1 × 107)
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图 8 具有时间相关性的NPLS图像 (α = 0°和Re = 1.1 × 107)
Figure 8. NPLS images with temporal correlation (α = 0° and Re = 1.1 × 107)
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图 9 相机、激光平面和模型位置关系示意图
Figure 9. Diagram of position relationship between camera, laser sheet and model
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图 10 不同流态下典型流向涡结构NPLS图像
Figure 10. NPLS images of typical streamwise vortex under different flow regimes
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图 11 温升分布云图及温升曲线(α = 2°)
Figure 11. Contour of temperature rise distributionand temperature rise curve (α = 2°)
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图 14 不同流向位置y-z平面NPLS图像
Figure 14. NPLS images of y-z plane at different streamwise positions
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图 15 温升分布云图及温升曲线(α = 5°)
Figure 15. Contour of temperature rise distributionand temperature rise curve (α = 5°)
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图 17 不同流向位置y-z平面NPLS图像
Figure 17. NPLS images of y-z plane at different streamwise positions
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图 21 不同流向位置主频频率与幅值变化
Figure 21. Main frequency and amplitude changes at different streamwise positions
表 1 传感器测点位置
Table 1 Sensor measuring point position
Types of sensors Identifier (x, y)/mm Kulite 1 (270, 0) 2 (300, 0) 3 (330, 0) 4 (360, 0) 
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[1] Placidi M, Ashworth R, Atkin CJ, et al. Effect of environmental disturbances on crossflow instability. Experiments in Fluids, 2023, 64: 37
[2] Khan AA, Liang T, Kuehl J. Influence of nose bluntness on crossflow instability. Journal of Spacecraft and Rockets, 2022, 59(5): 1713-1725 doi: 10.2514/1.A35312
[3] Zhang LG, Dong SW, Liu SY, et al. Stability analysis of streamwise vortices over a blunt inclined cone under a hypersonic flight condition, Physics of Fluids, 2022, 34: 074107
[4] Ma YK, Li ZF, Yang JM. Planar laser scattering visualization of streamwise vortices pairs in a Mach 6 flow. Chinese Journal of Aeronautics, 2023, 1: 166-177
[5] 艾邦成, 陈思员, 陈智等. 关于高超声速飞行器新热障的认知与探讨. 气体物理, 2023, 8(4): 1-17 (Ai Bangcheng, Chen Siyuan, Chen Zhi, et al. Cognition and discussion on new thermal barrier of hypersonic vehicles. Physics of Gases, 2023, 8(4): 1-17 (in Chinese) Ai Bangcheng, Chen Siyuan, Chen Zhi, et al. Cognition and discussion on new thermal barrier of hypersonic vehicles. Physics of Gases, 2023, 8(4): 1-17 (in Chinese)
[6] Kimmel RL, Adamczak D, Hartley D, et al. Hypersonic international flight research experimentation-5b flight overview. AIAA Paper 2017-3131, 2017
[7] Tufts MW, Borg MP, Bisek NJ, et al. High-fidelity simulation of HIFiRE-5 boundary-layer transition. AIAA Journal, 2022, 60(4): 2039-2050
[8] Paredes P, Theofilis V. Centerline instabilities on the hypersonic international flight research experimentation HIFiRE-5 elliptic cone model. Journal of Fluids and Structures, 2015, 53: 36-49 doi: 10.1016/j.jfluidstructs.2014.11.002
[9] Yates HB, Matlis EH, Juliano TJ. Plasma-actuated flow control of hypersonic crossflow-induced boundary-layer transition. AIAA Journal, 2020, 58: 2093-2108 doi: 10.2514/1.J058981
[10] Tufts MW, Borg MP, Gosse R, et al. Collaboration between flight test, ground test, and computation on HIFiRE-5. AIAA Paper 2018-3807, 2018
[11] Juliano TJ, Borg MP, Schneider SP. Quiet tunnel measurements of HIFiRE-5 boundary-layer transition. AIAA Journal, 2015, 53: 832-846
[12] Schmisseur J, Schneider S, Collicott S. Receptivity of the Mach-4 boundary layer on an elliptic cone to laser-generated localized freestream perturbations//36th AIAA Aerospace Sciences Meeting and Exhibit, 1998
[13] Schmisseur J, Schneider S, Collicott S. Response of the Mach-4 boundary layer on an elliptic cone to laser-generated freestream perturbations//37th Aerospace Sciences Meeting and Exhibit, 1999
[14] Huntley M, Smits A. Transition studies on an elliptic cone in Mach 8 flow using filtered Rayleigh scattering. European Journal of Mechanics-B/Fluids, 2000, 19: 695-706 doi: 10.1016/S0997-7546(00)00130-8
[15] Huntley M, Wu P, Miles R. MHz rate imaging of boundary layer transition on elliptic cones at Mach 8//38th Aerospace Sciences Meeting and Exhibit, 2000
[16] Borg MP, Kimmel RL, Stanfield S. HIFiRE-5 attachment-line and crossflow instability in a quiet hypersonic wind tunnel//41st AIAA Fluid Dynamics Conference and Exhibit, 2011
[17] Borg MP, Kimmel RL, Stanfiled S. Crossflow instability for HiFIRE5 in a quiet hypersonic wind tunnel. AIAA Paper 2012-2821, 2012
[18] Borg MP, Kimmel RL, Stanfield S. Traveling crossflow instability for HIFiRE-5 in a quiet hypersonic wind tunnel. AIAA Paper 2013-2737, 2013
[19] Borg MP, Kimmel RL, Stanfield S. Traveling crossflow instability for the HIFiRE-5 elliptic cone. Journal of Spacecraft and Rockets, 2015, 52(3): 664-673 doi: 10.2514/1.A33145
[20] Borg MP, Kimmel RL. Simultaneous infrared and pressure measurements of crossflow instability modes for HIFiRE-5. AIAA Paper 2016-0354, 2016
[21] Choudhari M, Li F, Paredes P. Streak instabilities on HIFiRE-5 elliptic cone//AIAA Scitech 2020 Forum, 2020, 0828
[22] Paredes P, Gosse R, Theofilis V, et al. Linear modal instabilities of hypersonic flow over an elliptic cone. J. Fluid Mech., 2016, 804: 442-466 doi: 10.1017/jfm.2016.536
[23] Gonzalez PP, Theofilis V. Spatial linear global instability analysis of the HIFiRE-5 elliptic cone model flow. AIAA Paper 2013-2880, 2013
[24] 张绍龙. 高超声速2: 1椭圆锥边界层稳定性特征及扰动演化. [博士论文]. 天津: 天津大学, 2016 (Zhang Shaolong. The instability and wave propagation in the hypersonic 2: 1 elliptic cone boundary layer. [PhD Thesis]. Tianjin: Tianjin University, 2016 (in Chinese) Zhang Shaolong. The instability and wave propagation in the hypersonic 2: 1 elliptic cone boundary layer. [PhD Thesis]. Tianjin: Tianjin University, 2016 (in Chinese)
[25] Zhao L, Zhou WQ, Li XL, et al. Prediction of transition locations in regions of the minor axis of hypersonic elliptic cones using the BiGlobal-eN method. Advances in Applied Mathematics and Mechnaics, 2024, 16(4): 805-832 doi: 10.4208/aamm.OA-2022-0183
[26] Li XH, Zhang SL, Liu JX, et al. Bi-global instability of streamwise vortices near minor axis of hypersonic elliptic cone. Acta Aerodyn. Sin., 2018, 36: 265-272
[27] Li XH, Chen QJ, Huang ZF, et al. Stability analysis and transition prediction of streamwise vortices over a yawed cone at Mach 6. Physics of Fluids, 2020, 32(12): 124110
[28] Quintanilha H Jr., Paredes P, Hanif A, et al. Transient growth analysis of hypersonic flow over an elliptic cone. J. Fluid Mech., 2022, 935: A40
[29] Paredes P, Theofilis V. Traveling global instabilities on the HIFiRE-5 elliptic cone model flow. AIAA Paper 2014-0075, 2014
[30] 朱志斌, 冯峰, 沈清. 高超声速椭圆锥边界层横流转捩特性大涡模拟. 气体物理, 2022, 7(3): 60-72 (Zhu Zhibin, Feng Feng, Shen Qing. Large eddy simulation of crossflow transition of characteristics in hypersonic elliptic cone boundary. Physics of Gases, 2022, 7(3): 60-72 (in Chinese) Zhu Zhibin, Feng Feng, Shen Qing. Large eddy simulation of crossflow transition of characteristics in hypersonic elliptic cone boundary. Physics of Gases, 2022, 7(3): 60-72 (in Chinese)
[31] Kamal O. Optimal receptivity and the generalization of the one-way Navier-Stokes (OWNS) equations to complex high-speed boundary layers and jets. [PhD Thesis]. California: California Institute of Technology, 2023
[32] 胡震宇, 肖丰收, 陈坚强等. 基于C-γ-Reθ 模型的多模态高超声速边界层转捩预测. 航空学报, 2024, 45(12): 129215 (Hu Zhenyu, Xiao Fengshou, Chen Jianqiang, et al. Prediction of multi-mode hypersonic boundary layer transition based on C-γ-Reθ mode. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2024, 45(12): 129215 (in Chinese) Hu Zhenyu, Xiao Fengshou, Chen Jianqiang, et al. Prediction of multi-mode hypersonic boundary layer transition based on C-γ-Reθ mode. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2024, 45(12): 129215 (in Chinese)
[33] Liu ZJ, Lu YH, Li JP, et al. Local correlation-based transition model for high-speed flows. AIAA Journal, 2022, 60(3): 1365-1381 doi: 10.2514/1.J060994
[34] Kotebavi V, Rakesh SG. Supersonic flow over elliptic cone with different ellipticity ratio. Journal of Applied Fluid Mechanics, 2023, 16(12): 2494-2503
[35] Choudhari M, Chang C, Jentink T, et al. Transition analysis for the HIFiRE-5 vehicle//39th AIAA Fluid Dynamics Conference, 2009
[36] Juliano TJ. Instability and transition on the HIFiRE-5 in a Mach-6 quiet tunnel. [PhD Thesis]. West Lafayette: Purdue University, 2010
[37] Juliano TJ, Jewell JS, Kimmel RL. Effects of attitude on HIFiRE-5b boundary-layer transition. Journal of Spacecraft and Rockets, 2019, 56(4): 1045-1059 doi: 10.2514/1.A34352
[38] Niu H, Yi S, Liu X. Experimental investigation of boundary layer transition over a delta wing at Mach number 6. Chinese Journal of Aeronautics, 2020, 33: 1889-1902
[39] He L, Lu XG, Han JH, et al. Time-resolved visualization of coherent structures during supersonic boundary layer transition. Chinese Journal of Aeronautics, 2023, 36(4): 199-200
[40] 张锋. 高超声速平板/舵干扰及三维边界层转捩流动机理研究. [博士论文]. 长沙: 国防科技大学, 2021 (Zhang Feng. Research on hypersonic plate/rudder interference and three dimensional boundary layer transition flow mechanism. [PhD Thesis]. Changsha: Natinal University of Defense Technology, 2021 (in Chinese) Zhang Feng. Research on hypersonic plate/rudder interference and three dimensional boundary layer transition flow mechanism. [PhD Thesis]. Changsha: Natinal University of Defense Technology, 2021 (in Chinese)
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