基于氣動載荷分布的螺旋槳誘導(dǎo)流場重構(gòu)設(shè)計

王科雷，周洲，祝小平，郭佳豪，范中允

1. 西北工業(yè)大學 航空學院，西安 710072 2. 西北工業(yè)大學 長三角研究院，太倉 215400 3. 西北工業(yè)大學 航天學院，西安 710072

隨著航空工業(yè)技術(shù)的飛速發(fā)展，民用航空器的油耗、噪聲和污染物排放等問題越來越受到人們的關(guān)注。然而，傳統(tǒng)民用航空器在上述各方面的提升潛力極為有限，難以滿足未來航空市場對民用航空器高經(jīng)濟型、低能耗、低噪聲和低污染的“綠色航空”要求，如何緩解和解決民用航空器對環(huán)境的影響以及對石油資源的依賴已經(jīng)成為人類社會必須考慮的問題。對此美俄等均已布置開展了相關(guān)探索性研究工作[1-4]，如美國環(huán)境負責航空計劃(ERA)、俄羅斯全電飛機發(fā)展計劃(AEA)、歐盟“航跡2050”計劃(FlightPath 2050)。分布式混合/全電推進飛行器概念[5-7]正是在這種背景下被提出，其被認為能夠極大地降低燃油消耗和各類排放，并被視為有潛力在2030年后投入使用的、極有前景的民用綠色航空解決方案，已經(jīng)成為美俄等國航空技術(shù)戰(zhàn)略發(fā)展的主要方向之一。

X-57概念機作為現(xiàn)階段美國國家航空航天局(NASA)在研分布式全電推進飛機，其機翼前方密集分布的螺旋槳能夠有效加快機翼表面空氣流速，使得飛機在低速飛行狀態(tài)下仍能夠獲得較大升力，機翼尺寸得以大幅度縮減，從而獲得更低的巡航阻力和更輕的結(jié)構(gòu)重量，而初步數(shù)值研究[8-10]亦表明：X-57氣動布局方案能夠使飛機升阻比提高一倍，最大升力系數(shù)接近5.0，機翼面積減小至原來的1/3，結(jié)構(gòu)重量及飛行阻力均顯著降低。另外，在飛行過程中，還可以依據(jù)不同的任務(wù)段特征選擇性地控制每一個螺旋槳的轉(zhuǎn)速或打開/關(guān)閉個別螺旋槳來調(diào)整機翼上的載荷分布形態(tài)，進而提高飛行性能。NASA認為這種分布式電推進系統(tǒng)與自主控制相結(jié)合的方式將引發(fā)航空需求的變革。而從空氣動力學角度出發(fā)，類X-57概念機的氣動布局方案因集成了電推進系統(tǒng)尺度無關(guān)特性以及主動流動控制技術(shù)理念，其動力單元功能不再單一，而是在提供拉力的同時，通過對氣流做功來改變機翼所處流場環(huán)境，從而極大幅度地改善飛行器整體氣動性能。因此，其分布式電推進螺旋槳不能再僅僅作為提供拉力的獨立動力單元去考慮和設(shè)計，而是需要在保證一定推進效率的同時，以獲得最有利于下游機翼氣動性能發(fā)揮的流場環(huán)境為目標開展分布式螺旋槳系統(tǒng)或單獨螺旋槳的相關(guān)設(shè)計研究。

近年來作者團隊[11]從分布式螺旋槳系統(tǒng)入手，以構(gòu)建滑流耦合下的機翼近壁面理想流態(tài)分布為核心，對分布式螺旋槳總體布局參數(shù)開展了設(shè)計研究，并在分布式螺旋槳滑流耦合下取得了機翼計算升阻比相對增大8.74%的結(jié)果。NASA蘭利中心Borer[12-13]、Patterson[14-17]等則圍繞X-57概念機從分布式電推進系統(tǒng)單獨螺旋槳入手，基于“沿螺旋槳徑向均勻化的誘導(dǎo)速度分布特征能夠有效改善下游機翼氣動特性”的前提假設(shè)，開展了大量的高升力設(shè)計研究工作，并取得了系列成果。上述研究均表明：類X-57概念機的分布式電推進飛行器全機性能是由分布式螺旋槳誘導(dǎo)流場與機翼的耦合特性所決定，且分布式螺旋槳滑流對下游機翼的氣動影響是決定耦合特性優(yōu)劣的主要因素。故該類型飛行器氣動布局設(shè)計問題的核心可概括為：如何通過對分布式螺旋槳誘導(dǎo)流場與機翼之間耦合作用的高效設(shè)計和有效利用來獲得飛行器全系統(tǒng)最優(yōu)的氣動性能，這里不僅要求機翼氣動外形可設(shè)計，還要求分布式螺旋槳誘導(dǎo)流場特性可設(shè)計。而僅從螺旋槳誘導(dǎo)流場特性設(shè)計角度出發(fā)，“常規(guī)最小誘導(dǎo)損失螺旋槳[18]誘導(dǎo)流場環(huán)境是否最優(yōu)”“怎樣的流場環(huán)境是有利的”“如何通過氣動設(shè)計獲得有利流場環(huán)境”這些問題同樣需要開展深入研究。

本文圍繞上述問題，首先通過發(fā)展高效、可靠的數(shù)值計算分析方法保證了螺旋槳誘導(dǎo)流場特性可設(shè)計。其次，基于螺旋槳槳盤氣動載荷分布特性，搭建了以獲得螺旋槳滑流耦合下的最優(yōu)機翼氣動效率為目標的螺旋槳誘導(dǎo)流場重構(gòu)優(yōu)化設(shè)計框架。最后，以最小誘導(dǎo)損失螺旋槳[18]氣動載荷分布特性作為初始輸入，針對本文所發(fā)展螺旋槳誘導(dǎo)流場重構(gòu)設(shè)計方法的有效性及可靠性進行了驗證和分析。

1 數(shù)值計算方法

高精度數(shù)值模擬方法的快速發(fā)展為螺旋槳旋轉(zhuǎn)運動復(fù)雜流場特性研究提供了便利和可能，但由于數(shù)值模擬難度始終較大，計算耗時過長，將高精度數(shù)值模擬方法直接應(yīng)用于數(shù)值優(yōu)化設(shè)計中仍不實際。而在本文螺旋槳誘導(dǎo)流場特性重構(gòu)設(shè)計研究過程中，始終需要對螺旋槳滑流耦合下的機翼氣動效率進行評估，這無疑進一步增加了數(shù)值模擬的難度。因此為解決上述矛盾，本文將基于準定常動量源方法(Momentum Source Method, MSM), 使用商業(yè)軟件FLUENT來開展螺旋槳誘導(dǎo)流場重構(gòu)設(shè)計研究。

1.1 動量源方法

動量源方法由Rajagopalan和Fanucci[19]在1985年首次提出，其后Rajagopalan等[20-22]又相繼證明了該方法對單獨旋翼運動、直升機運動等復(fù)雜流動問題的適用性和可靠性。動量源方法核心即是將旋轉(zhuǎn)模型對流動注入的能量僅視為動量源項進行處理，而動量源項的時均強度則主要取決于旋轉(zhuǎn)模型幾何特性、運動狀態(tài)及流場條件等。其流動控制方程可以寫為

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

式中：Nb為螺旋槳槳葉數(shù)目；φ為網(wǎng)格單元在槳盤旋轉(zhuǎn)坐標系上的相位角度；vol為該網(wǎng)格單元所占體積；T′(r)和M(r)分別為螺旋槳沿徑向槳葉單位長度上的修正拉力和扭矩分布函數(shù)；r為該網(wǎng)格單元在槳盤旋轉(zhuǎn)坐標系上的徑向位置。需要特別注意的是，動量源方法將螺旋槳幾何模型處理為帶厚度圓盤的等效方式將導(dǎo)致螺旋槳槳尖渦所帶來的總壓損失被忽略，與實際中螺旋槳槳尖渦的生成和發(fā)展相悖，這會導(dǎo)致螺旋槳槳盤后誘導(dǎo)速度分布(尤其是軸向速度)與真實幾何模型誘導(dǎo)速度分布誤差較大，進而造成對螺旋槳下游機翼氣動特性的數(shù)值模擬精度降低。因此，本文對螺旋槳槳尖進行拉力分布修正：

(6)

dT′(r)=ftipdT(r)

(7)

式中：R為螺旋槳半徑；αi為當?shù)卣T導(dǎo)氣流迎角。

1.2 算例驗證

考慮到在上述所發(fā)展動量源方法中，模擬動力單元旋轉(zhuǎn)運動的動量源項強度需要通過外部程序求解得到的拉力及扭矩分布來給出，因此本文將另外采用耦合k-ω剪切應(yīng)力輸運(Shear-Stress Transport, SST)湍流模型[23]求解雷諾平均Navier-Stokes(Reyolds-Averaged Navier-Stokes, RANS)方程的多重參考坐標系(Multiple Reference Frame, MRF)方法[24]對該旋翼模型氣動載荷分布進行準定常求解。由于MRF方法數(shù)值求解旋翼、螺旋槳運動狀態(tài)下槳葉壓力分布、氣動載荷分布的準確性和可靠性已經(jīng)經(jīng)過大量研究工作[11,25-27]驗證，此處不再贅述。本節(jié)將主要針對動量源方法對動力單元誘導(dǎo)流場特性及流動發(fā)展數(shù)值模擬的準確性及可靠性進行分析驗證，特選取計入地面影響的某懸停狀態(tài)旋翼算例[28]進行研究。參考具體試驗狀態(tài)，表1給出該旋翼模型主要幾何參數(shù)及旋轉(zhuǎn)運動狀態(tài)參數(shù)。

圖1分別給出采用MRF方法和動量源方法數(shù)值模擬旋翼旋轉(zhuǎn)運動的計算網(wǎng)格示意，其中，在MRF方法中包圍旋翼模型的圓柱形旋轉(zhuǎn)區(qū)域直徑取為1.1倍旋翼直徑，旋轉(zhuǎn)區(qū)域厚度則取為0.1倍旋翼直徑，而在動量源方法中，模擬旋翼的等效圓環(huán)外圓直徑取為1.0倍旋翼直徑，內(nèi)圓直徑取為0.25倍旋翼直徑，而等效圓環(huán)厚度則取為0.03倍旋翼直徑，僅稍大于旋翼模型垂向高度。

表1 旋翼模型幾何參數(shù)及運動狀態(tài)

圖1 旋翼算例計算網(wǎng)格示意圖Fig.1 Computational model schematic of rotor case

表2給出采用MRF方法和動量源方法進行數(shù)值計算時各自的網(wǎng)格量及耗時?？梢钥闯?，與MRF方法相比較，動量源方法計算網(wǎng)格量大大減少，計算效率顯著提高。

圖2給出采用MRF方法計算得到的當前旋翼模型單葉徑向氣動載荷分布，也即槳葉單位長度上的氣動力分布，這也是動量源方法計算過程中動量源強度求解的輸入。

表2 旋翼算例網(wǎng)格量及計算耗時對比

圖2 旋翼葉片徑向氣動載荷分布(MRF方法)Fig.2 Radial aerodynamic loading distributions of rotor blade (MRF method)

圖3給出采用MRF方法和動量源方法計算得到的旋翼下游不同垂向高度位置(z)處徑向動壓分布與試驗測量值之間的對比，圖中亦分別截取了與旋翼模型相位夾角(ε)為0°和90°的MRF方法計算結(jié)果進行分析研究。可以看出，各高度位置下MRF方法0°相位角計算結(jié)果和動量源方法計算結(jié)果均與試驗測量值吻合較好，而MRF方法90°相位角計算結(jié)果則始終相對較小。這主要是因為MRF準定常方法模擬結(jié)果僅相當于旋翼模型真實運動狀態(tài)下的一個瞬態(tài)結(jié)果，其下游流動發(fā)展并非環(huán)向均勻，不同相位角的選取即會帶來計算結(jié)果差異，而在下文采用MRF方法驗算過程中，將主要以螺旋槳槳葉與下游機翼相位夾角為0°狀態(tài)下的計算結(jié)果為準進行對比分析。

總的來說，以基于真實旋翼模型的MRF方法計算氣動載荷分布為輸入的動量源方法計算結(jié)果準確可靠，且其對旋翼下游滑流區(qū)域內(nèi)流動速度發(fā)展的預(yù)測與實際情況(試驗)吻合較好。此外，動量源方法在保證計算精度的同時相對MRF方法更為高效。

圖3 不同高度位置徑向動壓分布對比Fig.3 Comparison of radial dynamic pressure distributions at different height locations

2 螺旋槳誘導(dǎo)流場重構(gòu)設(shè)計方法

2.1 螺旋槳誘導(dǎo)流場重構(gòu)設(shè)計問題描述

建立如圖4所示單獨螺旋槳等效動量源圓盤耦合機翼翼段的計算模型進行螺旋槳誘導(dǎo)流場重構(gòu)設(shè)計研究，圖中亦給出了螺旋槳幾何外形以作示意。其中，螺旋槳等效動量源圓盤模型布置于機翼翼段中心正前方，圓盤中心與機翼翼段前緣間距取為0.4 m，圓盤半徑和厚度則分別取為實體模型螺旋槳半徑的1.0倍和0.2倍。此外，機翼翼段模型具有3°安裝角，其剖面翼型取為NLF-0416翼型，弦長和展長則分別取為0.6 m和2.0 m。在設(shè)計過程中將機翼翼段兩側(cè)端面均設(shè)置為對稱面以忽略翼尖渦對機翼翼段氣動特性的影響，從而進一步降低數(shù)值計算難度，提高優(yōu)化設(shè)計效率。

圖4 螺旋槳等效動量源圓盤/機翼翼段耦合模型Fig.4 Momentum-source propeller/wing section integrated model of propeller

采用第1節(jié)所建立基于動量源方法的數(shù)值計算分析方法能夠有效將螺旋槳槳盤氣動載荷分布與螺旋槳誘導(dǎo)流場特性建立聯(lián)系，通過控制螺旋槳槳盤氣動載荷分布即可實現(xiàn)對螺旋槳誘導(dǎo)流場特性分布的控制，這為以螺旋槳滑流耦合下機翼氣動效率最優(yōu)為設(shè)計目標的螺旋槳誘導(dǎo)流場特性重構(gòu)設(shè)計提供了可行性。而在動量源方法計算過程中對等效槳盤區(qū)域內(nèi)分布動量源強度的計算主要取決于所輸入的螺旋槳徑向拉力分布函數(shù)和徑向扭矩分布函數(shù)，此二者之間存在如下聯(lián)系：

(8)

式中：dL、dD分別為徑向位置r處剖面翼型所產(chǎn)生的升力和阻力；αe為該剖面翼型當?shù)赜行砹饔恰?/p>

一般而言，螺旋槳氣動外形設(shè)計需要在設(shè)計過程中保證各徑向剖面翼型始終工作在其升阻特性最優(yōu)點，而當螺旋槳翼型輪廓、設(shè)計轉(zhuǎn)速及來流速度等給定時，螺旋槳各徑向剖面翼型最大升阻比及當?shù)赜行砹饔蔷鶠槌?shù)，此時螺旋槳徑向拉力分布及扭矩分布之間關(guān)系可以寫為隨變函數(shù)的形式：

(9)

基于此，在將螺旋槳槳盤氣動載荷分布曲線作為對象進行控制和設(shè)計時，僅需對螺旋槳徑向拉力分布函數(shù)曲線進行控制即可。

在本文螺旋槳誘導(dǎo)流場重構(gòu)設(shè)計過程中，采用在翼型設(shè)計中應(yīng)用極為廣泛的Hicks-Henne型函數(shù)方法[29]對螺旋槳徑向拉力分布曲線進行參數(shù)化建模：

(10)

fk(x)=sin3[πxe(k)]

(11)

(12)

式中:yold表示基準拉力分布曲線形狀；ynew表示設(shè)計拉力分布曲線形狀；ck為擾動的加權(quán)系數(shù)；fk(x)為光滑幾何形線的擾動形狀函數(shù)；xk表示第k個控制點的位置，共選取5個控制點，各控制點徑向位置依次為0.35R、0.45R、0.55R、0.65R、0.8R。另一方面由于在實際工作狀態(tài)下螺旋槳槳轂及槳尖所產(chǎn)生的拉力均趨近于0 N，因此在拉力分布曲線參數(shù)化模型中對應(yīng)螺旋槳槳根(0.1R)和槳尖(1.0R)取橫坐標x=0,1 m的點的縱坐標y所代表的拉力值均取為0 N。

此外，從對比研究的角度出發(fā)，在本文螺旋槳誘導(dǎo)流場重構(gòu)設(shè)計過程中將始終保持螺旋槳拉力T以及螺旋槳半徑R為定值。其中螺旋槳拉力約束可通過以下步驟實現(xiàn)：① 通過設(shè)計拉力分布曲線沿徑向積分求解獲得設(shè)計拉力；② 求解設(shè)計拉力與基準拉力之間比例關(guān)系，并按照該比例關(guān)系線性放縮各徑向位置分布拉力。

至此，本文螺旋槳誘導(dǎo)流場重構(gòu)設(shè)計問題可以表達為

Objective function: maxJ=CL/CD

(13)

式中：CL與CD分別為螺旋槳滑流耦合下的機翼翼段計算升力系數(shù)及阻力系數(shù)。

2.2 螺旋槳誘導(dǎo)流場重構(gòu)優(yōu)化設(shè)計框架

如圖5所示，采用多島遺傳優(yōu)化算法(Multi-Island Genetic Algorithm, MIGA)[30]為搜索器進行單目標尋優(yōu)，其中子群規(guī)模設(shè)定為10，島嶼數(shù)為10，遺傳代數(shù)設(shè)定為20，交叉率設(shè)定為0.9，變異率設(shè)定為0.2，島間遷移率設(shè)定為0.5，遷移間隔代數(shù)設(shè)定為4。為了進一步提高設(shè)計效率，在設(shè)計過程中采用構(gòu)建Kriging代理模型[31]的方式來逼近并代替實際數(shù)值計算過程。

具體設(shè)計步驟可以概括為：① 采用均勻設(shè)計方法[32]進行初始種群抽樣，將初始樣本點數(shù)目設(shè)定為80，基于動量源方法并行計算出各樣本點螺旋槳滑流耦合下的機翼翼段氣動特性參數(shù)，進而建立Kriging代理模型；② 基于Kriging代理模型采用MIGA優(yōu)化算法為搜索器進行單目標尋優(yōu)；③ 判斷是否滿足優(yōu)化終止條件，若是，則輸出優(yōu)化結(jié)果并進行數(shù)值驗證，若否，則選取5個表現(xiàn)優(yōu)異的優(yōu)化解加入樣本點集，完成Kriging代理模型更新以進一步提高模型精度，重復(fù)優(yōu)化迭代直至得到可行的結(jié)果。

圖5 螺旋槳誘導(dǎo)流場重構(gòu)優(yōu)化設(shè)計流程Fig.5 Propeller induced slipstream reconstructed optimization design framework

3 設(shè)計結(jié)果及分析

結(jié)合某飛行測試平臺實際工作狀態(tài)，將本文螺旋槳誘導(dǎo)流場重構(gòu)設(shè)計狀態(tài)取為：H=500 m，V∞=10 m/s，R=0.2 m，Ω=2 500 r/min，Nb=2，Trequired=5 N。另外為證明本文設(shè)計方法的有效性及可靠性，如圖6所示，選取當前設(shè)計狀態(tài)下的某最小誘導(dǎo)損失螺旋槳實體模型作為參考進行對比研究。

表3給出了在設(shè)計狀態(tài)下基于MRF方法計算得到的該螺旋槳推進特性參數(shù)，可以看出該最小誘導(dǎo)損失螺旋槳在設(shè)計狀態(tài)下能夠在提供5.084 N拉力的同時達到70.36%的推進效率。

圖6 最小誘導(dǎo)損失螺旋槳實體模型Fig.6 Minimum induced loss propeller model

表3 設(shè)計狀態(tài)最小誘導(dǎo)損失螺旋槳推進特性參數(shù)

Table 3Propulsion performance paramters of minimum induced loss propeller at design state

氣動特性參數(shù)數(shù)值轉(zhuǎn)速/(r·min-1)2 500拉力/N5.084扭矩/(N·m)0.276功率/W72.256效率/%70.36

在螺旋槳誘導(dǎo)流場重構(gòu)優(yōu)化過程中，將上述最小誘導(dǎo)損失螺旋槳徑向氣動載荷分布(MRF結(jié)果)作為動量源方法輸入的初始值來進行迭代設(shè)計。圖7給出優(yōu)化設(shè)計前后螺旋槳徑向氣動載荷分布曲線對比。表4則給出優(yōu)化前后不同螺旋槳徑向氣動載荷分布誘導(dǎo)下的機翼翼段氣動特性參數(shù)對比。由圖7可以看出，與初始拉力分布曲線特征相比較，優(yōu)化拉力分布曲線沿螺旋槳徑向的拉力值分布相對更為平緩和均勻，盡管最大拉力值顯著降低，但在r/R=0.3～0.7的徑向范圍內(nèi)均保持有較大拉力。而相對應(yīng)地由表4中數(shù)據(jù)可以看出，優(yōu)化后螺旋槳滑流耦合下的機翼翼段計算升力顯著提高達10.40%，而計算阻力則相對降低達7.05%，其中壓差阻力顯著降低而黏性阻力則稍有增大，這可能與最大拉力值降低的同時大范圍徑向區(qū)域內(nèi)分布有較大拉力相關(guān)?？傮w上優(yōu)化后螺旋槳滑流耦合下機翼翼段的計算升阻比相對優(yōu)化前顯著增加達18.77%，氣動特性改善極為顯著，達到螺旋槳誘導(dǎo)流場重構(gòu)優(yōu)化設(shè)計目標。

圖7 優(yōu)化設(shè)計前后螺旋槳徑向氣動載荷分布對比Fig.7 Comparison of radial aerodynamic loadings distributed on propeller blade before and after optimization design

表4 螺旋槳滑流耦合下機翼翼段氣動特性對比

Table 4Comparison of aerodynamic performance of wing section under propeller slipstream effects

狀態(tài)CLCDCDpCDfCL/CD優(yōu)化前0.64920.03690.0230 0.013917.5935優(yōu)化后0.71670.03430.02020.014120.8950相對變化量/%+10.40-7.05-12.17+1.44+18.77

注：CDp為壓差阻力；CDf為黏性阻力。

圖8給出優(yōu)化設(shè)計前后螺旋槳下游x=0.1 m處軸向切面速度分布，其中左側(cè)圖為最小誘導(dǎo)損失螺旋槳誘導(dǎo)結(jié)果，右側(cè)圖為設(shè)計螺旋槳誘導(dǎo)結(jié)果。由圖可以看出：① 最小誘導(dǎo)損失螺旋槳滑流區(qū)域內(nèi)軸向流速最大區(qū)域分布于沿徑向居中的位置，由槳轂至槳尖軸向流速發(fā)展由小變大再變小，而設(shè)計螺旋槳滑流區(qū)域內(nèi)軸向流速最大區(qū)域則分布于靠近槳轂的位置，由槳轂至槳尖軸向流速發(fā)展單調(diào)由大變?。虎?最小誘導(dǎo)損失螺旋槳滑流區(qū)域內(nèi)切向(垂向及側(cè)向)流動沿徑向分布范圍較廣，而設(shè)計螺旋槳滑流區(qū)域內(nèi)切向流速最大值顯著增大，但切向流動范圍分布顯然較小，也即將強旋轉(zhuǎn)流動基本限制在螺旋槳槳轂附近。

圖8 優(yōu)化設(shè)計前后螺旋槳誘導(dǎo)流場速度分布對比 (x=0.1 m)Fig.8 Comparison of velocity distribution induced by propeller before and after optimization design (x=0.1 m)

圖9、圖10分別給出了優(yōu)化設(shè)計前后螺旋槳滑流耦合下機翼表面壓力系數(shù)Cp分布及表面摩擦阻力系數(shù)Cf分布對比。由圖可以看出，與最小誘導(dǎo)損失螺旋槳誘導(dǎo)結(jié)果相比較，設(shè)計螺旋槳誘導(dǎo)所產(chǎn)生的局部旋轉(zhuǎn)效應(yīng)相對較強，具體表現(xiàn)在機翼上洗側(cè)吸力峰值及機翼上表面摩擦阻力最大值顯著較大，但同時設(shè)計螺旋槳滑流耦合下的機翼表面強低壓區(qū)域范圍及強摩擦阻力區(qū)域范圍均相對較小，這與螺旋槳誘導(dǎo)切向流動限制于靠近槳轂局部區(qū)域且軸向流速由槳轂至槳尖單調(diào)遞減分布相關(guān)聯(lián)。

綜合圖7～圖10分析可將本文螺旋槳誘導(dǎo)流場重構(gòu)的主要特點概括為：通過調(diào)整槳盤氣動載荷分布將螺旋槳誘導(dǎo)產(chǎn)生的較強切向流動限制于靠近槳轂的局部區(qū)域內(nèi)，并促使軸向流動沿徑向“鋪展”開來，形成由槳轂至槳尖流動速度單調(diào)遞減的分布形態(tài)，進而使得下游機翼來流狀態(tài)沿翼展方向上單調(diào)連續(xù)變化，在減少剖面翼型氣動特性沿機翼展向發(fā)展變化的同時降低翼尖渦損失。

圖9 優(yōu)化設(shè)計前后螺旋槳滑流耦合下機翼 表面壓力分布對比Fig.9 Comparison of pressure distributed on wing surface under propeller induced slipstream effects before and after optimization design

圖10 優(yōu)化設(shè)計前后螺旋槳滑流耦合下機翼表面 摩擦阻力分布對比Fig.10 Comparison of skin friction drag distributed on wing surface under propeller induced slipstream effects before and after optimization design

4 結(jié) 論

常規(guī)螺旋槳設(shè)計主要追求螺旋槳拉力和推進效率，屬于傳統(tǒng)面對“對象”的設(shè)計問題。而分布式電推進螺旋槳系統(tǒng)設(shè)計則需要在保持一定推進效率的同時努力為下游氣動面誘導(dǎo)并構(gòu)造出有利于增升減阻的流場環(huán)境，已經(jīng)演變?yōu)榉莻鹘y(tǒng)面對“特性”的復(fù)雜設(shè)計問題。對此，本文以獲得螺旋槳滑流耦合下的最優(yōu)機翼氣動效率為目標，提出了基于氣動載荷分布的螺旋槳誘導(dǎo)流場重構(gòu)設(shè)計思路，并發(fā)展了相關(guān)氣動優(yōu)化設(shè)計方法，最終結(jié)合設(shè)計算例驗證了設(shè)計思路及設(shè)計方法的有效性。

1) 基于動量源方法發(fā)展了高效、可靠的準定常數(shù)值模擬技術(shù)，在螺旋槳槳盤載荷分布特征與螺旋槳誘導(dǎo)流場特性之間建立了直接聯(lián)系，進而使得螺旋槳誘導(dǎo)流場特性可設(shè)計。

2) 基于對螺旋槳槳盤氣動載荷分布曲線的參數(shù)化控制，實現(xiàn)了以滑流耦合下機翼氣動效率最優(yōu)為目標的螺旋槳誘導(dǎo)流場重構(gòu)設(shè)計。與等拉力最小誘導(dǎo)損失螺旋槳誘導(dǎo)流場特性相比較，基于所提出螺旋槳誘導(dǎo)流場重構(gòu)設(shè)計思想設(shè)計得到的螺旋槳誘導(dǎo)流場特征顯然更有利于下游機翼氣動性能的發(fā)揮，其中，螺旋槳滑流耦合下機翼翼段計算升力相對提高10.40%，計算阻力相對降低7.05%，計算升阻比相對增大18.77%。

3) 與傳統(tǒng)最小誘導(dǎo)損失螺旋槳誘導(dǎo)流場相比較，優(yōu)化設(shè)計得到的螺旋槳誘導(dǎo)流場特征可以概括為誘導(dǎo)切向流動限制于靠近槳轂的局部區(qū)域內(nèi)，且誘導(dǎo)軸向流速由槳轂至槳尖單調(diào)遞減分布使下游機翼來流狀態(tài)沿翼展方向上單調(diào)連續(xù)變化，進而在減少剖面翼型氣動特性沿機翼展向發(fā)展變化的同時降低翼尖渦損失。

分布式電推進技術(shù)增強了流場環(huán)境的可塑性，為高效氣動設(shè)計帶來極大空間，相應(yīng)地其分布式動力單元設(shè)計亦需由機理層面發(fā)生改變。本文研究工作則為此提供了一種思路，同時以滑流耦合下機翼氣動效率最優(yōu)為目標設(shè)計得到的螺旋槳徑向氣動載荷分布特征亦能夠為新型螺旋槳氣動外形設(shè)計指引方向。下一步將基于設(shè)計所得最優(yōu)氣動載荷分布，結(jié)合相關(guān)研究成果[33-34]，開展螺旋槳槳葉氣動外形設(shè)計研究，期望得到可靠性高且易于工程實現(xiàn)的新型高效螺旋槳設(shè)計方法，進而獲得單位能量下最高的分布式螺旋槳/機翼耦合氣動效率。