摘要：发展翼身组合体复杂外形流动转捩自动判断方法,对高亚声速民机自然层流(NLF)机翼设计具有重要意义。使用多块结构化网格和三维雷诺平均Navier-Stokes(RANS)方程求解器,耦合边界层方程求解和基于线性稳定性理论(LST)的完全双e^N方法,发展了一套可同时计及Tollmien-Schlichting波和横流不稳定性扰动诱导转捩的翼身组合体流动转捩自动判断方法。对DLR-F4翼身组合体绕流进行了转捩自动判断,将得到的转捩位置与试验结果进行比较,验证了所发展方法的正确性。使用上述方法对配置自然层流机翼的中短程民机翼身组合体外形进行了数值模拟,并将结果与单独机翼的转捩位置进行了对比,结果表明机身三维位移效应增强了自然层流后掠机翼边界层的横流不稳定性强度,导致翼根转捩位置提前至前缘区。

摘要：发展高效可靠的转捩预测方法是飞行器层流减阻设计的关键。本文针对未来飞行器对层流减阻设计的强烈需求,发展了三种工程实用的转捩预测方法,分别为基于线性稳定性理论的双eN方法、基于流场当地变量的γ-Reθ转捩模型和一种基于动模态分解的DMD/eN转捩预测新方法。通过DLR-F4翼身组合体、镰刀形机翼及NLF0416自然层流翼型转捩预测算例的计算值与实验值对比,验证了所发展的转捩预测方法的正确性。以双eN方法为例,将转捩预测方法与优化方法结合,开展了针对中短程民机的跨声速层流机翼优化设计研究。结果表明,优化机翼相对于基准机翼减阻效果明显,证明了本文发展的转捩预测方法有较强的工程应用价值。

摘要：跨声速层流翼型设计须兼顾优良的超临界特性和自然层流特性,因而对设计方法提出了更高的要求。针对现有反设计方法和直接优化设计方法的不足,发展了一种适用于跨声速层流翼型的混合反设计/优化设计方法。该方法引入了基于经验的局部流场特征作为反设计目标,翼型性能指标作为直接优化设计目标,然后加权形成了混合反设计/优化设计总目标,并同时考虑了气动和几何约束。优化算法采用基于自适应并行加点技术的代理优化,流动数值模拟采用耦合基于线性稳定性理论的e N转捩自动判定的雷诺平均Navier-Stokes(RANS)方程求解器。针对现代中短程民用客机需求,以NPU-LSC-72613翼型为基准,开展了层流翼型减阻的混合反设计/优化设计。分别将局部目标压力分布、总阻力作为反设计和直接优化设计目标,得到了较好的优化结果,验证了方法的有效性。经过2轮优化结果显示混合反设计/优化设计总目标显著下降。所设计翼型吸力面局部压力分布与目标压力分布基本一致,总阻力下降15.5%;吸力面和压力面层流范围均大于55%倍弦长,激波强度显著减弱,说明所设计翼型同时具有优良的超临界和层流特性。将所设计翼型配置到机翼上,通过三维数值模拟进行校验,结果显示所设计跨声速层流机翼升阻比提高了6.64%,在一定升力系数范围内,气动性能均有显著提高,验证了所设计跨声速层流翼型在机翼设计中的适用性。

摘要：更快的旅行速度是人类永恒的追求。虽然以"协和"号和"图144"为代表的第一代超声速客机商业运营失败,但之后人类从来就没有停止过对新一代更加环保的超声速客机的探索与研究。本文首先梳理总结了其中首要突破的四大关键技术(声爆预测及其抑制技术、超声速减阻技术、变循环发动机技术、低声爆低阻布局与综合优化设计技术),并对其国内外研究进展情况进行了文献综述,对研究现状进行了分析。其次,介绍了西北工业大学超声速客机研究中心在声爆预测理论与方法、声爆抑制技术、低声爆低阻布局与综合优化技术、超声速层流减阻技术等方面的研究进展。最后,针对发展新一代环保型超声速客机当前急需突破的关键科学与技术问题,探讨了未来需重点研究的方向。

摘要：声爆高精度预测技术是新一代环保型超声速客机设计的核心关键技术之一。基于广义Burgers方程发展了可考虑"大气风"效应的远场高精度预测方法,开发了声爆预测程序"bBoom",并研究了近场声爆信号提取位置和"大气风"对远场声爆计算结果的影响。首先,给出了广义Burgers方程和声爆传播射线的计算方法,重点讨论了方程中计算分子弛豫效应和热黏吸收效应的关键参数。其次,通过简单轴对称构型标模算例、NASA的C25D构型和洛马的LM1021构型等复杂超声速客机算例对所发展的方法进行了验证,表明本文发展的方法在预测远场声爆时具有较高可信度。最后,基于所发展的方法对比了由不同近场提取位置传播到地面的波形,研究了飞机向不同方向飞行时,"大气风"对地面声爆强度和地面影响域的影响。结果表明:对于类C25D标模构型,为了确保远场声爆预测结果具有较高精度,应取机身下方约3倍机身长度位置处的近场压强信号作为传播方程的输入;另外,"大气风"会影响地面声爆强度及地面影响域,在预测时有必要加以考虑。

摘要：研究翼型绕流的转捩预测方法,对于翼型流动细节的精确模拟和气动力的准确计算以及精细化设计均具有十分重要的意义.采用动模态分解(dynamic mode decomposition,DMD)代替线性稳定性理论(linear stability theory,LST)与e^N方法结合,不需要求解稳定性方程,成为一种数据驱动的翼型边界层转捩预测新方法,称为DMD/e^N方法.在原有方法的基础上,改进了DMD网格线生成方法和扰动放大N因子的积分策略,并将RANS求解器与改进的DMD/e^N方法进行耦合,实现了翼型定常绕流转捩预测自动化.采用该方法对LSC72613跨声速自然层流翼型以及NLF0416低速自然层流翼型在不同攻角下的绕流进行转捩预测,转捩点计算结果均与实验值和LST/e^N方法吻合良好.该方法计算得到的N值增长曲线与LST/e^N方法的包络线也较为吻合,进一步验证了积分策略的正确性.改进的DMD/e^N方法可作为自然层流翼型设计的新的有力工具.