2021, Vol. 39
翼型风洞试验的研究内容有两方面。最主要的就是获得翼型的气动性能，包括升力系数、阻力系数和力矩系数等。除此之外，一些典型气动特征的检测也是现代翼型风洞试验的研究内容，比如对转捩位置的检测等。
翼型风洞试验的难点也主要存在于两个方面：首先是洞壁干扰控制和修正，主要解决流场相似的问题和数据的系统误差的修正；其次是精细的数据分析技术，即在有限的数据中如何获得更多信息。
风洞试验是建立在绕模型的流场与绕实物的流场相似的基础上的，理论上讲，流场是否相似取决于单值条件和相似准则的模拟。单值条件方面有几何条件、物性条件、时间条件和边界条件。相似准则方面，常用的相似准则是雷诺数和马赫数。另外，在精细的试验中，来流湍流度和温度等作为参数也需要重点关注。
本文在资料调研的基础上，结合翼型、叶栅空气动力学国家级重点实验室的研究进展，对翼型风洞、模型、性能测试技术、模型表面流动转捩探测技术以及翼型试验中洞壁干扰控制与修正技术的最新进展及存在问题进行总结。
1 翼型风洞翼型试验的基本理念是研究无限大展长、等剖面平直机翼（二维模型）的剖面气动特性。绕模型的流动为二维流动，即流动没有沿模型展向的分速度。在能源动力的限制下，风洞设计和建造时试验段的横截面积是一定的。因此，基于二维流动假设，翼型风洞的特点是试验段具有大的高宽比，且具有侧壁吹/吸边界层控制装置，可以进行翼型模型的静态/动态性能测试。为了降低上下壁面的洞壁干扰，扩大翼型试验雷诺数范围，在不增加动力系统负担的情况下，还发展出了采用可调节变形的、无上下壁干扰的柔壁翼型风洞。
需要注意的是，风洞试验中，大多数情况下仍不能完全做到雷诺数和马赫数同时满足，且翼型试验的雷诺数往往不够。目前仍然是以尽量增大风洞尺寸、增压和降温来增加风洞试验雷诺数。翼型试验主要在二维风洞中开展，现实中也有用三维风洞开展翼型研究的情形。典型的翼型风洞有如下几座。
美国NASA的N215低速风洞，试验段尺寸为2.1 m×3.0 m，可进行大弦长的翼型静态和动态试验。NASA兰利研究中心的0.3 m跨声速低温风洞（0.3M-TCT）[1]，马赫数范围为0.1～0.9，试验段尺寸为0.3 m×0.3 m，模拟温度范围在100 ～300 K，模拟雷诺数可达3×108/m，该风洞的特点是具有自适应洞壁，可进行翼型的测压、测力和流场显示等多种试验。
俄罗斯TsAGI的T-124低速风洞[2]，试验段尺寸为1 m×1 m，试验雷诺数可达6.9×106/m，该风洞为低噪声低湍流度风洞，可用于翼型的流动转捩、湍流发展等研究，可采用表面测压和光学测量等研究方法。TsAGI的T-128跨声速风洞[3]：试验段尺寸为2.75 m×2.75 m，试验马赫数范围为0.15～1.7，模拟雷诺数可达4×107/m，可进行大弦长翼型模型的试验，该风洞为变密度风洞，试验段具有4面可调节的通气壁，可同时进行多种试验测量方法，可进行跨声速下的抖振研究和高雷诺数下的转捩研究。
法国ONERA的S3MA风洞[4]，试验段最大尺寸为0.8 m×0.76 m，可模拟的马赫数范围为0.1～6.05，最大试验雷诺数可达5.4×107/m，具有柔性壁面可进行马赫数的调节，可进行翼型的测力、测压试验，也可以采用纹影和红外等技术进行流场显示。
日本JAXA的FWT跨声速风洞[5-6]，试验段尺寸为0.6 m×0.6 m，可模拟的马赫数范围为0.5～1.2，该风洞专门进行襟翼气动性能研究，可进行静态和动态的压力测量以及流动可视化研究。JAXA的TWT2高雷诺数跨声速风洞[7]，试验段尺寸为0.8 m×0.45 m，可模拟的马赫数范围为0.2～1.4，最大雷诺数可达1.8×108/m，该风洞可进行翼型的测力、测压试验以及流动转捩等基础研究。
西北工业大学的NF-3低速风洞，二元试验段尺寸为3 m×1.6 m，最大风速可达130 m/s，试验最大雷诺数可达7×106/m，可进行翼型静态与动态试验，可进行翼型的测压和直接测力试验。西北工业大学的NF-6跨声速风洞，二元试验段尺寸为0.4 m×0. 8 m，可模拟的马赫数范围为0.25～1.2，翼型试验的最大雷诺数为1.1×108/m，具有固定马赫数、变雷诺数的试验能力，由于采用轴流压缩机为风洞动力，结合现代控制技术，使风洞马赫数控制精度达到0.001，为提高数据精度奠定了良好基础，可进行翼型的测压和流动转捩等流动机理的基础研究。
2 翼型风洞试验的分类与相关测试技术按照模型是否运动和传感器的不同，翼型风洞试验主要可分为静/动态测压试验和静/动态测力试验。
2.1 测压试验测压试验是指采用压力传感器采集模型表面压力的试验。对于静态试验，往往在模型上布置静态测压孔，使用压力扫描阀对模型表面压力进行测量；对于动态试验，将脉动压力传感器埋设在模型表面对模型表面的非定常压力信号进行采集。
2.1.1 静态测压试验静态试验指吹风过程中，采集数据时，模型是静止的，得到的数据是定常结果或时间平均的结果。
在测压试验中，在翼型模型中剖面布置一定数量的测压孔（也有多个剖面的情形），用以进行压力分布的测量。对测得的压力分布在升力方向积分可以得到翼型的升力系数和俯仰力矩系数。压差阻力可由压力分布在阻力方向的积分获得。翼型型阻（包括压差阻力和摩擦阻力）的测量采用动量法，在翼型后缘一定位置处布置尾耙进行测量。尾迹积分方法的改进与移动尾耙的设计是型阻测量的研究热点。
实际的测试中，尾迹的起点和终点往往不易判断，影响了数据处理的效率和阻力结果精准性。魏斌斌等[8]发明了一种尾迹积分区域的自动检测方法，可实现对阻力积分区域的自动检测，可以提高数据处理的自动化程度和积分结果可靠性。
采用移动式尾耙也是提高翼型型阻测量水平的有效方法。使用动量法进行尾迹测量时，传统上使用固定尾耙，固定尾耙的总压孔间距是一定的，限制了阻力测量的精度，尤其是对层流翼型试验而言。在一定的总压孔间距下，层流翼型小迎角情况下的尾迹区很小，只有少量总压管处在尾迹区内，能够测量尾迹总压损失的点数有限，制约了阻力测量精度的提高。区别于固定式尾耙，移动式尾耙采用少量总压管，通过游测的方式来测量尾迹区内的动量损失，提高了阻力测量精度。西北工业大学NF-3风洞，通过引进三维移动测量机构设计了新型移动尾耙，提高了阻力测量精度。NF-3风洞新型尾迹测量耙选用风速管排管，一只风速管可一次性测得尾迹区的总、静压数值。考虑风洞试验段尺寸、三维移动测量机构的技术参数和已有翼型模型尾迹的测量结果，确定NF-3风洞的移动尾迹测量耙采用11根风速管，风速管间隔为40 mm，总长为450 mm。分别利用移动尾靶与固定尾耙的测量值获得的积分区域对比如图1所示。移动尾耙的优势在于测量小迎角时翼型的阻力，此时尾迹区内的流动方向与轴向偏差较小，避免了风速管对流动方向较敏感的问题。
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图 1 移动尾耙与固定尾耙测量的尾迹区对比 Fig.1 Comparison of the wake regions measured by the mobile wake rake and the fixed wake rake |
翼型表面的流动受风洞来流湍流度、噪声水平、温度、振动水平以及模型表面光洁度等多个因素的影响。转捩位置的测量是高性能翼型试验的常选项目。在转捩过程中，壁面摩擦应力、温度、压力脉动等均会出现急剧变化。根据转捩过程中表现出来的不同特征，发展了不同的试验技术来探测边界层转捩。
在翼型静态边界层转捩探测试验中，常用的试验方法有热线风速仪法、温敏涂料法、热膜技术、升华法、红外技术和脉动压力测量技术等。早在20世纪70年代，Knapp等[9]和Lagraff[10]就利用热线方法研究了亚声速和高超声速边界层转捩。温敏涂料法是一种非侵入式的测量模型表面温度的光学技术，Costantini等[11]使用温敏涂料研究了非绝热表面对转捩的影响，Fey等[12]使用温敏漆在低温风洞中对高雷诺数下的转捩进行了探测。热膜技术是通过测量热膜传感器的传热变化或电压输出水平来识别边界层的状态，Hodson[13]和Zhang[14]通过热膜输出电压与壁面剪应力的关系，进一步定义了准壁面剪应力。升华法针对不同的流动条件需要合理的选择溶剂和指示剂，要尽量减小喷涂后指示剂的粗糙度对翼型自然转捩的影响。尽管该方法比较传统，但由于使用方便，目前仍被经常使用。红外技术则利用红外相机对模型表面温度信息进行捕捉，经过图像处理，可以观察到清晰的表面流动现象，该技术对模型表面温度处理技术要求较高，多用于跨/超声速试验中。
与上述试验技术相比，使用脉动压力传感器对边界层转捩进行检测更加方便实用。在使用脉动压力传感器进行转捩探测时，将脉动压力传感器布置在待测模型表面，然后使用数据采集设备对传感器感受到的瞬态压力进行实时采集，最后对采集到的数据进行处理并分析，获得转捩特征。在安装脉动压力传感器时，需保证传感器探头与模型表面平齐；另外，由于转捩的特征频率较高（一般在几千Hz以上），因此配套的数据采集设备的采集频率也必须较高。
早在20世纪70年代，Heller[15]就利用声学技术探测到了高超声速再入飞行器上的流动转捩。Lewis和Banner[16]使用脉动压力测量技术研究了X-15垂尾的边界层转捩。作者团队在使用脉动压力进行转捩探测方面也开展了大量的研究工作[17-18]，主要工作集中在转捩特征的表征及数据处理方法上。另外，如果仅需要粗略判断转捩位置，不研究转捩过程中的其他问题，也有研究者使用翼型表面的压力分布来直接进行转捩判断[19-21]，如图2所示。
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图 2 转捩探测的压力分布方法展示图[19] Fig.2 Illustration of the pressure distribution method in transition detection[19] |
动态试验指风洞试验过程中，数据采集时，模型按一定规律运动，得到的数据为模型受力的瞬态值。
通常，翼型模型运动（俯仰、沉浮、俯仰-沉浮耦合等）时的气动性能与静态的有较大差异。在风洞试验时，必须结合具有高时间精度的压力传感器和数据采集设备。
应用于动态试验的压力传感器直径较静态试验测压孔大，比如Kulite XCQ-093系列的差压式压力传感器，其直径为2 mm，如图3（a）所示。因此，动态试验过程中，传感器数量一般比静态试验中的数量少，如图3（b）所示。
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图 3 动态试验传感器及其布置 Fig.3 Dynamic experiment sensor and its installation layout |
在获得翼型表面瞬态压力分布之后，通过积分可获得翼型瞬时的升力系数、压差阻力系数和俯仰力矩系数。特别指出，在动态试验中，由于流场是非定常的，因此，静态试验中使用尾耙进行阻力测试的方法是不适用的，一般使用翼型压力分布积分获得的压差阻力代替翼型的阻力。近年来，翼型动态测压试验的研究集中在数据处理方法的改进。
在进行压力分布积分计算时，为了获得光滑平顺的气动性能曲线，需进行数据处理。高永卫等发展了“相位平均法”（Phase Average，PA）[22]，魏斌斌等[23]在此基础上发展了“滑移窗口技术”（Slip Window Technology，SWT），并进一步发展了“可变滑移窗口技术”（Variable Slip Window Technology，VSWT）[24-25]。
PA方法是处理俯仰翼型数据的常用方法。用具有相同相位的数据计算平均值的变化，准确的统计值需要大量的数据，高永卫等[22]的研究表明，至少需300个振动周期的数据才能获得稳定的气动性能。那么保持振荡系统的严格周期性对PA具有重要意义。然而，由于机械部分与电机驱动系统之间的间隙误差，在不同的振动周期内所获得的数据点并不完全相同，因此，根据采集点或时间对每个周期的数据进行统计变得相当复杂。此外，由于惯性的影响，当翼型俯仰到最大振幅时，迎角会有轻微的波动，测得的迎角是不规律的。为了得到可靠的统计值，高永卫等[22]提出了一种拟合PA方法，具体过程为首先采集多个振荡周期的表面脉动压力数据，然后对所需相位下的数据进行内插，获得各个振荡周期下该相位的脉动压力值，然后对该相位的压力数据进行平均得到均值，进一步获得该相位下的脉动压力均方根值，使用均值可用来表征压力分布，使用均方根值可用来表征转捩特征。
PA方法所需的振荡周期数量非常大，为了解决这个不足，魏斌斌等[23]发展了SWT。即，使用一定大小的窗口对整个脉动压力时间序列进行遍历，获得该窗口内的迎角、脉动压力压力均值、均方根值等信息，对不同位置处相同迎角对应窗口内的压力均值进行积分可获得翼型的气动性能，而不同窗口内的脉动压力均方根值序列可用来进行转捩判断。这种方法理论上通过一个周期的数据就能得到完整的翼型动态性能。文献[23]对窗口函数形式和窗口宽度进行研究，最终确定了实用的SWT，具体实施过程可参考文献[23]。SWT解决了相位平均法采样时间过长的缺点，理论上，SWT只需要获得一个振荡周期的脉动压力数据就可以捕捉翼型的非定常特性。
然而，SWT仍然存在两点不足：（1）在一个完整的周期中，由于流动分离和再附着的特征非常强，而转捩/再层流化特征不够明显，给自动准确识别带来了困难。（2）特征位置处的迎角精度不够高。为了解决SWT的这两个缺点，魏斌斌等[24]提出了VSWT，并提出了两种计算策略：全局策略（Global VSWT，G VSWT）和单点策略（Single Point VSWT，SP VSWT）。VSWT实施过程具体可参考文献[24-25]。
事实上，SWT和VSWT均是依托于转捩/再层流化特征检测为目标发展出来的，尤其是VSWT，其在转捩/再层流化特征检测方面体现了明显的优势，这部分内容将在2.1.4节进行详细介绍。如果仅是获得动态翼型的气动力或力矩，使用PA和SWT就足够了。
除了利用传统的压力传感器进行测压，动态压敏漆技术已经逐步完善，其测量范围大，响应快，正在从技术研究走向工业应用。
2.1.4 动态测压试验中的转捩判断翼型俯仰振动动态试验中，伴随着几个典型的非定常特征：转捩/再层流化、流动分离/再附、动态失速等。翼型动态试验中的转捩是一个非常重要的特征，其不仅对附着流动的形态产生影响，还会对动态失速产生影响[26]。
Lee等[27-28]利用热膜传感器研究了NACA0012翼型在振荡过程中的转捩和失速特征。Richter等[29]利用热膜技术研究了EDI-M109翼型的非定常转捩特性。Kim等[30]借助热膜和烟流研究了雷诺数对NACA0012翼型在振荡过程中非定常边界层的影响。
如2.1.3节所述，使用脉动压力方法不仅可以方便地对翼型气动力/力矩进行计算，还能够对翼型动态运动时的转捩/再层流化特征进行检测[31]。
作者团队基于脉动压力对翼型动态运动时的转捩探测开展了深入研究，并发展了一系列数据处理技术（PA，SWT，VSWT）。这些方法均能较好地将上行程的转捩和下行程的再次层流化特征检测出来。其特征为脉动压力的RMS值相较于附近时间内有峰值，例如图4（a）中的B点为转捩，图4（a）中的A点为层流流动，C点为湍流流动。图4（b）是SWT计算得到的结果，从中可以清晰地观察到x/c≤0.52范围内上行程的转捩和下行程的再层流化特征。图4（c）和图4（d）分别是G VSWT和SP VSWT的计算结果，可见，这两种策略的VSWT相较于SWT能够更好地对转捩/再层流化特征进行捕捉，提高了特征位置处的迎角精度。
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图 4 翼型动态试验脉动压力数据处理方法对比 Fig.4 Comparison of the data processing methods for fluctuating pressure in the airfoil dynamic experiment |
动态失速是翼型动态试验中非常重要的非定常特征，其影响了翼型气动性能的迟滞特性。使用测压法可以对动态失速进行研究。
在翼型的动态试验（俯仰运动和沉浮运动）中，由于流动的迟滞效应，在迎角超过静态失速迎角时，流动仍呈现附着流状态。迎角较大时，往往伴随着动态失速涡（Dynamic Stall Vortex，DSV）的发展，DSV带来显著的涡升力，使得翼型升力线斜率明显大于静态情况。Carr和Chandrasekhara等的许多研究[32-37]对认识动态失速涡及动态失速过程极有帮助，他们正是使用测压法对动态失速现象进行了研究。
很多学者还使用测压法对DSV的传播速度开展了研究。McCroskey[38]使用表面压力、热线和皮托管研究了NACA0012翼型的DSV，发现其传播速度约为（0.35～0.4）U∞。Lorber等[39]同样使用表面压力获得了SSC-A09翼型的DSV传播速度，为0.16U∞。魏斌斌等[40]也使用表面压力获得了DSV近壁面演化速度，约为0.3U∞。
使用测压法对动态现象及机理开展研究也很普遍。Mukund Acharya等[41]测量了翼型在上行程期间的瞬态压力，认为翼型表面涡结构的特性与流场发展的相互作用机理有关。Gupta[42]使用脉动压力传感器和PIV技术研究了NACA0012翼型在动态失速过程中的非定常流场，文章着重分析了前缘分离泡（Laminar Separation Bubble，LSB）和DSV的发展，研究发现前缘分离泡的中心频率为50≤St≤110。Geissler等[43]在DLR的ADASYS项目中研究了前缘下垂对超临界翼型的影响，发现前缘下垂可有效地改善翼型的动态失速特性。随后，Geissler和Haselmeyer[26]等又继续研究了流动转捩对动态失速发生的影响，研究发现，湍流分离区域从后向前的发展和扩散过程对动态失速发生有极其重要的影响。
2.2 静/动态测力试验在翼型测力试验中，使用数据采集系统对测力天平的输出信号进行采集，然后通过天平公式将测力天平的输出电压转化为气动力和力矩。可以说，测力天平是测力试验中最主要的测试设备。
由于阻力载荷很小，翼型测力试验通常会有设计载荷不匹配的情况。李勇等[44]设计了独立测量阻力的翼型天平。杨中艳等[45]研制了翼型的双支撑测力系统，实现了翼型小阻力与大升力之间的机械解耦，提高了阻力测量精度。
传统的电阻应变式天平在试验过程中会存在电磁干扰影响数据精度和可靠性。成垒等[46]提出了一种在时域上对信号进行干扰补偿的方法，能显著减弱电磁干扰的影响。
除了电阻应变式天平，光纤应变式天平也因其抗电磁干扰、耐高温、灵敏度高等优点受到广泛研究。美国和欧洲在亚跨声速风洞中开展了光纤天平的应用研究，Pieterse[47-48]应用“两槽式光纤杆式天平”的概念，设计研究了六分量和四分量的光纤天平。国内沈阳航空航天大学、中国空气动力研究与发展中心和电子科技大学都对光纤应变天平开展了相关应用研究[49-52]。
风洞天平的另一个重要部分是天平的校准，2020版《Calibration and Use of Internal Strain Gage Balances with Application to Wind Tunnel Testing》[53]吸收了全球多个有影响力的航空航天风洞试验单位参与，总结了天平校准技术的最新成果，对国内风洞天平校准的研究具有很重要的参考价值。Landman[54]利用试验设计的方法对风洞天平进行温度校准，减少了50%的工作时间，同时减小了残差。Kammeyer[55]利用逐步回归分析方法对天平进行校准，结果比以往的全局回归分析更准确，皮重载荷收敛性更好。除了传统的基于多项式模型的校准方法，人工神经网络技术在天平校准上显现出智能化、简便化以及抗干扰能力强、容错能力强的优势，Meade[56]使用基于高斯径向基函数的神经网络建立天平校准模型，结果与传统方法吻合度很高。
天平技术涉及材料、传感、信号处理、光电和数学等多学科的内容，这些科学领域的进步都会对天平技术的发展产生重要影响。加强天平技术的理论研究是非常重要的[57]。
翼型测力试验中模型的设计至关重要。翼型的直接测力试验主要采用三段翼方法。焦予秦等[58]针对其中的模型中段与外段传力问题及缝道流动问题进行初步研究，提出了胶带密封和软材料填充两种方法，得到的气动力与测压法得到的结果在小迎角范围吻合良好。焦予秦等[59]对风力机翼型开展了极大迎角条件下的测力试验，得到的气动力与测压试验结果一致，说明了直接测力技术同样适用于翼型大迎角试验。郭辉等[60]对于大厚度翼型的进一步研究发现，三段翼方法的测量结果与表面测压得到的结果仍有明显差别，狭缝的影响是全局性的，针对不同的试验条件，狭缝处理方法还需进一步发展。对于翼型过失速试验，Emmerson B[61]对E387翼型进行了直接测力、表面测压和尾迹测量三种方法对比试验，结果表明直接测力和尾迹测量相比于表面测压得到的结果与公布的数据更为符合。
3 洞壁干扰控制与数据修正技术翼型风洞试验存在两类最主要的干扰效应：上下壁干扰和侧壁干扰，所以风洞试验数据一般都需要进行洞壁干扰修正[62]。侧壁干扰是一个有黏的、三维流动问题[63-65]，上下壁干扰则是一个无黏的、二维流动问题。减弱侧壁干扰的有效方式是对其进行流动控制，而减弱上下壁干扰的有效方式则是进行上下壁干扰修正。
目前，在低速风洞中，模型的尺度效应、增压情况下湍流度效应等的影响规律还没有完全研究清楚。在跨声速风洞中，透气壁噪声控制及对数据精度影响规律、激波影响与消除方面仍在继续探索中。
3.1 侧壁干扰在翼型风洞试验中，为了达到实际飞行的雷诺数条件，一般会使用弦长较大的试验模型。而风洞尺寸是固定的，这就意味着，大弦长势必会带来展弦比的减小，这时，侧壁干扰效应会显著影响翼型气动特性。
侧壁影响中最主要的是翼型模型与侧壁相交处的边界层分离。当翼型迎角较大时，沿翼型表面弦向的逆压梯度增加。这个逆压梯度同样作用在与模型相交处的侧壁边界层上，此处的边界层实际上是侧壁边界层与翼型表面边界层混合而成的。一般说来，侧壁边界层比翼型表面边界层厚得多，所以此时虽然模型中间剖面尚未分离，但是逆压梯度迫使翼型模型靠近侧壁的位置首先分离，这一分离区以45°角（极限情况）向模型中间扩展。对于展弦比小于2的翼型模型而言，从侧壁处开始的分离可能扩展到翼展中间剖面，对于展弦比较大的翼型，靠近侧壁的流动分离。对于翼展中间剖面上的流动也会产生很大的影响。侧壁边界层在黏性和逆压梯度作用下发生分离，会在模型与侧壁之间的角区形成复杂的横向流动，这种流动具有三维特征[66-68]。这种横向流动由侧壁角区向翼型中线（风洞轴线）逐渐发展，理论上，如果流场品质高、均匀性好，翼型中线的横向流速应该为零。这种三维效应会导致翼型中线的升力减小[69-70]。Sudani等[65]的研究表明，为了减小侧壁干扰效应，低马赫数情况下，翼型模型的展弦比至少应达到1.5；高马赫数情况下，则至少达到2.0。牛嵩等[71]对不同马赫数和迎角下获得足够高品质的二维流动所需要的最小展弦比进行了数值模拟研究，结果表明，随着马赫数和迎角的增加，所需的最小展弦比有所增加，而当出现激波后，则需要更大的展弦比。
3.1.1 侧壁干扰控制为了减弱侧壁-模型角区分离流动带来的三维效应，需使用边界层控制（Boundary-layer Control，BLC）技术对侧壁流动进行控制。吹气[69]和吸气[64,72]是最常用的侧壁边界层控制方法。吹气为风洞侧壁边界层提供能量，使其能够抵抗模型的逆压梯度引起的流动分离。吸气减小了侧壁边界层厚度，同样可以提高抵抗角区流动分离的能力。NASA低湍流度压力风洞（NASA Langley Low-Turbulence Pressure Tunnel，LTPT）使用这两种方法均实现了对角区分离流动的有效控制[68]。日本国家航空航天实验室（National Aerospace Laboratory in Japan，NAL）[65,73-74]使用边界层抽吸技术实现了模型区附近自由来流的均匀性。Nishino[69]使用计算方法研究了在Coanda射流吹气条件下风洞侧壁干扰效应，研究表明，风洞侧壁对尾缘Coanda射流速度剖面的影响很小，在流动分离之前，在中间剖面附近相当大的区域内，流动是准二维的。在Coanda射流面与侧壁之间，流动分离会在侧壁卷起两个流向涡，这些流向涡的夹带和卷起使得翼型模型中剖面产生的升力和阻力比二维情况下小。西北工业大学在NF-3风洞中[75-77]对侧壁干扰效应进行了研究，通过吹气方式实现了对侧壁干扰效应的有效控制。
总体来看，目前国内外普遍采用了下列几种方法，均能取得较好的效果[78]。
1）在翼型上游离模型不远处通过微孔壁或狭缝进行侧壁边界层吸除。经验数据表明，抽气量为试验段空气流量的1%～2%时效果较好，>2%时效果增加极少。
2）在链接模型的端板上开很多微孔或采用细金属丝压紧后形成透气网板，通过端板进行边界层吹除，其效果比前方吸除的方法强。应注意的是，抽气压力应该小于翼型表面的最小压力，否则其效果还不如不抽气。
3）在翼型前缘附近的侧壁边界层内进行切向吹气，增加侧壁边界层内的气流动量，从而防止分离。吹气量系数及吹气位置应小心控制，一般情况下存在一个临界吹气量，当吹气量略大于此临界量时，效果较好，并且模型中间剖面绕流基本不随吹气量变化，这个临界吹气量可通过试验来确定。
一般来说，抽吸边界层方法对模型流场的扰动比吹除法小一些，均匀一些，因此更多的风洞采用抽吸法。以上控制方式均属于主动流动控制，事实上，在航空领域，被动式控制方式也有很多。尤其是被动式涡流发生器（Vortex Generators，VG），因其结构简单、成本低廉、控制效果显著，而被广泛应用于对边界层的控制。
VG可在主流中诱导出流向涡，使边界层重新赋能并变薄，抑制流动分离的能力增强。魏斌斌等[19]提出了一种基于VG的大厚度翼型侧壁干扰控制方法，如图5所示，研究表明这种方式能够对侧壁干扰进行有效控制。考虑到被动式VG的便捷性、实用性和有效性，这种侧壁干扰控制方法是一种成本更低的方法。
3.1.2 侧壁干扰修正
Barnwell[79]在20世纪70年代末建立了侧壁干扰的修正准则，基于相似律提出了亚声速的侧壁干扰修正方法。随后Sewall[80]在亚声速状态引入了Prandtl-Glauret定律，并引入改进的Von Karman定律将该方法推广到了跨声速状态，称为B-S方法。后来，Murthy[81]从试验段内有效流通面积出发，提出了一种新的修正方法，对亚声速和跨声速情况做了不同处理，分析了展弦比对侧壁干扰修正的影响，提出了与展弦比相关的修正方法。程克明[82]发展了一种当地修正法，涉及三元扭曲效应、二元堵塞效应和局部升力效应的修正，能够处理主要的侧壁干扰效应。Sudani等[73-74]研究了二维跨声速风洞侧壁干扰的影响，使用Sawada上下壁干扰修正方法、B-S修正方法和Murthy侧壁干扰修正方法进行四壁干扰修正，得到与数值计算一致的结果，同时发现，影响修正效果的是试验段高度与翼型弦长的比值，而不是展弦比，并建议计算压力系数时，应考虑与马赫数修正相关的动态压力和静态压力。Boping等[83]基于梯度优化方法，提出了一种受壁面干扰的马赫数和迎角修正方法，并与升力干扰修正法和B-S修正法进行了比较，结果表明该方法与试验数据吻合，而且能准确地把握住激波的位置，压力分布吻合度更高。Belligoli等[84]基于数据同化的想法，提出了一个用于风洞洞壁干扰修正的变分数据同化框架，通过优化调整自由流迎角和马赫数以及湍流模型的修正场，将试验测量值与雷诺平均模拟值之间的差异降到最低。
3.2 上下壁干扰翼型试验上下壁干扰的性质和严重程度会随马赫数变化。在亚声速来流中，主要表现为堵塞干扰和升力干扰。在跨、超声速来流中，主要表现为激波在洞壁上形成的反射波打到模型上所产生的影响。
阻塞干扰是指与自由空气相比，闭口式风洞洞壁的存在相当于减小了流过翼型的流动通道面积，从而造成翼型与洞壁间的流速增大，这一流速大小的变化沿风洞轴线方向一般不同，引起风洞轴向的静压差，产生水平浮力。阻塞干扰可以分为模型的实体阻塞干扰和尾流阻塞干扰。对于开口式风洞，为满足压力平衡的条件，流线绕过翼型时会向外扩张，相当于增大了流动通道面积，产生与闭口式风洞相反的阻塞影响。
升力干扰是指在闭口风洞中洞壁对绕翼型的流线产生干扰，与自由空气中的流线相比会产生附加的弯曲，翼型前缘驻点会向下表面移动，相当于增大了翼型的有效迎角，从而导致升力的变化。通常对于亚声速有正迎角的翼型试验，翼型上表面与洞壁之间形成扩张管道导致气流减速，翼型下表面与洞壁形成收缩管道导致气流加速，整个流场都会受到这种速度梯度的影响。
跨、超声速翼型试验随着马赫数的提高，压缩性增强，洞壁的影响会随之增大，模型的阻塞度需要随之降低。
3.2.1 上下壁干扰控制解决上下壁干扰主要有两种控制方法，一是通气壁技术，二是自适应洞壁技术。前者属于被动控制设计，后者属于主动控制设计[85]。通气壁主要有开孔式和开槽式两种。自适应洞壁有通气自适应洞壁和柔性流线型洞壁之分。通气壁和自适应洞壁的目的都是通过改变洞壁边界处的流动来降低洞壁的影响，尽量模拟无边界的流动条件。
对于亚声速风洞，洞壁的形式主要有射流壁、纵向开槽壁和柔性壁三种。低速开口试验段风洞的试验段边界是自由射流边界，相当于一种射流壁，会增大气流通道面积，其洞壁干扰的影响与闭口式实壁相反，但其绝对值要小于实壁的情况。在通气壁技术中，纵向开槽壁对于减小亚声速洞壁干扰的效果最佳。纵向开槽壁的最佳开闭比与槽数、模型的大小和迎角有关，通常采用的开闭比在5%～14%[86]。
对于跨、超声速风洞，洞壁的主要形式有开孔壁、开槽壁、通气自适应洞壁和柔性流线型洞壁。开孔壁消除激波和膨胀波反射的能力比较突出。目前开孔壁有固定开闭比直孔壁、固定开闭比斜孔壁、可变开闭比的开孔壁和可分段局部调节通气特性的开孔壁。对于开孔壁特性的研究，美国波音公司[87]、欧洲ETW[88]、俄罗斯TsAGI[89]等试验机构都开展了数值模拟研究，国内西北工业大学NF-6风洞[90-91]、南京航空航天大学[92-93]和中国空气动力研究与发展中心[94-97]也进行了类似的研究工作。纵向开槽壁对于减小亚声速的洞壁干扰的能力要优于开孔壁，但消除激波和膨胀波的反射波的能力则不如开孔壁。纵向开槽壁产生的气动噪声远小于开孔壁，适用于边界层转捩的研究。美国ARC UPT风洞、NTF风洞和欧洲ETW风洞等都采用了开槽壁的技术。开槽壁与开孔壁类似需要进行最佳开闭比以及其干扰特性的研究，国内空气动力研究与发展中心和西北工业大学等开展了开槽特性的大量研究[98-102]。
通气自适应洞壁采用的是分格驻室及变开孔率孔壁，需要配备试验设备检测壁面附近的两个速度分量，通过调节开孔率和驻室的抽吸气的量来达到尽量减小洞壁干扰的目的。
流线型洞壁的概念起源于英国国家物理实验室（National Physical Laboratory，NPL），第一个自适应试验段建于1938年[103]。到了20世纪60年代中期至70年代，对高质量试验数据的需求使得人们将注意力放到了自适应洞壁的研究上。最常用的洞壁自适应策略是由Wolf和Goodyer[104]发展的。Meyer和Nische[105]开发了一种混合技术，称为“自适应槽”，这种方法是将自适应洞壁和通气壁试验段技术结合，相比于自适应洞壁，减少了机械复杂性。Weiand等[106]对NACA0010翼型在DNW-TWG跨声速风洞的试验进行了数值模拟，建立了一种数值上与试验相同的自适应洞壁方法，与试验结果对比吻合良好。国内西北工业大学的自适应风洞已经成功进行了大量的试验研究[107-113]，中国空气动力研究与发展中心[114-117]也进行了柔壁风洞的研究制造并投入了使用。
3.2.2 上下壁干扰修正 3.2.2.1 静态试验中的上下壁干扰修正对翼型静态气动性能进行上下壁干扰修正，常用的方法有试验修正法、经典映像法[118]、Maskell法[119]、有限基本解法（即涡格法）[120]和壁压信息法[121-122]。壁压信息法结合了数值计算和试验结果，是一种应用广泛且极具发展潜力的洞壁干扰修正方法。下面主要介绍壁压信息法方面的相关进展。
20世纪70年代中后期，壁压信息法逐渐被用于洞壁干扰修正中。该方法测量了风洞洞壁的静压参数，该参数中同时包含模型的扰动信息和洞壁干扰信息，将洞壁干扰信息分离出来即可得到洞壁干扰的修正量。这就解决了传统洞壁干扰方法在研究复杂流动问题时的局限性。
从对壁压测点的分布要求划分，可分为面壁压信息法和点壁压信息法。如英国Ashin[123-124]和荷兰Labrujere[125]研究的属于典型的面壁压信息法，进行修正时，需要知道整个洞壁表面的静压分布，以此作为边界条件，对模型及尾流进行求解，最后得到洞壁干扰速度。因此需要在整个洞壁壁面上布置壁压测点，所需测点繁多，而且修正程序复杂，计算效率低。Hackett等[126]的研究属于典型的点壁压信息法，用等效基本解来模拟试验模型和试验尾流，如对于大迎角、大阻塞度的试验，一般只需在风洞上下洞壁的中心线上布置十多个测点即可，所需测点少，操作简单，修正程序很实用。但是该方法有一个限制条件，要求必须测得试验模型下游处的洞壁压力系数的渐近值，该方法才可以对试验数据进行准确修正，否则修正结果一般会过量。而且测压与测力试验修正方法不一样，使得修正结果不够准确。江桂清[127-129]同样采用点壁压信息法，利用动量定理推导出远下游的壁压系数分布渐近值与阻力系数的关系，消除了Hackett方法中必须要在模型下游测的壁压的渐近分布才能进行准确修正的苛刻条件，同时考虑了洞壁阻塞干扰轴向迁移加速度效应，使得测压与测力试验的修正方法一致，修正结果也更为可信。与面壁压信息法相比，点壁压信息法测点少，操作方便，修正程序相对简单，应用更广。
从计算方法来划分，可分为迭代法、矩阵法、积分法、影响函数法等。如Hackett[130-131]在早期使用的是迭代法进行壁压信息法洞壁干扰修正，该方法物理概念清晰，在满足修正条件的情况下修正结果较为准确，但需解非线性方程组，计算量大，费机时，有时迭代会不收敛，而且不能进行洞壁的升力干扰修正。美国Moses等[132]采用的计算方法也属于迭代法，事先给定了收敛条件，比Hackett的修正结果更加准确，且可以进行洞壁的升力干扰修正，但是计算量仍然较大。国内陈明岩[133]利用迭代法对南航NH-2风洞内的大迎角、大阻塞度模型进行了洞壁干扰修正，修正结果比较准确，但是计算量仍较大。后来美国Mokry等[134]采用傅里叶变换的方法计算洞壁干扰，该方法相对于迭代法计算量稍小一些，但仍然比较费机时。为了解决计算量大的难题，周长海[135]、袁建昆等[136]提出了壁压信息积分法，把流场中任一点的速度表示成包含涡的简单函数的积分，将所测得的壁压与每个测点的积分表达式联系起来，即可求得流场中任一点的洞壁干扰速度，该方法计算量小，简单省时，而且修正结果比较准确。张文华[137]基于洞壁压力使用影响函数对洞壁干扰进行计算，这种方法的优点是测压点少，并考虑了三元模型尺寸、外形以及角区的影响。而Hackett[121]在后期提出了壁压信息矩阵法，把非线性方程组的问题转化为线性问题，简化了计算，使计算程序更为灵活方便，适用性强，在所有计算方法中应用最为广泛，如江桂清[138]、张维智等[139]所采用的均是壁压信息矩阵法。
3.2.2.2 动态试验中的上下壁干扰修正在翼型动态试验洞壁干扰修正方面，最开始的研究是基于线性理论进行的。
从20世纪开始，就有很多学者对薄翼型的非定常气动载荷的预测问题进行了研究。对于俯仰振荡翼型，主要贡献者是Theodorsen[140]和Possio[141]。Theodorsen在不可压流动中推导出一个作用在振动平面上的力和力矩的显式表达式，并表示为Bessel函数。Possio在亚声速可压缩流动中得到了一个将下洗和压力分布联系起来的积分方程，该积分方程需通过数值方法进行求解。然而，这两种方法只在无限远场条件下适用，即无洞壁情况。Bland[142]是第一个在亚声速可压缩流情况下考虑洞壁影响的，得到了一个关于洞壁无量纲高度的积分核函数，并使用积分装配法对其进行了数值求解。后来，Fromme和Golberg[143]在Bland工作基础上，通过改进积分方程的核函数进一步发展了动态薄翼的洞壁干扰线性理论。
然而这些理论均是建立在小扰动假设下的，对大迎角、大扰动情况不适用。Geissler[43]在2005年对比了静态试验和动态试验中壁压信息的区别，研究表明，平均迎角α0 = 10°情况下，在平均迎角位置，静态试验和动态试验的洞壁压力分布基本一致；而在较大的平均迎角情况下（α0 = 15°），静态和动态的洞壁压力形态有显著差异，原因在于，静态情况下，该迎角处流动已经发生分离，而动态情况，由于流动的迟滞效应，流动仍然处于附着流状态。Soltani等[144]使用壁面的压力分布研究了洞壁干扰对沉浮振荡翼型的影响，在大迎角情况下，壁面附近涡流等因素是主导流场的关键因素，随着迎角或缩减频率的增大，洞壁干扰愈加复杂，使得洞壁干扰修正更为困难，研究结果显示，模型底部的洞壁测压点受模型振荡的影响严重，其压力脉动呈现正弦变化规律。Beyers[145]分析了旋转天平试验的洞壁干扰源，认为横向声干扰和涡尾迹-洞壁干扰是主要的干扰源，对于二维流动，大迎角动态失速阶段的涡尾迹-洞壁干扰尤为严重。
国内，丁克文等[146-147]使用两个不同尺度的三角翼模型对俯仰振荡过程中的非定常洞壁干扰进行了研究，得到了初步结论。李国强等[148]使用风洞试验结合CFD方法对翼型动态试验中的洞壁干扰进行了研究，揭示了翼型动态试验洞壁干扰的产生机制和影响规律。焦予秦等[149]使用三个不同尺度的NACA0012模型对非定常洞壁干扰进行了研究，使用单风洞多模型外推法对试验数据进行了修正，对翼型动态试验洞壁干扰修正进行了探索。魏斌斌等[150]从能量的角度出发，提出了一种基于本征正交分解（Proper Orthogonal Decomposition，POD）的动态翼型洞壁干扰修正方法，修正结果合理可信。
可见，翼型动态试验存在显著的洞壁干扰问题。上述这些研究均未给出具体的修正方法或公式，实际操作性不强，需对翼型动态流场及动态失速的演化过程开展进一步研究。
4 结 论本文在资料调研的基础上，结合翼型、叶栅空气动力学国家级重点实验室的研究进展，对翼型风洞、模型、性能测试技术、模型表面流动转捩探测技术以及翼型试验中洞壁干扰控制与修正技术的研究进展及存在问题进行了总结与分析。主要结论如下：
1）翼型专用风洞试验段、按二维理念的翼型试验模型设计及侧壁干扰的控制等仍是保证高质量翼型性能试验数据获取的重要条件。
2）在翼型风洞试验结果处理与分析中，现代数字信号处理技术可为转捩探测、动态失速机理研究、洞壁干扰修正等方面的工作提供有力工具，对提高数据的利用率及试验结果的高可信度起到积极作用，值得进一步发展。
3）洞壁干扰的控制与修正仍是影响翼型试验结果的重要方面，特别是侧壁干扰控制在翼型大迎角试验、动态试验中仍是必须慎重对待的因素，相应的技术仍需不断发展。动态试验中的上下壁干扰修正技术仍是目前研究的热点。
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