RESEARCH ON THE EFFECT OF BOUNDARY LAYER INGESTION OF BLENDED-WING-BODY AIRCRAFT WITH DISTRIBUTED PROPULSION
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摘要: 翼身融合布局是指机翼和机身高度融合的全升力面飞机外形, 在提升巡航效率和减排降噪等方面展现出明显的性能优势和发展潜力. 采用雷诺平均Navier-Stokes方法结合基于叶素理论的体积力模型, 针对翼身融合布局民机分布式推进边界层吸入(BLI)效应影响下的绕流流场进行了数值研究. 首先, 将翼身融合布局民机分布式BLI推进构型简化为涵道风扇-机翼段耦合构型, 计算涵道风扇质量流率小于1、等于1以及大于1的3个工况, 对比分析了滑移网格方法、冻结转子方法和基于叶素理论的体积力模型法的流场细节、计算精度以及计算效率. 其次, 建立分布式BLI推进-机翼耦合构型, 对此构型不同转速下的绕流流场进行对比分析, 探究并验证所建立的分布式BLI推进系统抑制分离的能力. 最后, 将分布式BLI推进安装于翼身融合布局飞机概念方案NPU-BWB-300机翼与机身的融合段, 探究其对NPU-BWB-300绕流流场的影响. 研究结果表明: 滑移网格方法、冻结转子方法和基于叶素理论的体积力模型方法均可以较好地刻画涵道风扇边界层吸入效应的流场细节; 所建立的分布式BLI推进系统具备抑制分离的能力, 将其应用于NPU-BWB-300也可以取得较为明显地改善分离流场的效果.Abstract: The blended-wing-body configuration refers to the full lift surface aircraft shape that greatly integrates the wing and fuselage, demonstrating significant performance advantages and development potential in improving cruise efficiency, reducing emissions, and reducing noise. Using Reynolds averaged Navier-Stokes method and body force model based on blade element momentum theory, the separation flow field under the effect of boundary layer ingestion caused by the distributed propulsion installed on the civil blended-wing-body aircraft was preliminarily investigated. Firstly, the distributed BLI propulsion configuration of the civil aircraft with a blended-wing-body layout was simplified to the duct fan-wing segment coupling configuration, and three working conditions of duct fan, indicating that the mass flow rate is less than 1, equal to 1, or greater than 1, were calculated respectively. The details of the flow field and calculation accuracy and efficiency of sliding mesh method, frozen rotor method, and body force model method based on blade element momentum theory were compared and analyzed. Secondly, the distributed BLI propulsion -wing coupling configuration was established. Comparative analysis of the flow field around the distributed BLI propulsion -wing coupling configuration at different rotational speeds is conducted to explore and verify the ability of the distributed BLI propulsion system established in this paper to suppress separation. Finally, the distributed BLI propulsion was installed on the wing-body fusion section of NPU-BWB-300, a conceptual civil BWB aircraft, to explore its influence on the aerodynamic characteristics and separation flow field of NPU-BWB-300. The results show that the sliding mesh method, the frozen rotor method and the body force model method based on the blade element theory can all describe the flow field details of the boundary layer ingestion of the duct fan. The distributed BLI propulsion established in this paper has the ability of restraining separation, and its application to NPU-BWB-300 can also achieve a relatively obvious effect of improving the separation flow field.
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引 言
翼身融合布局是已进入概念验证阶段的新型飞机气动布局[1], 与传统的筒状机身加机翼布局相比, 翼身融合布局的巡航效率可提高15% ~ 20%[2], 若再能配合先进的飞发一体化设计理念, 能源消耗有望降低50%以上[3]. 为了满足亚声速民机发展规划的N + 3目标[4], 其对噪声排放、氮氧化物排放、燃油消耗和起降性能制定了严苛的标准, NASA提出了N3-X概念方案[5], 将翼身融合布局与分布式边界层吸入(boundary layer ingestion, BLI)推进系统相结合, 推进系统放置在机身尾部, 并嵌入机身上表面. N3-X相比于波音777-200, 有效感觉噪声级降低32 ~ 64 dB, 氮氧化物排放降低90%, 能源消耗降低63%[6]. 因此, 翼身融合布局飞机分布式BLI推进在绿色航空研究中具有重要的应用价值.
分布式推进常用于电动飞机[7], 是指用大量的、小尺寸的推进系统取代传统少量的、大尺寸的发动机, 通过动力的重新分配, 可以缩短起飞降落的距离, 降低燃油消耗, 提高推进效率和升阻比[8]. 边界层吸入是指推进系统主动吸入边界层中的低动量气流[9], 其不仅能够有效地抑制流动的不稳定性, 还能够增加绕流环量提供一定的升力, 从而达到增升减阻, 进而提高推进效率[10].
Rodriguez[11]最早将分布式BLI推进应用于翼身融合布局, 提出了由流动求解器、发动机模拟器和非线性优化器组成的多学科优化设计工具, 解决了机身与推进系统紧耦合的设计难题, 进而还对比了较传统的高后置发动机布局与BLI推进布局的优缺点, 相较于前者, 后者阻力系数降低约10 counts, 但同时也具有较低的进气总压恢复系数[12]. Mody等[13]在H系列翼身融合布局飞机的设计过程中发现, 通过消除尾流中的动能耗散和降低排气射流与主流的混合耗散, 分布式BLI推进可提高H系列飞机设计点气动性能. Leifsson等[14]研究了翼身融合布局飞机分布式BLI推进对于设计点结构重量和推进效率的综合影响, 其结果表明, 分布式BLI推进增大了尾流填充, 提高了推进效率, 进而可降低燃油重量, 由于替代了部分舵面的作用, 降低了机翼载荷, 有利于机翼减重, 但进一步降低推进装置的重量也是十分必要的. Kim等[15-19]针对N3-X展开了一系列的研究工作, 首先提出了“mail-slot”形式的推进单元, 并将体积力模型应用于设计过程中带动力流场的模拟[15], 进一步地优化了分布式BLI推进装置的安装位置和短舱外形[16-17], 以减弱激波和流动分离. 在此基础上, 还针对巡航飞行条件的动力分配优化[18]和阻力分解[19]进行了深入的研究. 国内在近年也跟进了相关内容的研究, 西北工业大学的周洲团队[20]采用数值仿真与风洞试验相结合的方法, 对某特种布局分布式推进翼身融合飞行器展开了纵向气动特性及失速机理的分析研究, 其结果表明, 分布式动力匣平台区域前缘展向流动是诱导失速发生的主要因素. 北京航空航天大学的吴江浩团队[21]探究了分布式动力系统参数对巡航气动特性的影响规律, 发现在动力系统面积和流量不变的情况下, 缩小其展向宽度会导致升力减小、阻力减小、升阻比下降, 抬头力矩增加.
从上述研究可知, 以往有关翼身融合布局飞机分布式BLI推进的研究工作主要集中于设计点工况即巡航飞行状态, 而很少研究其对于起降飞行状态的影响, 同时考虑到翼身融合飞机在起降阶段的低速大迎角工况存在严重的流场分离[22-25], 分布式BLI推进效应是否可以用于改善翼身融合布局飞机流场分离？影响规律和机理又是如何？这是一个值得探索的科学与工程问题. 因此, 本文采用雷诺平均Navier-Stokes方法结合基于叶素理论的体积力模型, 研究了分布式BLI推进效应对于翼身融合布局飞机NPU-BWB-300气动特性及分离流场的影响, 以期为翼身融合布局飞行器设计提供参考.
1. 数值方法与验证
1.1 控制方程与湍流模型
数值模拟计算采用积分形式的N-S方程组作为流动控制方程
$$ \frac{\partial }{\partial t}{\displaystyle {\iiint }_{V} {{\boldsymbol{Q}}}{\mathrm{d}}V + {\displaystyle {\iint }_{S}( {{\boldsymbol{F}}}-{ {{\boldsymbol{F}}}}_{\nu })\cdot}} {{\boldsymbol{n}}}{\mathrm{d}}S = 0 $$ (1) 式中, $ V $为控制体体积, $ S $为控制体表面积, $ {{ {\boldsymbol{n}}}} $为面积微元的单位外法向向量, $ {\boldsymbol{Q}} $为守恒变量向量, $ {\boldsymbol{F}} $为无黏通量向量, $ { {\boldsymbol{F}}_\nu } $为黏性通量向量.
湍流模型采用的是流场计算中常使用的标准形式$ k - \omega $ SST模型, 具体方程如下
$$ \frac{{\partial \left( {\rho k} \right)}}{{\partial t}} + \frac{{\partial \left( {\rho {u_j}k} \right)}}{{\partial {x_j}}} = {{{\tau }}_{{{ij}}}}{{{S}}_{{{ij}}}} - \rho {\beta ^*}\omega k + \frac{\partial }{{\partial {x_j}}}\left[ {\left( {\mu + {\sigma _k}{\mu _t}} \right)\frac{{\partial k}}{{\partial {x_j}}}} \right]$$ (2) $$ \begin{split} &\frac{\partial \left(\rho \omega \right)}{\partial t} + \frac{\partial \left(\rho {u}_{j}\omega \right)}{\partial {x}_{j}} = \frac{\gamma }{{\nu }_{t}}{{{\tau}} }_{ij}{{{S}}}_{ij}-\rho \beta {\omega }^{2} +\\ &\qquad \frac{\partial }{\partial {x}_{j}}\left[\left(\mu + {\sigma }_{\omega }{\mu }_{t}\right)\frac{\partial \omega }{\partial {x}_{j}}\right]+\\ &\qquad 2\left(1-{F}_{1}\right) \frac{\rho {\sigma }_{\omega 2}}{\omega } \frac{\partial k}{\partial {x}_{j}} \frac{\partial \omega }{\partial {x}_{j}}\end{split} $$ (3) $$ {\mu _t} = \rho {\nu _t} = \frac{{\rho {a_1}k}}{{\max \left( {{a_1}\omega ,\varOmega {F_2}} \right)}} $$ (4) 式中, $ k $为湍动能, $ \omega $为比湍流耗散率, $ {{{\tau}} _{ij}} $为切应力张量, $ {{{S}}_{ij}} $为应变率张量, $ \mu $为动力黏度, $ {\mu _t} $为湍流运动黏度, $ {\nu _t} $为湍流动力黏度, $ \varOmega $为涡量. $ {F_1} $和$ {F_2} $为模型中的混合函数, $ {\beta ^*} $, $ {\sigma _{\omega 2}} $和$ {a_1} $为模型参量, 可通过混合函数$ {F_1} $计算. $ \beta $, $ {\sigma _k} $和$ {\sigma _\omega } $为模型常数, 分别取0.90, 0.31和0.856.
使用二阶迎风格式计算湍流模型方程的无黏通量, 黏性通量均使用中心差分格式计算, 涉及时间离散的算例均采用二阶隐式格式进行离散求解, 并使用当地时间步长、隐式残差光顺和多重网格方法加速收敛.
1.2 涵道风扇数值模拟方法
本文涉及到的涵道风扇数值模拟方法包括基于动态网格理论的滑移网格方法、基于移动参考系理论的冻结转子方法和基于叶素理论的体积力模型方法, 其中, 仅滑移网格方法为非定常求解方法, 其余均为定常求解方法.
1.2.1 滑移网格方法
滑移网格方法属于动态网格的一种特殊情形, 使用动态网格模型的流体域内的单元节点都必须作为时间的函数进行更新, 因此动态网格的解本质上是非定常的. 运动的流体域内所有边界和单元以刚体运动的方式一起移动, 此时, 相对于固定的全局坐标系, 网格的节点在空间中移动, 但由节点定义的网格单元不会变形. 相邻移动的网格区域之间可以通过多个交界面连接, 只要接口彼此保持接触(即沿着接口上公共重叠的边界“滑移”), 就可以随着网格的移动动态更新交界面, 流体的信息可以从一个区域传递到另一个区域.
在滑移网格方法中, 对于边界运动的任意控制体积上的一般标量$ \phi $的守恒方程可表示为
$$ \begin{split} & \frac{{\mathrm{d}}}{{{\mathrm{d}}t}}\int_V \rho \phi {\mathrm{d}}V + \int_{\partial V} \rho \phi \left( {{{ {\boldsymbol{u}}}} - {{{{ {\boldsymbol{u}}}}}_{{g}}}} \right) \cdot {\mathrm{d}}{{ {\boldsymbol{A}}}} = \\ &\qquad \int_{\partial V} \varGamma \nabla \phi \cdot {\mathrm{d}}{{ {\boldsymbol{A}}}} + \int_V {{S_\phi }} {\mathrm{d}}V \end{split} $$ (5) 式中, $ {\boldsymbol{u}} $表示速度矢量, $ {{{ {\boldsymbol{u}}}}_{{g}}} $表示动网格的网格移动速度矢量, A为控制体V边界面微元的法向量, $ \varGamma $表示扩散系数, $ {S_\phi } $为一般标量$ \phi $的源项, $ \partial V $表示控制体$ V $的边界.
利用二阶后向差分公式, 式(5)中的时间导数项可表示为
$$ \frac{{\mathrm{d}}}{{{\mathrm{d}}t}}\int_V \rho \phi {\mathrm{d}}V = \frac{{3{{(\rho \phi V)}^{n + 1}} - 4{{(\rho \phi V)}^n} + {{(\rho \phi V)}^{n - 1}}}}{{2\Delta t}} $$ (6) 由于滑移网格中的网格运动是刚性的, 所有网格单元都保留了它们原来的形状和体积. 因此, 网格体积对时间的变化率为0, 即
$$ {V^{n + 1}} = {V^n} $$ (7) 结合式(5) ~ 式(7), 再加上为每个流体域定义适当的刚性网格运动规范, 就可以实现更新滑移网格流体域内流体的信息.
1.2.2 冻结转子方法
冻结转子方法是一种稳态近似的处理, 网格在计算中保持固定不变, 这类似于冻结运动部件在特定位置的运动. 在这种近似中, 单个的流体区域可以被赋予不同的旋转或平动速度, 之后利用运动参考系方程求解各运动流体区域的流动信息. 在流体域之间的交界面处, 会做一个当地的转换坐标系的处理, 以使一个区域内的变量可用于计算相邻区域边界处的通量.
当使用运动参考系时, 需要将静止坐标系中流体的速度转换到运动坐标系
$$\qquad\qquad\qquad {{{ {\boldsymbol{v}}}}_{\boldsymbol{r}}} = {{ {\boldsymbol{v}}}} - {{{ {\boldsymbol{u}}}}_{\boldsymbol{r}}} $$ (8) $$\qquad\qquad\qquad {{{ {\boldsymbol{u}}}}_{\boldsymbol{r}}} = {{{ {\boldsymbol{v}}}}_{\boldsymbol{t}}} + {{ {\boldsymbol{\omega}} }} \times {{ {\boldsymbol{r}}}} $$ (9) 式中, $ {{{ {\boldsymbol{v}}}}_{\boldsymbol{r}}} $为相对速度(从运动坐标系中观察到的速度), $ {{ {\boldsymbol{v}}}} $为绝对速度(从静止坐标系中观察到的速度), $ {{{ {\boldsymbol{u}}}}_{\boldsymbol{r}}} $为运动坐标系相对于静止坐标系的速度, $ { {\boldsymbol{v}}_t} $为平动速度, $ {\boldsymbol{\omega}} $为角速度, $ {\boldsymbol{r}} $为相对于运动坐标系原点的位置矢量.
将式(8)和式(9)代入到式(1), 便可以得到冻结转子区域的流场控制方程.
1.2.3 体积力模型方法
体积力模型法是一种模拟风扇旋转的数值方法, 而基于叶素理论的体积力模型方法是其中的一类. 其原理是把风扇的叶片当成是由无限个叶片微段组成, 分析每个微段的运动受力情况, 并找出微段的运动特性、几何特性和空气动力学特性之间的关系, 将各个微段的推力相加就得到整个风扇的推力, 进而推导出旋转域的体积力, 在动量方程中引入旋转域的体积力作为源项, 分布在旋转域的每个体积单元上.
如图1所示, 在半径为r的位置选择翼展方向长度为dr的叶片微段. 其中, $ \theta $是安装角, $ \alpha $是迎角, $ {V_{{\mathrm{in}}}} $是来流速度, $ \varOmega $是叶片的旋转角速度. 在该微段中, 翼弦长度、翼面厚度和叶片截面积视为常数. 假设微段的弦长为c, 微段的升力$ {\mathrm{d}}L $和阻力$ {\mathrm{d}}D $为
$$ {\mathrm{d}}L = \frac{1}{2}\rho cV_{{\mathrm{eff}}}^2{{{C}}_l}{\mathrm{d}}r $$ (10) $$ {\mathrm{d}}D = \frac{1}{2}\rho {{c}}V_{{\text{eff}}}^2{C_d}{\mathrm{d}}r $$ (11) 式中, $ {{{C}}_l} $为微段的升力系数, $ {C_d} $为微段的阻力系数, $ V_{{\text{eff}}}^{} $是局部翼型的有效速度, 由局部翼型的来流速度$ {V_{{\mathrm{in}}}} $和旋转线速度$ \varOmega r $合成.
将叶片微元受到的升力$ {\mathrm{d}}L $和阻力$ {\mathrm{d}}D $沿风扇推力方向和旋转方向分解为$ {\mathrm{d}}T $和$ {\mathrm{d}}Q $
$$ {\mathrm{d}}T = \frac{1}{2}{C_l}\cos \beta \rho {(\varOmega r)^2}c{\mathrm{d}}r - \frac{1}{2}\rho {C_d}\sin \beta {(\varOmega r)^2}c{\mathrm{d}}r $$ (12) $$ {\mathrm{d}}Q = \frac{1}{2}{C_l}\sin \beta \rho {(\varOmega r)^2}c{\mathrm{d}}r + \frac{1}{2}\rho {C_d}\cos \beta {(\varOmega r)^2}c{\mathrm{d}}r $$ (13) 设桨叶片数为$ {N_b} $, 桨盘厚度为$ h $, 则在单位时间内桨盘扫过扇形域上体积单元的动量为
$$ {S_T} = \frac{{{N_b}{\mathrm{d}}T}}{{2\text{π} r{\mathrm{d}}rh}} $$ (14) $$ {S_Q} = \frac{{{N_b}{\mathrm{d}}Q}}{{2\text{π} r{\mathrm{d}}rh}} $$ (15) 在动量方程中的源项$ {S_X} $, $ {S_Y} $和$ {S_Z} $经过坐标变换之后便可以得到
$$ \left. \begin{gathered} {S_X} = {S_T} \\ {S_Y} = {S_Q}\sin \phi \\ {S_Z} = - {S_Q}\cos \phi \\ \end{gathered} \right\} $$ (16) 通过上述各式便可以计算出旋转域任意位置处的体积力, 将其以源项的形式添加到动量方程中, 进而对旋转域流场进行数值求解.
1.3 NASA涵道螺旋桨算例验证
NASA兰利研究中心在速度可达到300英里/小时、7 × 10英尺风洞的17英尺试验段, 曾进行了一系列分别测量涵道螺旋桨的涵道和螺旋桨的载荷的试验[19], 为研制倾斜涵道垂直起降飞机提供了试验基础. 选取该涵道螺旋桨的试验模型为算例验证的几何模型, 该涵道螺旋桨为三桨叶螺旋桨, 桨叶剖面为NACA6412翼型, 涵道的弦长为262 mm, 桨毂直径为109 mm, 在桨叶直径3/4处的桨叶角为24°. 参照试验条件进行数值计算, 选取自由来流迎角为0°, 速度为30.86 m/s的来流状态, 螺旋桨转速为8000 r/min的工况来进行涵道风扇数值模拟方法的验证, 以说明本文所使用的涵道风扇数值模拟方法的准确性.
如图2(a)所示, 将整个流场计算域划分为两个区域, 一个静止域, 一个旋转域, 这是采用滑移网格法和冻结转子法计算时所使用的涵道螺旋桨面网格, 涵道和旋转域内桨叶的面网格均为结构网格, 整个流场域网格数量总计约为1800万.
如图2(b)所示是采用体积力模型法计算时所使用的涵道螺旋桨面网格, 涵道的面网格为结构网格. 整个流场也被分为两个区域, 一个静止域, 一个旋转域, 且静止域的网格与冻结转子法和滑移网格法所使用的静止域网格相同. 在旋转域内未对螺旋桨桨叶进行几何建模, 而是通过在其中添加体积力模型来替代桨叶对流场的影响.
如图2(c)所示, 采取圆柱形远场, 使用结构/非结构混合的网格划分策略进行网格生成, 圆柱远场底面半径约为20倍涵道弦长, 高为80倍涵道弦长.
表1为涵道推力和螺旋桨推力的试验值以及本文所使用的不同涵道风扇数值模拟方法得到的计算值. 可以看到, 体积力模型法、冻结转子法以及滑移网格法的计算结果与试验结果的相对误差均在5%以内, 说明本文所使用的涵道风扇数值模拟方法基本满足工程的需求.
表 1 推力的试验值与计算值Table 1. Experimental and computational results of thrustTpropeller/
NRelative
error/%Tduct/
NRelative
error/%exp 64.83 — 25.17 — sliding mesh 68.05 4.96 26.38 4.81 frozen rotor 62.22 4.03 24.11 4.21 body force model 62.56 3.51 24.21 3.81 2. 单个涵道风扇BLI效应流动机理分析
如图3所示, 将翼身融合布局民机分布式BLI推进构型简化为单个的涵道风扇-机翼段耦合构型, 在此基础上, 开展涵道风扇BLI效应模拟方法的对比, 探究滑移网格方法、冻结转子方法和体积力模型方法的数值结果在边界层及涵道入口的流场细节和计算精度及效率等方面的差异, 有助于理解涵道风扇BLI效应对绕流流场的影响机理, 为分布式BLI推进的流场分析奠定基础.
2.1 几何建模与网格生成
涵道风扇-机翼段耦合构型主要由3个部分组成, 包括整流罩、涵道风扇和机翼段. 其中, 机翼段是基于NACA4415翼型建立, 弦长1 m, 展长0.146 m, 建模过程相对简单, 而整流罩和涵道风扇的建模过程则较为复杂, 下面将对此展开详细介绍.
本文建立的整流罩构型分为前体和后体, 没有中间部分, 以最小化整流罩总长度. 定义整流罩的主要几何变量如图4所示. 前体外形由NACA-1系列的整流罩给出, 其几何形状由尺寸参数$ {H_h} $, $ {H_{\max }} $和$ {L_f} $定义, 其中$ {H_h} $为唇口高度, $ {H_{\max }} $为整流罩最大高度, $ {L_f} $为前体长度. 后体为一段圆弧, 其几何形状由尺寸参数$ {\beta _c} $, $ {\beta _f} $, $ {L_{{\mathrm{aft}}}} $, $ {R_{{\mathrm{aft}}}} $以及$ H $决定, 其中$ {\beta _c} $是后体后缘切线与整流罩轴线的夹角, $ {\beta _f} $是圆弧弦长与整流罩轴线的夹角, $ {L_{{\mathrm{aft}}}} $是整流罩后体的长度, $ {R_{{\mathrm{aft}}}} $是圆弧半径, $ H $是排气喷管的高度. 唇口部分是一个1/4的椭圆, 其外形由$ a $和$ b $来决定, 其中$ a $是椭圆的长轴, $ b $是椭圆的短轴, $ k $为唇口的椭圆比.
根据参考文献[26-27], 选取如表2所示的几何参数构造整流罩, 表中各几何参数均使用基于翼型弦长无量纲化后的结果.
表 2 整流罩几何参数的选取Table 2. Experimental and computational results of thrustGeometrical parameter $ {H_h} $ $ {H_{\max }} $ $ {L_f} $ $ {H_{th}} $ Value 0.094 0.1 0.08 0.086 Geometrical parameter $ {\beta _c} $/(°) $ {\beta _f} $/(°) $ {L_{aft}} $ $ {R_{aft}} $ Value 2.455 1.228 0.28 0.327 Geometrical parameter $ a $ $ b $ $ k $ $ H $ Value 0.016 0.008 2.0 0.086 涵道风扇内部为四叶风扇, 风扇半径为
0.0596 m, 叶片采用Strazisar等[28]报告中Rotor 67的激光测量数据. 除了风扇边界之外的内部曲线连接整流罩喉部和排气口, 保证曲线在连接处的光滑过渡即可. 轮毂的设计参照了NASA涵道风扇试验[29], 本文所分析的动力系统为低空低速飞行的涵道风扇, 其试验工况与本文的计算工况比较接近, 使用的轮毂比为0.2916 .涵道风扇与机翼段耦合的方式主要由安装长度占弦长的百分比决定, 安装长度定义为整流罩喉道下侧点在翼型弦线上的投影点离前缘的距离. 安装角定义为涵道轴线与翼型弦线的夹角. 安装角为13.26°, 而安装位置为64.67%弦长位置. 本文在涵道与机翼段的嵌入方法使用了N3-X所使用的“mail slot”的出入口形式, 将出口和入口都设计为矩形, 涵道内部通道截面为圆形, 入口到涵道以及涵道到出口分别为矩形-圆形过渡以及圆形-矩形过渡.
综合上述设计方法和准则, 涵道风扇-机翼段耦合构型建模完成如图5所示, 在此基础上, 形成了如图6所示的计算网格, 物体壁面边界第一层网格高度为1.0 × 10−6 m, 此时的y+ < 0.5, 严格满足SST湍流模型对于壁面网格的要求, 可以达到所需要的计算精度. 图6(a)可以由滑移网格方法和冻结转子方法使用, 图6(b)则由体积力模型方法使用.
2.2 时间步长无关性验证
对于滑移网格方法, 时间步长直接关系收敛速度与结果准确度, 因此开展时间步长无关性验证非常重要. 针对风扇转速为
16000 r/min的工况, 并参考相关文献[30], 根据旋转整周所需的时间步数, 选取7.5 × 10−5 s, 1.0 × 10−5 s, 3.125 × 10−5 s和7.5 × 10−6 s 4个时间步长进行时间步长无关性验证.将风扇推力选为监测变量, 如图7所示, 随着时间的推移, 风扇的推力呈现出波动的非定常特性, 由于时间步长不一致, 4个算例中推力出现稳定波动的时间也不一致, 当波动趋于稳定之后, 停止计算.
当检测变量的波动稳定之后, 用5个时间点将风扇旋转一圈的时间平均分为4个时间段, 取这5个时间点涵道风扇-翼段耦合构型的气动力系数并求平均值, 将其作为滑移网格非定常方法计算的稳定结果, 如表3所示.
可以看出, 算例2与算例3计算的升力系数相差约3.0%, 阻力系数相差约3.8%, 而算例3与算例4计算的升力系数相差不到0.2%, 阻力系数相差不到0.7%, 综合考虑计算时间和计算精度后, 选用算例3的时间步长继续后文的研究.
表 3 不同时间步长计算结果Table 3. Calculation results of different time stepsNumber Time step/s CL CD Time/h 1 7.5 × 10−5 0.648458 − 0.01629 48 2 3.125 × 10−5 0.644743 − 0.01533 97 3 1.0 × 10−5 0.664065 − 0.01474 145 4 7.5 × 10−6 0.665118 − 0.01465 191 2.3 涵道风扇数值模拟方法对比
涵道风扇的质量流量率MFR作为边界层吸入式推进系统中机体与推进装置匹配的关键参数, 既可以反映涵道风扇的工作状态, 又能表征涵道风扇的边界层吸入效应对外流的影响. 以涵道风扇MFR为变量, 选取MFR < 1, MFR = 1和MFR > 1这3个典型的涵道风扇工作状态(对应的转速分别为
12000 ,16000 和20000 r/min), 围绕边界层吸入效应对上翼面和涵道入口处流场的影响, 对比不同数值模拟方法在不同MFR工况下的计算结果; 围绕计算效率, 对比不同数值模拟方法计算边界层吸入式推进系统流场的适用性.2.3.1 边界层流场细节对比
为了研究不同涵道风扇数值模拟方法对于边界层流场细节计算结果, 本节将在MFR < 1, MFR = 1以及MFR > 1这3个工况下, 选取边界层吸入式推进系统的对称截面上不同位置(如图8所示)的速度型剖面进行对比, 并分析其差异.
图9 ~ 图11分别是不同转速下, 对称截面上翼面x = 550 mm, x = 575 mm, x = 600 mm, x = 630 mm以及x = 650 mm站位处的速度型. 可以看到, 滑移网格法和冻结转子法计算的边界层速度型剖面最为接近, 其速度值最大相差不超过1%, 体积力模型法计算的速度值与其他最大相差在7%左右. 在每个转速下, 越靠近x = 650 mm站位处的速度型剖面形状变化越大, 这是涵道风扇的边界层吸入效应造成的, 并且随着转速的增加, 这种变化越来越明显. 而不同方法计算得到的速度型剖面在每个站位点均呈现出一致的形状, 说明3个方法均能较好地计算出涵道风扇的边界层吸入效应对边界层速度型造成的影响.
2.3.2 涵道入口处流场对比
由于边界层吸入式推进系统的主要特点是将推进系统与机体融为一体, 利用推进系统的进气来影响机体表面的流动状态, 因此涵道风扇数值模拟方法能否模拟出机体与推进系统耦合处(即本文构型中涵道风扇入口处)的流动特点十分重要, 本节将围绕涵道风扇入口处的流场细节变化, 分析不同涵道风扇数值模拟方法的计算结果.
图12 ~ 图14分别是不同转速下, 使用滑移网格法、冻结转子法和体积力模型法计算的涵道入口处速度云图和流线图.
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图 12 不同方法计算的涵道入口处速度云图及流线图(转速12000 r/min, MFR < 1)Figure 12. Velocity contours and streamlines at duct inlet calculated by different methods (12000 r/min, MFR < 1)![]()
图 14 不同方法计算的涵道入口处速度云图及流线图(转速20000 r/min, MFR > 1)Figure 14. Velocity contours and streamlines at duct inlet calculated by different methods (20000 r/min, MFR > 1)从速度云图可以看到, 3个方法计算的速度分布大致相似, 随着风扇转速的增加, 涵道风扇边界层吸入效应增强, 涵道入口处的流动速度也明显增大. 此外, 随着MFR的增大, 涵道风扇的边界层吸入效应增强, 整流罩唇口的驻点向上表面移动, 增加了唇口处的绕流行程, 减小了整流罩上表面的绕流行程, 因此, 唇口处的流速加快, 整流罩上表面的流速降低, 唇口处的低速区范围也随着MFR的增大而减小, 整流罩上表面高速区的范围随着MFR的增大而减小, 说明3个方法都能较好地计算出这种边界层吸入效应对涵道入口处流动速度的影响规律.
还可以看到, 涵道入口处的流动由于涵道扩张段的存在都产生了不同程度的流动分离, 但是随着转速的增加, 涵道风扇边界层吸入效应增强, 流动分离受到的抑制作用变强, 3个方法计算的速度分布均呈现出这一流动特点.
从流线图可以看出, 在MFR < 1, MFR = 1以及MFR > 1的3个风扇工况下, 3个方法均较好地计算出涵道入口处流管由扩张向收缩变化的流动规律, 说明3个方法均能较好地计算出涵道入口处的流动特性.
2.3.3 计算精度与效率对比
在前文基于不同涵道风扇数值模拟方法计算结果, 针对涵道风扇流场特点进行了定性分析之后, 本小节将围绕单个涵道风扇BLI推进系统的升力系数、阻力系数的计算精度和效率, 对不同方法进行定量对比分析.
首先对比分析了3种方法的计算收敛曲线. 为了保证图片美观易读, 图15(a)仅展示了连续性方程和x方向动量方程在最后2000迭代步时的计算收敛曲线, 可见, 收敛曲线呈现规则的周期性波动, 这与滑移网格法的非定常计算特征是一致的; 在一个时间步内, 连续性方程的残差可降低至10−5, x方向动量方程的残差可降低至10−7以下, 可认为滑移网格法的计算已收敛. 图15(b)展示的是冻结转子法的计算收敛曲线, 可见, 连续性方程的残差降低至10−5, 动量方程的残差降低至10−6附近, 可认为冻结转子法的计算也已收敛. 图15(c)展示的是体积力模型法的计算收敛曲线, 相较于冻结转子法, 其连续性方程和动量方程的残差均要高出1～2个量级, 因此, 还无法直接判断体积力模型法的收敛性.
为了进一步阐述体积力模型法的收敛性, 图16展示了体积力模型法计算过程中涵道风扇前后交界面的流量守恒特性. 其中, 纵轴中的${\dot m_{f,i}}$代表第i个迭代步时通过涵道风扇前交界面的流量, ${\dot m_{b,i}}$代表第i个迭代步时通过涵道风扇后交界面的流量, ${\dot m_{f,e}}$代表计算结束时通过涵道风扇前交界面的流量, 因此${{\left( {{{\dot m}_{f,i}} - {{\dot m}_{b,i}}} \right)} \mathord{\left/ {\vphantom {{\left( {{{\dot m}_{f,i}} - {{\dot m}_{b,i}}} \right)} {{{\dot m}_{f,e}}}}} \right. } {{{\dot m}_{f,e}}}}$ = 0即代表流量守恒. 可见, 此曲线随着迭代过程的进行逐步震荡收敛于零轴, 表征涵道风扇前后交界面的流量守恒, 可认为体积力模型法的计算已收敛.
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图 16 涵道风扇前后交界面的流量守恒特性Figure 16. Flow conservation characteristics of the interface between the front and behind of the ducted fan为了定量说明不同方法在计算精度上的差异, 表4给出了在不同转速下, 分别使用滑移网格法、冻结转子法和体积力模型法计算的升力系数和阻力系数, 从表中可以看到, 3种方法计算的升力系数都随着转速的增加而变大, 阻力系数随转速增加而减小, 说明3种方法都能较好地计算出涵道风扇边界层吸入效应对推进系统升阻力特性的影响规律.
表 4 不同涵道风扇数值模拟方法的计算精度Table 4. Calculation accuracy present by different numerical simulation methods of duct fanNumber Rotational speed/(r·min−1) Method CL CD ΔCL/% ΔCD/% 1 12000 sliding mesh 0.539063 0.020358 — — 2 frozen rotor 0.526819 0.019303 2.27 5.18 3 body force model 0.538855 0.019831 0.04 2.59 4 16000 sliding mesh 0.658775 0.016892 — — 5 frozen rotor 0.660075 0.016793 0.20 0.59 6 body force model 0.677910 0.016170 2.90 4.27 7 20000 sliding mesh 0.725471 0.012447 — — 8 frozen rotor 0.714579 0.011803 1.50 5.17 9 body force model 0.720810 0.011841 0.64 4.87 但是在每个转速下不同方法计算的升阻力系数有所差异. 由于滑移网格法理论上是最接近真实涵道风扇工作原理的方法, 因此此处使用滑移网格法的计算结果作为参考, 对比不同方法计算结果的差异.表4中ΔCL和ΔCD分别表示其他两个方法计算的升力系数和阻力系数参考滑移网格法计算结果的相对误差.
从表中可以发现, 在各个转速下, 冻结转子法与滑移网格法计算的升力系数相对误差最大不超过2.5%, 阻力系数相对误差最大不超过5.5%; 在各个转速下, 体积力模型法与滑移网格法计算的升力系数相对误差最大不超过3%, 阻力系数相对误差最大不超过5%.
表5给出了针对边界层吸入式推进系统, 分别使用滑移网格法、冻结转子法和体积力模型法对涵道风扇不同转速下的流场进行数值求解所消耗的计算资源情况.
表 5 不同涵道风扇数值模拟方法的计算资源消耗Table 5. Computational resource consumed by different numerical simulation methods of duct fanNumber Rotational
speed/(r·min−1)Method Time/
core hourMemory/
GB1 12000 sliding mesh 6669 49 2 frozen rotor 927 45 3 body force model 617 29 4 16000 sliding mesh 6978 48 5 frozen rotor 869 44 6 body force model 463 29 7 20000 sliding mesh 7058 50 8 frozen rotor 1159 45 9 body force model 425 29 从表中可以看到, 使用滑移网格法和冻结转子法进行数值计算时, 所占用的内存明显大于使用体积力模型法所占用的内存, 约为1.5倍. 这是因为体积力模型法不需要对叶片进行几何建模, 进而在旋转域内的网格数量会明显小于旋转域内存在叶片几何模型的网格数量, 滑移网格法和冻结转子法所使用的网格数量约为900万, 其中旋转域的网格数量约为400万; 体积力模型法所使用的网格数量约为540万, 其中旋转域的网格数量约为50. 由于储存信息的网格节点数量更少, 在数值求解过程中, 使用体积力模型法所占用的内存也会更小.
使用滑移网格法所消耗的核时为使用冻结转子法所消耗的核时的6 ~ 8倍, 这是因为滑移网格法是基于非定常理论的计算方法, 它在不断推进时间步更新流场流动信息和旋转域网格位置信息的同时, 每一个时间步又需要通过数步的子迭代使每一个时间步的流场达到准稳态, 因此总迭代步数会大于做了定常近似处理的冻结转子法的迭代步数, 进而所需核时也会为冻结转子法所需核时的数倍.
使用体积力模型法所消耗的核时为使用冻结转子法所消耗核时的0.4 ~ 0.7倍, 这是因为体积力模型法计算所需要的网格数量明显小于冻结转子法计算所需要的网格数量, 因此在每一步迭代时, 求解的矩阵更小, 计算量更小, 耗时就会更短, 于是在迭代数步之后, 体积力模型法所消耗的核时相比冻结转子法就更少.
综上所述, 使用体积力模型法计算的升力系数与滑移网格法的计算结果相差不超过3%, 计算的阻力系数相差不超过5%; 计算所需网格数量约为滑移网格法和冻结转子法计算所需网格数量的60%; 计算时所需内存约为滑移网格法所需内存的60%, 为冻结转子法所需内存的65%; 计算达到收敛所需时长约为滑移网格法所需时长的6% ~ 9%, 为冻结转子法所需时长的40% ~ 70%.
3. 分布式BLI推进构型绕流流场分析
针对结合了边界层吸入技术的分布式推进系统, 构建分布式BLI推进构型的几何模型, 主要包括分布式BLI推进-机翼耦合构型和NPU-BWB-300分布式BLI推进构型, 采用基于体积力模型的涵道风扇数值模拟方法进行流场数值计算, 分析分布式BLI推进影响下的绕流流场.
3.1 几何建模与网格生成
由于分布式推进布局依赖于边界层吸入式推进系统, 将基于前文单个涵道风扇BLI推进-机翼段耦合构型, 构建分布式BLI推进-机翼耦合构型. 该构型选用矩形机翼, 其横截面为NACA4415翼型, 弦长为1 m, 展长为3 m. 带有推进系统机翼段的模型几何参数与第2节相同, 选用机翼弦长作为参考量, 则风扇在弦向的相对安装位置为64.67%, 风扇半径为
0.0596 m, 喉道与机翼型面相切. 展长方向沿中心对称并排布置6个, 每个风扇的间隔为0.0267 mm, 且所有涵道风扇的安装角均为13.26°,完整的几何构型如图17(a)所示. 在此基础上, 进而结合NPU-BWB-300的干净构型, 即可构造NPU-BWB-300分布式BLI推进构型, 如图17(b)所示. 在此半模上分布式BLI推进系统由3个涵道风扇组成, 几何参数与前文一致. 将此分布式BLI推进系统安置于靠近翼身融合段机翼的后缘, 主要是考虑引言中提及的翼身融合段的流动分离问题, 安置于此可以更好地发挥分布式BLI推进抑制分离的潜能, 以此为出发点, 探究分布式BLI推进影响下的绕流流场.如图18所示, 由于本文的分布式BLI推进构型均为对称构型(不考虑相邻涵道风扇间的流场干扰), 因此采用半模进行网格生成. 计算域分为4大部分, 即3个涵道风扇的旋转域和1个静止域, 远场选择长为90倍弦长, 宽为30倍弦长, 高为60倍弦长的长方体. 计算模型的旋转域与静止域均使用结构/非结构混合网格的网格生成策略. 为满足SST湍流模型对于壁面网格的要求, 靠近物面区域的三棱柱网格的第1层网格高度y+ ≤0.2, 厚度增长率为1.2, 以达到所需要的计算精度. 可以看到, 为了保证网格质量, 在分布式推进系统附近区域进行了网格加密, 从而适应涵道风扇与机翼互相干扰的复杂流场计算需求. 对于NPU-BWB-300分布式BLI推进构型, 如图18(b)所示, 对翼身融合段的前缘也进行了网格加密, 适用于分离流场的计算.
3.2 分布式BLI推进-机翼耦合构型流场分析
本小节拟对分布式BLI推进-机翼耦合构型的绕流流场进行数值分析, 以验证本文所建立的分布式BLI推进系统具备抑制分离的能力. 选取来流速度为44.5 m/s, 来流迎角分别为0°, 3°, 6°, 9°, 12°以及21°, 通过对比转速为0 r/min的通气构型以及转速为
28000 r/min的带风扇构型, 研究在不同迎角下, 涵道风扇边界层吸入效应对分布式推进系统升力特性及分离流场的影响.图19为升力系数随迎角变化的曲线, 可以看到, 在来流迎角为0° ~ 12°时, 通气构型和带风扇构型的升力系数都呈现线性增长, 并且带风扇构型的升力增量一直保持稳定; 当迎角为21°时, 通气构型的升力系数已经到了斜率减小的非线性增长段, 而带风扇构型仍然保持线性增长, 此时带风扇构型的升力增量有一个明显的提升. 分析认为, 对于不存在BLI效应的通气构型, 其绕流流场在12°后已开始出现分离气流, 导致升力损失, 升力线的斜率开始下降, 而对于转速为
28000 r/min的带风扇构型, 分布式推进系统的风扇旋转使得上翼面气流加速, 动能增加, 在相同的逆压梯度下, 抵抗分离的能力增强, 其升力线斜率基本保持不变, 可认为直到21°迎角, 转速为28000 r/min的带风扇构型的绕流流场亦保持为附着流场, 初步推测本文所建立的分布式BLI推进系统具备抑制流动分离的能力, 后文将对此进行更为深入的分析.图20分别是来流迎角为21°时转速为0 r/min的通气构型和转速为
28000 r/min的带风扇构型的流线图, 流线着色为马赫数云图. 从图中可以看到, 在21°的大迎角下, 通气构型的内段机翼上翼面和整流罩表面的气流都出现了严重的流动分离现象, 而带风扇构型空间流线依然保持附着流态, 几乎不存在分离现象, 分布式涵道风扇沿流向正前方机翼前缘附近的气流加速明显, 由此为其抵抗分离提供了动能, 进一步说明本文所建立的分布式BLI推进系统能有效改善由大迎角导致的NACA4412机翼上表面的分离流场.图21是本文沿展向截取的10个截面, 后文将对截面S1, S5和S10的流场开展分析, 其中S1为最靠近机翼内侧涵道风扇的对称面.
图22分别为迎角为21°下通气构型和带风扇构型3个截面的速度云图, 从图中可以看到, 在内翼段S1截面处, 对于转速为0 r/min的通气构型, 气流在翼型前缘略有加速, 动能不足, 在翼型中部便开始出现边界层分离, 分离区范围覆盖了整流罩, 并在翼型后缘形成了较大的分离涡, 而对于转速为
28000 r/min的带风扇构型, 气流在翼型前缘加速明显, 翼型上表面始终保持附着流态, 气流通过风扇区域后, 速度继续增加, 最后沿着排气喷管喷出; 在S5截面处, 相较于转速为0 r/min的通气构型, 涵道风扇的边界层吸入效应依然对此处的流场产生影响, 虽然图22(e)中存在分离区, 但分离区的范围明显小于图22(b), 说明分布式BLI推进系统对其两侧的分离流场也能起到抑制作用; 在S10截面处, 即在外翼段, 越靠近翼尖, 涵道风扇的边界层吸入效应强度减弱, 但是机翼后缘的流动分离现象却在逐渐消失, 这是因为矩形翼的翼尖有翼尖涡流, 越靠近翼尖处气流下洗作用越强, 有效迎角也就越小, 所以在同一个迎角下, 越靠近翼尖处的截面流动分离现象越不明显. 在涵道风扇的边界层吸入效应为上翼面的气流提供了动能, 使气流在大迎角下仍然能保持边界层附着在上翼面的整流罩的表面; 沿展向, 涵道风扇的边界层吸入效应减弱, 对于S1截面可以完全抑制分离, 对于S5截面可以减小分离区的范围, 对于S10截面几乎不产生影响. 由此可认为, 本文所建立的分布式BLI推进系统具备抑制流动分离的能力.![]()
图 22 不同转速下各个截面的速度云图和流线(AOA = 21°)Figure 22. Velocity contours and streamlines of each section at different speeds (AOA = 21°)3.3 NPU-BWB-300分布式BLI推进构型流场分析
在3.2小节中已经验证本文所建立的分布式BLI推进系统具备抑制分离的能力. 本小节将此分布式BLI推进系统应用于NPU-BWB-300的干净机体, 构造出NPU-BWB-300分布式BLI推进构型, 采用基于RANS方法与体积力模型结合的数值模拟方法对此构型流场进行计算分析, 探究分布式BLI推进对NPU-BWB-300分离流场的改善.
选取来流速度为44.5 m/s, 来流迎角选定为NPU-BWB-300干净构型接近失速的某迎角, 计算得到如图23所示的空间流线和压力云图, 其中“clean”为不安装分布式BLI推进的NPU-BWB-300干净构型(仅翼身融合体), 其余图中均为已安装分布式BLI推进的NPU-BWB-300干净构型. 机体表面为压力云图染色, 空间流线由速度染色. 可以看到, 图23(a)中的分离区范围很大, 由翼根(翼身融合段)蔓延到翼稍, 属于接近失速的流态. 对于图23(b), 分布式BLI推进系统的转速为0, 不存在边界层吸入效应的作用, 但分离区的范围相较于图23(a), 翼根位置处略有扩大, 翼中及翼稍分离区明显减小, 考虑为分布式BLI推进系统的安装, 改变了翼根处的翼型剖面, 使其不再保持原有的流线型特征, 增大了逆压梯度, 分离愈发严重, 并且分布式BLI推进系统的安装也阻碍了展向流动, 使得分离区向翼中及翼稍的扩散减弱. 可以看到, 随着转速逐渐变大, 分离区范围逐渐变小, 特别是当转速从
12000 r/min增加到20000 r/min时, 翼根附近的分离明显受到抑制, 但翼中段位置依然存在分离区, 即使转速增加到28000 r/min, 翼中段的分离区仍未减弱. 由此可见, NPU-BWB-300分布式BLI推进构型, 相对于干净构型而言, 其分离流场的改善存在两方面的原因, 翼根处分离受到抑制, 主要与边界层吸入效应相关; 翼稍处分离受到抑制, 主要与推进系统安装效应相关.图24展示了不同构型及转速条件下表面极限流线和壁面切应力云图的对比, 可以看到, 分布式BLI推进系统主要影响翼根附近的分离流场, 随着转速增加, 分离区范围逐渐减小, 当转速增加到
28000 r/min, 分离区仅局限在翼根的前缘附近, 相比于干净构型, 翼根附近的分离流场得到了较为明显的改善.选取如图25所示的3个展向截面位置, 计算得到如图26所示的压力曲线对比图. $ \eta = 32.8\% $表征翼根位置, $ \eta = 62.0\% $表征翼中位置, $ \eta = 85.3\% $表征翼稍位置, 可以看到, 边界层吸入效应沿展向逐渐减弱, 图26(a)中转速为2000 r/min和2800 r/min时, 在翼根前缘形成的吸力峰, 可认为是边界层吸入效应影响的结果.
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图 26 不同展向截面位置的压力系数曲线Figure 26. Pressure coefficient curves at different spanwise positions表6说明了气动特性随转速的变化情况. 表中列出的数据均为相对值(以干净构型为参考). 可以看到, 分布式BLI推进系统的安置使得机体升阻力均增大, 低头力矩减小; 转速越大, 增升减阻的效果越好, 低头力矩也越大, 但当转速大于
20000 r/min后, 分布式BLI推进系统对分离流场气动特性的改善效果减弱.表 6 气动特性随转速变化Table 6. Changes in aerodynamic characteristics with different rotational speedsRotational speed/(r·min−1) $ {C_L} $/% $ {C_D} $/% $ {C_m} $/% 0 1.26 3.56 −2.44 12000 2.45 −1.21 2.56 20000 8.96 −6.88 8.83 28000 9.23 −7.32 9.42 4. 结 论
(1) 基于单个的涵道风扇-机翼段构型, 从边界层流场细节、涵道入口处流场以及计算精度与效率的角度对滑移网格方法、冻结转子方法和基于叶素理论的体积力模型方法进行了对比分析研究, 说明本文所建立的3种方法均可以较好地刻画涵道风扇边界层吸入的流场细节, 可为分布式BLI推进构型的数值模拟方法提供参考.
(2) 基于分布式BLI推进-机翼耦合构型, 计算结果表明, 对于不存在BLI效应的通气构型, 其绕流流场在12°后已开始出现分离气流, 导致升力损失, 升力线的斜率开始下降, 而对于转速为
28000 r/min的带风扇构型, 分布式推进系统的风扇旋转使得上翼面气流加速, 动能增加, 在相同的逆压梯度下, 抵抗分离的能力增强, 其升力线斜率基本保持不变, 验证了本文所建立的分布式BLI推进系统具备抑制流动分离能力, 可将其应用于翼身融合布局民机.(3) 将分布式BLI推进系统安装于NPU-BWB-300干净构型的翼身融合段, 分离流场得到了较为明显的改善, 翼根处分离受到抑制, 主要与边界层吸入效应相关, 翼稍处分离受到抑制, 主要与推进系统的安装效应相关. 分布式BLI推进系统的安置使得机体升阻力均增大, 低头力矩减小; 转速越大, 增升减阻的效果越好, 低头力矩也越大, 但当转速大于
20000 r/min后, 分布式BLI推进系统对分离流场气动特性的改善效果减弱. -
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图 12 不同方法计算的涵道入口处速度云图及流线图(转速
12000 r/min, MFR < 1)Figure 12. Velocity contours and streamlines at duct inlet calculated by different methods (
12000 r/min, MFR < 1)![]()
图 14 不同方法计算的涵道入口处速度云图及流线图(转速
20000 r/min, MFR > 1)Figure 14. Velocity contours and streamlines at duct inlet calculated by different methods (
20000 r/min, MFR > 1)![]()
图 16 涵道风扇前后交界面的流量守恒特性
Figure 16. Flow conservation characteristics of the interface between the front and behind of the ducted fan
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图 22 不同转速下各个截面的速度云图和流线(AOA = 21°)
Figure 22. Velocity contours and streamlines of each section at different speeds (AOA = 21°)
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图 26 不同展向截面位置的压力系数曲线
Figure 26. Pressure coefficient curves at different spanwise positions
表 1 推力的试验值与计算值
Table 1 Experimental and computational results of thrust
Tpropeller/
NRelative
error/%Tduct/
NRelative
error/%exp 64.83 — 25.17 — sliding mesh 68.05 4.96 26.38 4.81 frozen rotor 62.22 4.03 24.11 4.21 body force model 62.56 3.51 24.21 3.81 
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表 2 整流罩几何参数的选取
Table 2 Experimental and computational results of thrust
Geometrical parameter $ {H_h} $ $ {H_{\max }} $ $ {L_f} $ $ {H_{th}} $ Value 0.094 0.1 0.08 0.086 Geometrical parameter $ {\beta _c} $/(°) $ {\beta _f} $/(°) $ {L_{aft}} $ $ {R_{aft}} $ Value 2.455 1.228 0.28 0.327 Geometrical parameter $ a $ $ b $ $ k $ $ H $ Value 0.016 0.008 2.0 0.086
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表 3 不同时间步长计算结果
Table 3 Calculation results of different time steps
Number Time step/s CL CD Time/h 1 7.5 × 10−5 0.648458 − 0.01629 48 2 3.125 × 10−5 0.644743 − 0.01533 97 3 1.0 × 10−5 0.664065 − 0.01474 145 4 7.5 × 10−6 0.665118 − 0.01465 191
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表 4 不同涵道风扇数值模拟方法的计算精度
Table 4 Calculation accuracy present by different numerical simulation methods of duct fan
Number Rotational speed/(r·min−1) Method CL CD ΔCL/% ΔCD/% 1 12000 sliding mesh 0.539063 0.020358 — — 2 frozen rotor 0.526819 0.019303 2.27 5.18 3 body force model 0.538855 0.019831 0.04 2.59 4 16000 sliding mesh 0.658775 0.016892 — — 5 frozen rotor 0.660075 0.016793 0.20 0.59 6 body force model 0.677910 0.016170 2.90 4.27 7 20000 sliding mesh 0.725471 0.012447 — — 8 frozen rotor 0.714579 0.011803 1.50 5.17 9 body force model 0.720810 0.011841 0.64 4.87
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表 5 不同涵道风扇数值模拟方法的计算资源消耗
Table 5 Computational resource consumed by different numerical simulation methods of duct fan
Number Rotational
speed/(r·min−1)Method Time/
core hourMemory/
GB1 12000 sliding mesh 6669 49 2 frozen rotor 927 45 3 body force model 617 29 4 16000 sliding mesh 6978 48 5 frozen rotor 869 44 6 body force model 463 29 7 20000 sliding mesh 7058 50 8 frozen rotor 1159 45 9 body force model 425 29
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表 6 气动特性随转速变化
Table 6 Changes in aerodynamic characteristics with different rotational speeds
Rotational speed/(r·min−1) $ {C_L} $/% $ {C_D} $/% $ {C_m} $/% 0 1.26 3.56 −2.44 12000 2.45 −1.21 2.56 20000 8.96 −6.88 8.83 28000 9.23 −7.32 9.42
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