傾轉(zhuǎn)翼無人機(jī)返航過渡段氣動(dòng)分析與優(yōu)化

王禹程, 何國毅, 王琦

(南昌航空大學(xué)飛行器工程學(xué)院， 南昌 330063)

傾轉(zhuǎn)旋翼機(jī)是結(jié)合固定翼和直升機(jī)特點(diǎn)的新型飛行器，但整體結(jié)構(gòu)復(fù)雜，旋翼誘導(dǎo)產(chǎn)生向下的載荷，與其他傳統(tǒng)飛行器相比，其擁有更大的飛行包線，可實(shí)現(xiàn)多領(lǐng)域應(yīng)用[1]，

傾轉(zhuǎn)旋翼機(jī)在向直升機(jī)飛行狀態(tài)進(jìn)行轉(zhuǎn)換時(shí)，旋翼與機(jī)翼弦線逐漸接近垂直，此時(shí)旋翼誘導(dǎo)下洗流作用于旋翼下側(cè)的機(jī)翼從而出現(xiàn)較為嚴(yán)重的氣動(dòng)干擾，產(chǎn)生向下的載荷，使整機(jī)升力效率下降。傾轉(zhuǎn)旋翼機(jī)過渡段的難點(diǎn)在于保證穩(wěn)定性和過渡平順性，如何在傾轉(zhuǎn)過程中保持平穩(wěn)過渡的前提下提高其升力效率成為傾轉(zhuǎn)旋翼機(jī)過渡段的關(guān)鍵問題。與傾轉(zhuǎn)旋翼機(jī)不同之處在于，其發(fā)動(dòng)機(jī)短艙倉和旋翼傾轉(zhuǎn)的同時(shí)，外側(cè)機(jī)翼弦線始終與旋翼保持平行，即傾轉(zhuǎn)翼飛行器，可以有效降低升力負(fù)方向的載荷，

目前，中外學(xué)者均已對傾轉(zhuǎn)旋翼機(jī)開展研究， Sugawara等[2]通過Flow3D對傾轉(zhuǎn)旋翼固定翼模式下的單獨(dú)旋翼和單獨(dú)機(jī)翼分別進(jìn)行求解，并與兩者同時(shí)存在的情況進(jìn)行對比，發(fā)現(xiàn)兩者存在相互干擾且前進(jìn)比與阻力成正比。孫凱軍等[3]利用運(yùn)動(dòng)嵌套網(wǎng)格對傾轉(zhuǎn)旋翼機(jī)進(jìn)行數(shù)值模擬，并探究懸停狀態(tài)下不同襟副翼預(yù)制角對其是否存在氣動(dòng)影響。劉澤宇等[4]基于力學(xué)模型配平對傾轉(zhuǎn)旋翼機(jī)進(jìn)行穩(wěn)定性研究，發(fā)現(xiàn)改變傾轉(zhuǎn)翼面積可以提高整體穩(wěn)定性。Li等[5]結(jié)合虛擬槳葉模型(virtual blade model，VBM)和真實(shí)槳葉模型(real blade model，RBM)方法提出了一種多層運(yùn)動(dòng)嵌套網(wǎng)格技術(shù)，對旋翼傾轉(zhuǎn)過程進(jìn)行模擬，該方法可以有效捕捉旋翼動(dòng)態(tài)流場特性。楊海濤等[6]分別使用風(fēng)洞試驗(yàn)和數(shù)值模擬方法對傾轉(zhuǎn)旋翼機(jī)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)在固定翼前飛模式時(shí)，前進(jìn)比與機(jī)翼氣動(dòng)力系數(shù)成反比，在過渡模式傾轉(zhuǎn)角小于75°時(shí)，前進(jìn)比與機(jī)翼升力系數(shù)成正比。竇炳耀等[1]推導(dǎo)傾轉(zhuǎn)旋翼飛機(jī)在短距起飛模式下的起飛距離、傾轉(zhuǎn)角、推重比等之間的有效公式，并得出合理的結(jié)果。林沐陽等[7]對傾轉(zhuǎn)旋翼機(jī)全機(jī)流場進(jìn)行模擬，懸停時(shí)出現(xiàn)升力負(fù)方向的周期載荷,其約為旋翼拉力的12.19%。劉佳豪等[8]模擬了傾轉(zhuǎn)不同角度下的旋翼和機(jī)翼，發(fā)現(xiàn)在傾轉(zhuǎn)中期旋翼產(chǎn)生的滑流可以對機(jī)翼增升，進(jìn)一步說明傾轉(zhuǎn)旋翼機(jī)過渡段旋翼和機(jī)翼間的氣動(dòng)干擾直接影響其氣動(dòng)性能。以上方法均針對傾轉(zhuǎn)旋翼機(jī)，由于旋翼誘導(dǎo)產(chǎn)生向下的載荷，從而影響旋翼效率，因此越來越多的學(xué)者提出對傾轉(zhuǎn)旋翼機(jī)的氣動(dòng)外形進(jìn)行改變從而提高氣動(dòng)性能。劉士明等[9]通過計(jì)算流體力學(xué)(computational fluid dynamics，CFD)方法探究旋翼轉(zhuǎn)速對其氣動(dòng)特性的影響，并發(fā)現(xiàn)利用嵌套網(wǎng)格可以得到更為精確的數(shù)據(jù)以此分析旋翼氣動(dòng)特性。

根據(jù)傾轉(zhuǎn)旋翼機(jī)的氣動(dòng)研究，TILTAERO項(xiàng)目進(jìn)行了旋翼與外部機(jī)翼共同傾轉(zhuǎn)的實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)此時(shí)可以減弱懸停狀態(tài)下結(jié)構(gòu)之間的氣動(dòng)干擾。文獻(xiàn)[10]提出了一種新概念的傾轉(zhuǎn)翼機(jī)。Droan等[11]對傾轉(zhuǎn)翼機(jī)過渡段進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和數(shù)值模擬，進(jìn)一步證明該構(gòu)造可以減少機(jī)翼所受的向下載荷，相比于傾轉(zhuǎn)旋翼機(jī)，傾轉(zhuǎn)翼機(jī)可以有效提升整機(jī)升力，這對本課題組開展的傾轉(zhuǎn)翼機(jī)及其氣動(dòng)研究提供了思路。劉陽[12]通過動(dòng)量源方法研究了傾轉(zhuǎn)翼機(jī)起飛過渡段，發(fā)現(xiàn)通過改變瞬時(shí)加速度、轉(zhuǎn)速等相關(guān)參數(shù)，可以實(shí)現(xiàn)定高傾轉(zhuǎn)。趙廣[13]對傾轉(zhuǎn)旋翼和傾轉(zhuǎn)翼兩種結(jié)構(gòu)進(jìn)行氣動(dòng)分析，結(jié)果表明，傾轉(zhuǎn)翼構(gòu)型可以有效減少機(jī)翼向下載荷，提高升力效益。目前對傾轉(zhuǎn)旋翼機(jī)尤其是傾轉(zhuǎn)翼機(jī)氣動(dòng)研究較少，現(xiàn)有的研究方法雖然可以模擬傾轉(zhuǎn)旋翼機(jī)在三種狀態(tài)下的流場，但在模擬傾轉(zhuǎn)過程時(shí)來流是保持不變的，與真實(shí)傾轉(zhuǎn)情況存在差異。

基于此，現(xiàn)利用滑移網(wǎng)格技術(shù)，基于納維-斯托克斯方程(Navier-Stokes equations，N-S)的動(dòng)量源方法，通過調(diào)整旋翼轉(zhuǎn)速和傾轉(zhuǎn)角速度，建立一種處于非定常流場下縮短傾轉(zhuǎn)完成時(shí)間的傾轉(zhuǎn)翼無人機(jī)過渡段數(shù)值模擬方法，對傾轉(zhuǎn)翼無人機(jī)的返航過渡段進(jìn)行數(shù)值模擬與氣動(dòng)分析。

1 數(shù)值模擬方法

1.1 流動(dòng)控制方程與動(dòng)量源方法

本文的傾轉(zhuǎn)翼機(jī)是在低雷諾數(shù)下進(jìn)行研究的，流場數(shù)值模擬的控制方程選用N-S方程，對于三維不可壓縮黏性流體，其具體方程為

(1)

式(1)中：ρ為標(biāo)準(zhǔn)大氣壓下空氣的密度；t為時(shí)間；u、v、w為流體在t時(shí)刻、點(diǎn)(x、y、z)處的速度分量；p為無量綱壓強(qiáng)；Fx、Fy、Fz為三個(gè)方向下單位質(zhì)量的徹體力分量；μ為動(dòng)力黏度。

利用單位向量a、b、c與此方程組相關(guān)聯(lián)，進(jìn)而求出向量形式的不可壓縮黏性流體N-S方程：

(2)

式(2)中：DV為對三個(gè)方向速度分量求導(dǎo)；f為N-S方程的源項(xiàng)；V為在x、y、z三個(gè)方向上的速度分量。

V=ua+vb+wc

(3)

使用有限體積法進(jìn)行微分方程的離散，速度和壓力耦合迭代選用SIMPLE算法，離散格式采用一階迎風(fēng)差分格式，時(shí)間導(dǎo)數(shù)采用一階隱式，為保證計(jì)算準(zhǔn)確性，收斂殘差一般設(shè)置為1×10-5，采用Spalart-Allmaras(S-A)湍流模型進(jìn)行數(shù)值模擬。

槳葉在流場中受氣流的作用力為dF，為通過葉素理論計(jì)算槳葉微段上所受氣流的力，槳葉經(jīng)過某點(diǎn)時(shí)的氣動(dòng)力可用經(jīng)過此點(diǎn)的槳葉微段氣動(dòng)力在一個(gè)旋轉(zhuǎn)周期內(nèi)的均值表示，將此氣動(dòng)力轉(zhuǎn)化為不隨時(shí)間變化的動(dòng)量源項(xiàng)dFs，為添加入控制方程中動(dòng)量方程的源項(xiàng)部分。添加入控制方程中動(dòng)量方程的源項(xiàng)部分。根據(jù)牛頓第三定律，則氣流對槳葉的作用力為-dF，槳葉的數(shù)量為Nb，單位時(shí)間內(nèi)槳葉剖面掃略的角度為Δβ，葉素微元體體積為Vcell。在控制方程中加入由氣動(dòng)力轉(zhuǎn)變?yōu)槎ǔ５膭?dòng)量源項(xiàng)為

(4)

1.2 計(jì)算模型與邊界條件

與傾轉(zhuǎn)旋翼機(jī)不同的是，傾轉(zhuǎn)翼機(jī)的傾轉(zhuǎn)翼弦線始終與旋翼槳盤垂直，如圖1所示，其傾轉(zhuǎn)翼和固定翼選擇NACA2412翼型進(jìn)行建模，傾轉(zhuǎn)翼機(jī)的具體參數(shù)如表1所示；根據(jù)具體參數(shù)建立的傾轉(zhuǎn)翼無人機(jī)三維模型如圖2所示。

表1 傾轉(zhuǎn)翼機(jī)具體參數(shù)

圖1 傾轉(zhuǎn)翼機(jī)構(gòu)型及三維模型Fig.1 Tilt-wing mechanism type and three-dimensional model

傾轉(zhuǎn)翼機(jī)的模型有著高度對稱的特點(diǎn)，采用半旋翼、半機(jī)身的模型，從而節(jié)約計(jì)算資源。旋翼動(dòng)力盤與傾轉(zhuǎn)加密區(qū)、傾轉(zhuǎn)加密區(qū)與外流域的重疊交接區(qū)域均設(shè)為interface，物面邊界條件為無滑移假設(shè)，由此動(dòng)力盤和傾轉(zhuǎn)翼在進(jìn)行傾轉(zhuǎn)時(shí)此區(qū)域與外流域進(jìn)行數(shù)據(jù)交換。外流域設(shè)置對稱面Symmetry，地面wall，壓力出口outlet，其他三個(gè)壁面設(shè)置成速度入口inlet、open-inlet，與實(shí)際情況一致，從而更好地模擬傾轉(zhuǎn)翼無人機(jī)的飛行狀態(tài)。

1.3 滑移網(wǎng)格系統(tǒng)與網(wǎng)格無關(guān)性驗(yàn)證

為了準(zhǔn)確模擬傾轉(zhuǎn)翼無人機(jī)的流場動(dòng)態(tài)分布，建立了一套混合網(wǎng)格，在旋翼槳盤處生成結(jié)構(gòu)網(wǎng)格，而機(jī)身、固定翼和傾轉(zhuǎn)翼部分生成非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格，把整個(gè)流場劃分為近壁面區(qū)域、傾轉(zhuǎn)加密區(qū)域和外流場區(qū)域。圖2為外流域，其尺寸大小為11L×9L×7L(L為機(jī)身長度)。利用滑移網(wǎng)格技術(shù)進(jìn)行數(shù)值模擬，不需要依次建立傾轉(zhuǎn)過程中各角度的網(wǎng)格，提高計(jì)算效率。

混合網(wǎng)格分為3層，第1層是如圖3(a)所示的近壁面區(qū)域模型貼體網(wǎng)格，在旋轉(zhuǎn)槳葉等同為的動(dòng)量作用圓盤處進(jìn)行局部加密。該部分采用網(wǎng)格增長率為1.2，近壁面設(shè)置7層邊界層，網(wǎng)格過渡比為0.2。第2層是如圖3(b)所示的近機(jī)身流場加密網(wǎng)格，在傾轉(zhuǎn)翼表面設(shè)置9層邊界層，近壁面第一層網(wǎng)格度為0.014 45 mm；圖4為傾轉(zhuǎn)加密區(qū)網(wǎng)格，在該區(qū)域進(jìn)行傾轉(zhuǎn)過渡狀態(tài)，動(dòng)態(tài)區(qū)域與靜態(tài)區(qū)域通過共同的交接面進(jìn)行數(shù)據(jù)傳遞，交接面的網(wǎng)格需要一一對應(yīng)。第3層是外流場區(qū)域的整體網(wǎng)格，如圖5所示。

網(wǎng)格的質(zhì)量和數(shù)量會對計(jì)算造成一定程度的影響，因此進(jìn)行網(wǎng)格無關(guān)性驗(yàn)證，監(jiān)測傾轉(zhuǎn)翼機(jī)傾轉(zhuǎn)到5°時(shí)不同網(wǎng)格數(shù)量的升力，動(dòng)量源項(xiàng)在對應(yīng)計(jì)算域坐標(biāo)下與槳葉微段的旋轉(zhuǎn)線速度和誘導(dǎo)速度有關(guān)，對源項(xiàng)沿旋翼展向進(jìn)行積分，即可得到旋翼動(dòng)量源的代數(shù)表達(dá)式。發(fā)現(xiàn)升力波動(dòng)的幅度變小，如表2和圖6所示，結(jié)合同等條件下不同網(wǎng)格數(shù)量的計(jì)算時(shí)長，考慮到計(jì)算效率及數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，最終選用網(wǎng)格數(shù)量為320萬的網(wǎng)格進(jìn)行計(jì)算。

圖2 流域Fig.2 Watershed

圖3 機(jī)身貼體網(wǎng)格與近機(jī)身流場加密網(wǎng)格Fig.3 Body-fitted grid and densified grid of flow field near fuselage

圖4 傾轉(zhuǎn)加密區(qū)域網(wǎng)格Fig.4 Tilting the densified area grid

圖5 整體網(wǎng)格Fig.5 Overall grid

表2 網(wǎng)格數(shù)量與計(jì)算時(shí)長

圖6 傾轉(zhuǎn)翼機(jī)傾轉(zhuǎn)到5°時(shí)不同網(wǎng)格數(shù)量升力曲線Fig.6 Lift curve ofdifferent grid numbers when tilting wing aircraft tilts to 5°

2 動(dòng)量源方法及驗(yàn)證

2.1 單獨(dú)旋翼算例

動(dòng)量源方法的準(zhǔn)確性需要用算例來驗(yàn)證，對單獨(dú)旋翼(懸停)流場進(jìn)行仿真，根據(jù)槳葉剖面來流速度和旋翼誘導(dǎo)速度，結(jié)合受力得出動(dòng)量源項(xiàng)，對比文獻(xiàn)[14]，表3為該旋翼的具體參數(shù)。

計(jì)算出距離旋翼中心0.215R(R為半徑)和0.660R兩個(gè)位置的動(dòng)壓，并將計(jì)算值與實(shí)驗(yàn)值進(jìn)行對比，如圖7所示，橫坐標(biāo)為距離與半徑的比值，發(fā)現(xiàn)隨著監(jiān)測點(diǎn)與旋翼距離的增加，誤差相對變大；數(shù)值模擬的計(jì)算結(jié)果具有對稱性，符合真實(shí)狀態(tài)的下洗流場特性。且采用該動(dòng)量源方法數(shù)值模擬出的流場壓強(qiáng)與試驗(yàn)值的分布趨勢大致相同，表明了動(dòng)量源方法的有效性。

表3 單獨(dú)旋翼具體參數(shù)

圖7 旋翼下側(cè)動(dòng)壓分布對比圖Fig.7 Comparison of dynamic pressure distribution under therotor

2.2 Georgia-Tech模型算例

選擇GT(Georgia-Tech)模型進(jìn)行算例驗(yàn)證，并將其前飛流場與已有數(shù)據(jù)進(jìn)行對比[15]，判斷動(dòng)量源方法的準(zhǔn)確性。表4為GT模型詳細(xì)參數(shù)。

建立GT模型流場(圖8)，設(shè)立在機(jī)身前方4 m、后方8 m、左右各5 m且下方足夠遠(yuǎn)的外流場；其中槳盤建立結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格，機(jī)身等采用非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格，機(jī)身周圍設(shè)立加密區(qū)域。

圖9(a)為速度流線圖，從圖9(a)中可以觀察到速度方向指向右下方，趨勢正確，與直升機(jī)真實(shí)飛行狀態(tài)一致，圖9(b)為流場壓力云圖，作用盤對空氣來流有一定的加速效果，圓盤上下表面壓力存在明顯差異，這也與直升機(jī)的真實(shí)飛行狀態(tài)相匹配。

表4 GT模型詳細(xì)參數(shù)

圖8 GT模型流域及其表面網(wǎng)格Fig.8 GT model watershed and its surface grid

圖9 速度矢量圖及壓力云圖Fig.9 Speed vector diagram and pressure cloud diagram

圖10為機(jī)底線和機(jī)頂線的壓強(qiáng)系數(shù)分布曲線圖。

將本文數(shù)值模擬的結(jié)果同實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)結(jié)合在一起進(jìn)行比較，分析可知，機(jī)底線和機(jī)頂線壓力系數(shù)的數(shù)值同實(shí)驗(yàn)值有略微的差別，這可能因?yàn)榻⒌哪Ｐ鸵约跋嚓P(guān)網(wǎng)格有偏差所導(dǎo)致的，整體壓力系數(shù)分布曲線與實(shí)驗(yàn)值的整體趨勢相同，因此證明本文的方法可行，能夠相對準(zhǔn)確地對旋翼流場進(jìn)行數(shù)值模擬。

圖10 壓強(qiáng)系數(shù)分布曲線Fig.10 Pressure coefficient distribution curve

3 數(shù)值模擬及流場特征分析

3.1 傾轉(zhuǎn)翼機(jī)返航過渡段優(yōu)化

在傾轉(zhuǎn)翼機(jī)返航過渡段，飛機(jī)的升力、阻力、速度、迎角、傾轉(zhuǎn)角等之間均存在耦合關(guān)系，因此處理好各種耦合關(guān)系，是保證傾轉(zhuǎn)翼機(jī)平穩(wěn)定高減速的關(guān)鍵。通常情況下傾轉(zhuǎn)翼無人機(jī)的傾轉(zhuǎn)翼傾轉(zhuǎn)速度以及旋翼拉力是隨時(shí)間呈非線性變化的，整個(gè)過渡段為非定常的過程，需對參數(shù)解耦再采用積分的形式進(jìn)行計(jì)算，從而得出無人機(jī)在整個(gè)傾轉(zhuǎn)過程的升、阻力曲線，再依次求解其他變量，通過程序?qū)崿F(xiàn)調(diào)整旋翼拉力保持平穩(wěn)過渡，而第二次計(jì)算則采用第一次計(jì)算得到的結(jié)果作為初始條件，以此往復(fù)進(jìn)行迭代。

由于低速時(shí)，尾翼配平能力差，因此，在初步分析中暫不考慮平尾俯仰配平問題，對傾轉(zhuǎn)翼無人機(jī)進(jìn)行受力分析，如圖11所示。傾轉(zhuǎn)翼機(jī)在過渡段需保持豎直方向上受力平衡，根據(jù)約束方程：

Tsin(θ+2)+Fy=G

(5)

可得動(dòng)力學(xué)方程：

Tcos(θ+2)-Fx=ma

(6)

式(6)中：ma為加速度下整機(jī)所受合外力。

Fx為阻力；Fy為機(jī)翼提供的升力；T為旋翼拉力；G為整機(jī)重力； θ為傾轉(zhuǎn)翼的迎角圖11 無人機(jī)受力圖Fig.11 UAV force diagram

圖12 前飛速度與時(shí)間關(guān)系圖Fig.12 The relationship between forward flight speed and time graph

由于隨著傾轉(zhuǎn)段機(jī)翼迎角增加，阻力急劇增大，所以減速度可以更大，且適當(dāng)減小返航過渡段時(shí)間，可減小減速段距離，更加精準(zhǔn)地確定著陸點(diǎn)。設(shè)角速度為20(°)/s，速度從23 m/s勻速降為0 m/s，則加速度a為-5.34 m/s2，根據(jù)初次計(jì)算后得到的升阻力系數(shù)與加速度得到速度與時(shí)間關(guān)系調(diào)整前如圖12(a)所示，從圖12(a)中可以看出傾轉(zhuǎn)的開始階段速度下降過快，加速度過大，在前0.7 s左右傾轉(zhuǎn)翼和固定翼所提供的升力比傾轉(zhuǎn)翼機(jī)自身的重力大，傾轉(zhuǎn)翼機(jī)無法保證穩(wěn)定性，與實(shí)際要求的平穩(wěn)過渡狀態(tài)不符，所以需要對過渡段初期的假設(shè)做出調(diào)整；傾轉(zhuǎn)段初期阻力增大，前飛速度下降，為了使其正常飛行，若在開始傾轉(zhuǎn)時(shí)減緩傾轉(zhuǎn)速度，保證較高的前飛速度下可以使升力增加，以此減少旋翼需要提供的拉力，在整個(gè)過程中使機(jī)翼部分產(chǎn)生的升力與旋翼提供的拉力之和等于重力，這樣可以使速度下降趨勢明顯平緩。

對過渡段初期調(diào)整后進(jìn)行第二次計(jì)算，其中速度和旋翼轉(zhuǎn)速曲線選擇5種不同的方法進(jìn)行擬合；傅里葉(Fourier)曲線擬合、正弦和函數(shù)(sum of sine)、多項(xiàng)式函數(shù)(Polynomial)曲線擬合，高斯函數(shù)(Gaussian)曲線擬合，有理函數(shù)(Rational)曲線擬合。在擬合過程中發(fā)現(xiàn)利用Gaussian和Rational曲線對于本文研究的內(nèi)容來說擬合過程過于繁瑣，且將這兩種方法擬合后的曲線編寫入程序中，計(jì)算后發(fā)現(xiàn)各參數(shù)與實(shí)際情況偏差過大，考慮計(jì)算效率，故不選擇這兩種方法。Fourier與sum of sine曲線得到的計(jì)算結(jié)果相差不大，故本文只取Fourier、Polynomial進(jìn)行具體分析。對比Fourier與Polynomial兩種方法擬合出的速度與旋翼轉(zhuǎn)速曲線編寫入第二次程序中計(jì)算得出的結(jié)果，如圖13所示，對比發(fā)現(xiàn)利用前者得到的升力在過渡段前半部分會出現(xiàn)較大波動(dòng)，通過對比旋翼轉(zhuǎn)速與時(shí)間關(guān)系圖，如圖14所示，在0.2～0.5 s左右旋翼轉(zhuǎn)速先增加再減少；而通過后者得到的受力情況相對穩(wěn)定，在過渡段初期升力變化平穩(wěn)，傾轉(zhuǎn)翼機(jī)不會出現(xiàn)過大的高度差。

優(yōu)化后的傾轉(zhuǎn)翼無人機(jī)速度與時(shí)間關(guān)系圖如圖12(b)所示，整個(gè)返航傾轉(zhuǎn)過程用時(shí)4.46 s，其中前10°加速度控制在-10 m/s2，假設(shè)的加速度與實(shí)際計(jì)算出的加速度相同；且通過對比，發(fā)現(xiàn)利用Polynomial擬合曲線可以使傾轉(zhuǎn)翼無人機(jī)在傾轉(zhuǎn)完成時(shí)間盡量縮短的條件下保證定高傾轉(zhuǎn)及平穩(wěn)過渡，擁有更好的飛行狀態(tài)，從而優(yōu)化傾轉(zhuǎn)翼機(jī)返航過渡段的整個(gè)過程。

圖13 傾轉(zhuǎn)翼機(jī)受力對比圖Fig.13 Force comparison chart of tilt-wing aircraft

圖14 旋翼轉(zhuǎn)速與時(shí)間關(guān)系對比圖Fig.14 Comparison chart of the relationship between rotor speed and time

3.2 傾轉(zhuǎn)翼機(jī)縮短時(shí)間下返航段氣動(dòng)特性分析

選擇利用Polynomial方法得到的結(jié)果進(jìn)行傾轉(zhuǎn)翼無人機(jī)優(yōu)化后的氣動(dòng)分析。由圖13可知，在8°左右時(shí)整機(jī)升力約等于其自身重力14.7 N，因?yàn)檎麄€(gè)返航過渡段為減速運(yùn)動(dòng)，整個(gè)過程中傾轉(zhuǎn)翼機(jī)的阻力應(yīng)大于旋翼提供的拉力在水平方向的分量，所以旋翼所提供的拉力在8°左右時(shí)會減小。

在過渡段初期前飛速度變化不大，傾轉(zhuǎn)翼迎角為非失速特性迎角，此時(shí)傾轉(zhuǎn)翼邊界層為層流邊界層，其升力系數(shù)與迎角變化成正比，傾轉(zhuǎn)翼機(jī)在過渡段初期旋翼拉力和傾轉(zhuǎn)翼提供的升力之和比傾轉(zhuǎn)翼機(jī)自身的重力大，所以在開始階段升力有上升趨勢；傾轉(zhuǎn)翼機(jī)在x=0.55處截面傾轉(zhuǎn)翼迎角流場圖如圖15所示，在傾轉(zhuǎn)翼傾轉(zhuǎn)到17°時(shí)傾轉(zhuǎn)翼上表面開始出現(xiàn)氣流分離，而隨著傾轉(zhuǎn)翼傾轉(zhuǎn)，迎角變大并轉(zhuǎn)變?yōu)槭偬匦杂?，傾轉(zhuǎn)翼邊界層由層流轉(zhuǎn)捩為湍流，其升力系數(shù)與迎角變化成反比；從圖15中可以看出在傾轉(zhuǎn)翼上方的氣流分離點(diǎn)由傾轉(zhuǎn)翼后端向前端推進(jìn)，整個(gè)流場氣動(dòng)特性更為繁瑣，其傾轉(zhuǎn)翼迎風(fēng)面積增大，阻力做功增加，故需要旋翼提供更大的拉力來保持豎直方向上的合力為零；所以旋翼拉力在17°時(shí)會有變化的趨勢，且整機(jī)升力在17°之后持續(xù)下降。

圖15 x=0.55處傾轉(zhuǎn)翼攻角流場圖Fig.15 Flow field diagram of the angle of attack of the tilting wing at x=0.55

圖16為無人機(jī)過渡段流場變化圖，忽略旋翼周圍的流場，模擬旋翼對流場的作用。整個(gè)過程傾轉(zhuǎn)翼迎角從2°傾轉(zhuǎn)至88°，取傾轉(zhuǎn)過程中3°、43°、53°、88°來觀察流場的變化，發(fā)現(xiàn)傾轉(zhuǎn)初期旋翼下洗流對整體流場的影響不大，當(dāng)傾轉(zhuǎn)翼傾轉(zhuǎn)到43°時(shí)，旋翼下洗流對流場已經(jīng)產(chǎn)生影響，到53°以及之后的角度更為明顯，此時(shí)無人機(jī)的前飛速度為8.1 m/s，旋翼的下洗流對來流影響較大，可以改變來流方向，符合傾轉(zhuǎn)翼無人機(jī)真實(shí)飛行情況。

圖16 無人機(jī)過渡段流場變化圖Fig.16 Flow field change diagram of UAV transition section

4 結(jié)論

(1)在過渡段初期迎角為非失速特性迎角，傾轉(zhuǎn)翼邊界層為層流邊界層，其升力系數(shù)與迎角變化成正比，在本文設(shè)置的計(jì)算條件下，傾轉(zhuǎn)翼傾轉(zhuǎn)到17°時(shí)迎角轉(zhuǎn)變?yōu)槭偬匦杂牵瑑A轉(zhuǎn)翼邊界層由層流邊界層轉(zhuǎn)捩為湍流邊界層，其升力系數(shù)與迎角變化成反比。

(2)在傾轉(zhuǎn)初期減緩傾轉(zhuǎn)速度，從而使傾轉(zhuǎn)時(shí)間增加，為了使其定高傾轉(zhuǎn)，整機(jī)縱向合力應(yīng)該保持平衡。通過調(diào)整旋翼轉(zhuǎn)速、傾轉(zhuǎn)角速度去控制整個(gè)傾轉(zhuǎn)過程完成的時(shí)間，利用擬合曲線可以在盡可能高效傾轉(zhuǎn)的過程中保持傾轉(zhuǎn)翼無人機(jī)返航過渡段的定高傾轉(zhuǎn)以及穩(wěn)定性，使傾轉(zhuǎn)翼飛機(jī)的返航過渡段受力曲線更加光滑并達(dá)到預(yù)期效果。

計(jì)算結(jié)果表明，本文使用的方法可以使傾轉(zhuǎn)翼無人機(jī)在傾轉(zhuǎn)階段擁有更好的飛行狀態(tài)，降低了無人機(jī)的控制難度，在真實(shí)情況下保持定高傾轉(zhuǎn)及其穩(wěn)定性具有重要意義。