2. 国防科学技术大学，湖南长沙 410073
2. College of Aerospace Science and Engineering, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China
飞行中飞行器翼面的结冰, 不仅会破坏翼型的气动性能, 引起翼面流动分离, 还会对飞行器的操控稳定性造成影响[1-2].尤其无人机、导弹等中小型飞行器有效载荷小, 抗冰能力差, 翼面结冰的影响更为严重, 因此开展结冰翼面的分离流控制具有重要的现实意义.
目前对于大型飞行器的防除冰, 气热防除冰技术和电热防除冰技术已经比较完善, 但对于无人机、导弹等中小型飞行器, 由于能量、载重等条件限制, 目前的气热防除冰技术及电热防除冰技术无法满足要求, 因此有必要采用有效的手段控制结冰翼面边界层分离, 提高结冰翼型的升阻比, 改善其操作稳定性[3].
合成射流是一种零质量射流, 因其与常规普通射流相比, 无需流体供应系统且易于小型化和电参数控制, 在流动控制领域备受关注和广泛的研究[4-6,11,23].合成双射流激励器是在合成射流激励器基础上发展的一种高性能新型零质量射流激励器, 其由2个腔体和2个出口共享1个振动膜构成, 合成双射流激励器除了具有合成射流激励器无需流体供应系统和易于小型化等特点外, 还具有能量效率和射流频率倍增以及低噪声的优点[6,19-23].
国防科学技术大学的罗振兵等对合成双射流流动控制进行了充分的研究[19-23], 结果表明合成双射流可以显著提高翼型的失速攻角, 提高飞行器的机动性和灵活性, 对于中小型飞行器有极大的优势.根据罗振兵等的研究[6], 合成双射流的引入, 可以有效控制翼型大攻角流动分离, 推迟分离攻角.并且与合成射流激励器相比, 合成双射流激励器的控制范围更广, 控制翼型大攻角流动分离的能力明显增强.合成双射流有望改善中小型飞行器翼面结冰后的气动性能.
鉴于合成双射流优秀的流动控制能力, 将其应用到结冰翼面流动分离控制中有望产生良好的效果.论文首先对翼面结冰后的气动特性及流动分离特点进行研究, 对比翼面结冰前后及不同结冰冰形对翼面流动分离和气动特性的影响；然后研究分析合成双射流对改善结冰翼面流动分离的作用.
1 计算模型及计算方法 1.1 计算物理模型本文计算中采用NACA0015翼型, 弦长500 mm. 图 1是NASA Lewis研究中心结冰风洞的实验结果. 图 2是Getdata Graph Digitizer软件模拟NACA0015翼型分别结明冰、混合冰、霜冰的拟合结果.
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| 图 1 NASA Lewis研究中心结冰风洞实验结果 Fig.1 Experimental results in icing wind tunnel of NASA Lewis Research Center |
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| 图 2 拟合冰形 Fig.2 Simulation of ice shape |
图 3为翼型外流场和激励器出口求解区域的示意图, 为了满足计算对网格的要求, 计算前边界距离翼型前缘15c, 计算后边界距离翼型后缘25c, 以减小外部边界对翼型流场的影响.如图 3(b), 为了减小计算网格数量并缩短计算时间, 将激励器简化为2个出口, 且激励器出口与翼型弦长方向成90°夹角, 激励器的2个出口宽度都采用实验时激励器出口宽度h = 2 mm(0.004c, 其中c为翼型弦长).
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| 图 3 求解域及翼型后缘、激励器出口网格 Fig.3 Grids of computational domain |
NACA0015翼型后缘发散, 对于生成较高质量的结构化网格不利, 文章中采用把上下翼面后缘点调整到其平均点上的方法, 使得翼型实际动力学性能的改变最小. 图 3(c)是翼型后缘的网格图形.
1.2 数值分析方法 1.2.1 计算方法采用商业软件FLUENT6.3.26进行计算.
(1) 求解器及操作条件
a.求解器设置
根据计算假设流动为不可压缩, 所以采用Pressure-Based求解器.
b.操作条件设置
由于假设计算域内气体为不可压缩, 即密度可认为为常数, 无须使用操作压强, 操作压强为缺省值101 325 Pa.
(2) 物理模型设定
综合各方文献[7-10,12-20]研究结果, 合成双射流激励器射流旋涡模拟采用RNG k-ε湍流模型能够兼顾精度要求及计算速度要求.
RNG k-ε湍流模型用于存在逆压梯度的流动区域内, 计算边界层的效果比较好, 因此常被用于流动分离的计算, 适用于本章的物理模型.
压力隐式算子分裂(pressure-implicit with splitting of operators, PISO)算法在解决瞬态问题时, 相对于SIMPLE算法更有优势, 收敛性方面更健壮, 且效率更高.故压力修正采用PISO算法.
(3) 求解控制参数设定
a.压强-速度关联算法
PISO在解决瞬态问题时, 相对于SIMPLE和SIMP-LEC算法更有优势, 收敛性方面更强, 且效率更高, 由于文中流体为非定常流体且由于翼型结冰不规则网格畸变较大, 综合考虑采用PISO格式较好.
b.离散格式
根据文献[21]研究激励器数值模拟采用2阶迎风格式较好.
1.2.2 计算参数与边界条件(1) 计算参数
为了简化模拟合成双射流, 在合成双射流激励器的出口处附加周期性速度边界条件.其定义为
| $ u\left( t \right) = {u_{\rm{m}}}{\rm{sin}}(2{\rm{ \mathsf{ π} }}ft + {\varphi _0}) $ |
其中，um为射流速度幅值, f为射流入射频率, φ0为射流初始相位角.
以NACA0015翼型及其结冰后形态为研究对象, 对合成双射流流动分离控制机理进行研究.数值模拟中来流速度为v0 = 10 m/s, 喷口宽度为h = 2 mm, Reynolds数为Re = 3.41×105, 合成双射流出口的位置为0.03c, 均位于冰形之后.控制频率采用不加控制时流动分离对应的涡脱落频率的整数倍, 模拟中合成双射流的频率为f = 600 Hz.将合成双射流控制的每个周期划分为120步, 即计算中的时间步长为Δt = 1.389×10－5 s.每一个时间步迭代20步达到收敛.采用均匀来流对流场进行初始化, 总共计算80个周期, 激励器工作前40个周期流场达到稳定, 以激励器工作后40个周期计算合成双射流控制对绕流的影响.
(2) 边界条件
NACA0015翼型计算域如图 4所示, 进口采用速度入口条件, 假设流动充分发展, 出口为出流边界, 翼面及冰形表面为无滑移壁面, 其中c为翼型弦长.
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| 图 4 翼型计算域示意图 Fig.4 Sketch of computational domain |
S-A湍流模型和RNG k-ε模型是应用于翼型绕流计算两种常见的湍流模型.对截面为NACA0015翼型分别采用S-A模型和RNG k-ε湍流模型进行二维数值计算, 得到的升力系数及阻力系数与文献中实验数据对比如图 5所示.
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| 图 5 Re = 7×104时翼型的升/阻力随攻角的变化曲线 Fig.5 Lift/drag variations with the angle of attack |
由图 5(a)可知, 在翼型失速前无论是采用S-A模型还是RNG k-ε模型计算得到的升力系数都能够与实验结果较好吻合, 并且数值计算所得的失速攻角与实验所得的失速攻角相同, 都为12°.在翼型失速后, 无论是采用S-A模型还是RNG k-ε模型计算得到的升力系数都与实验结果数值上的差异变大, 但仍然有相同的变化趋势.
由图 5(b)图可知, 在翼型失速之前，即当攻角α≤12°时, 无论是采用S-A模型还是RNG k-ε模型计算得到的阻力系数与实验值接近；当α≥12°时, 无论是采用S-A模型还是RNG k-ε模型计算得到的阻力系数与实验值差异较大.
2 翼型结冰对气动特性的影响为了研究翼型结冰及不同冰形对翼型气动特性的不同影响, 下面对不结冰翼型及结不同冰形翼型在不同来流攻角下的气动特性进行研究.来流速度为10 m/s, 翼型弦长c = 500 mm.
图 6为无冰翼型的流场流线图.如图 6所示, 无冰翼型在攻角0~16°均没有分离涡, 只有在20°攻角时在尾缘有极小的分离涡.
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| 图 6 无冰翼型流场流线图 Fig.6 Streamlines of airfoil with no ice |
图 7为结冰翼型的流场流线图.如图 7左所示, 结明冰翼型的前缘凸起, 严重破坏了翼型的流线型, 使得结明冰翼型的气动特性十分差.在0°和4°攻角时, 由于明冰上翘的角结构, 使得结冰翼型前缘产生了小的涡结构；在8°攻角时, 除了前缘的小涡外, 在翼型后缘也形成了较小的分离涡；在12, 16和20°时, 机翼上表面完全被分离涡覆盖, 并且随着攻角的增大, 分离涡增大.如图 7中, 混合冰与明冰相比, 前缘凸起较小, 其对翼型流线型的破坏不及明冰, 但也有明显的危害.如图 7中所示, 在0°和4°攻角时, 结混合冰的翼型上表面没有分离涡形成；在8°攻角时, 由于前缘凸起的影响, 在翼型前缘形成了一个极小的分离涡；在12，16和20°时, 翼型上表面完全被分离涡覆盖, 并且随着攻角的增大, 分离涡增大.虽然混合冰翼型与明冰翼型相同都是从12°攻角之后, 在翼型上表面完全形成分离涡, 但其分离涡比相同攻角下的明冰翼型形成的分离涡小. 3种冰形中霜冰最贴近翼型流线型, 对翼型流线型改变最小, 如图 7右所示, 霜冰翼型在16°攻角之前都没有形成分离涡.在16°攻角时, 在翼型的尾缘形成了极小的分离涡, 在20°攻角时, 在翼型上表面的后半部分形成了分离涡.
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| 图 7 不同冰形翼型的流场流线对比 Fig.7 Streamlines of airfoil with different ice |
综上所述, 不同冰形均破坏了翼型的流线型, 对翼型的气动力特性有不同程度的影响.其中霜冰最为贴近翼型流线型, 其对翼型气动力特性影响最小；明冰对翼型流线型破坏最为严重, 其对翼型的气动力特性影响最大；混合冰介于两者之间, 虽然其对翼型气动力特性的影响不如明冰, 但其破坏性也十分严重.
3 合成双射流控制结冰翼面流动分离如图 8左, 对比图 7左, 在合成双射流激励器的作用下, 在0°和4°攻角时, 明冰翼型上表面不产生分离涡, 由于激励器周期性的抽吸作用将前缘凸起形成的小漩涡消除；8°攻角时, 明冰翼型上表面的后半部分形成了分离涡, 与无激励器相比, 分离涡被推迟, 但分离涡厚度增加；在12, 16和20°攻角时虽然有激励器作用, 但由于激励器的出口位于分离点之后, 其不能有效地消除明冰翼型上表面的大分离涡, 仅仅在激励器出口处截断了分离涡, 使得翼型后缘的分离涡厚度增加, 且分离涡的最后位置由翼型中段移动到翼型后缘.
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| 图 8 合成双射流激励器作用下不同冰形翼型的流场流线图 Fig.8 Streamlines of airfoil with different ice under control of DSJA |
如图 8中为合成双射流激励器作用下混合冰翼型的流场流线图, 对比7中可知, 在0，4和8°攻角, 与无激励器作用时相同, 混合冰翼型的上表面都没有形成分离涡；在12°攻角时, 在混合冰翼型上表面的后半部分形成了分离涡, 与无激励器相比, 分离涡被推迟, 但分离涡的厚度增加；在16°攻角时, 虽然分离涡很厚, 但由于激励器的作用, 混合冰翼型前缘依然没有被分离涡覆盖；在20°攻角时, 混合冰翼型上表面完全被分离涡覆盖, 并且分离涡的厚度与无激励器相比大大增加, 分离涡的最厚点后移, 在激励器出口处分离涡被截断.
图 8右为合成双射流作用下霜冰翼型的流场流线图, 对比图 7右, 0~12°攻角霜冰翼型上表面不产生分离涡；在16°攻角时, 与无激励器作用时相比, 激励器的作用使得分离涡缩小且向尾缘推移；在20°攻角时, 在霜冰翼型上表面的后半部分形成了分离涡, 与无激励器相比, 分离涡被推迟, 但分离涡的厚度增加.
综上所述, 在小攻角情况下, 合成双射流激励器能有效改善结冰翼型的不良气动特性；在大攻角情况下, 由于合成双射流激励器两个出口位于分离点之后, 故不能完全消除大的分离涡, 但可以使分离涡推迟, 分离涡厚度增加, 分离涡最厚点推后, 对大攻角下结冰翼型气动特性有一定的改善.
4 结论本文对合成双射流激励器控制结冰翼型流动分离进行了数值研究.首先，对比了不同湍流模型的计算结果和实验结果, 选择了RNG湍流模型.利用RNG湍流模型, 研究不同冰形对翼型气动力特性的影响.然后，对合成双射流激励器改善气动力特性进行研究.
本文的主要工作和结论如下:
(1) 机翼流动分离是流体在机翼表面剪切动能不断损失导致的, 当流体速度下降到0即开始与机翼分离, 分离点之后压降继续升高, 发生逆流, 挤压主流离开机翼表面, 形成流动分离区.不同冰形均破坏了翼型的流线型, 对翼型气动力特性有不同程度的影响, 加速了流动分离.其中霜冰最为贴近翼型流线型, 其对翼型气动力特性影响最小；明冰对翼型流线型破坏最为严重, 其对翼型气动力特性影响最大；混合冰介于两者之间, 虽然其对翼型气动力特性的影响不如明冰, 但其破坏性也十分严重.
(2) 基于流动控制因控论[24], 通过减小物面剪切力或提高附面层流动能量可以防止或延缓流动分离发生, 其主要控制机制是合成双射流将附面层低能量流体吸入激励器腔体, 通过激励器振动膜快速压缩后以高能量注入附面层, 延缓了流动分离.在小攻角情况下, 合成双射流激励器能有效改善结冰翼型的不良气动特性；在大攻角情况下, 由于合成双射流激励器两个出口位于分离点之后, 故不能完全消除大的分离涡, 但可以使分离涡推迟, 分离涡厚度增加, 分离涡最厚点推后, 对大攻角下结冰翼型的气动特性有一定的改善.
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