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    基于高精度格式的翼型失速特性脫體渦數(shù)值模擬

    2023-08-28 03:07:04鐘伯文
    科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2023年24期
    關(guān)鍵詞:攻角升力湍流

    王 瑞,鐘伯文*

    (1.南昌航空大學(xué) 飛行器工程學(xué)院,南昌 330063;2.江西省飛行器設(shè)計(jì)與氣動仿真重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,南昌 330063)

    機(jī)翼在大攻角狀態(tài)下的氣動特性因湍流分離流動的存在呈現(xiàn)高度的非定常特征。當(dāng)攻角超過某臨界值時,機(jī)翼的升力會急劇減小,阻力會大幅度增大,導(dǎo)致飛機(jī)處于失速狀態(tài)而引發(fā)飛行事故。因此,精確評估飛機(jī)的失速特性對飛機(jī)的設(shè)計(jì)和飛機(jī)的性能優(yōu)化具有重要意義。

    通常,機(jī)翼翼型在小攻角狀態(tài)的流動接近定常狀態(tài),可以使用傳統(tǒng)的雷諾平均方程(Reynolds-averaged Navier Stokes Equation,RANS)進(jìn)行較為精確的數(shù)值模擬。然而,當(dāng)攻角一旦增大至接近甚至超過某臨界值,翼型外流場會出現(xiàn)大幅度的分離,傳統(tǒng)的RANS 方法無法精確模擬這類湍流的大分離非定常流動。

    除了RANS 方法,還有直接數(shù)值模擬(Direct Numerical Simualtion,DNS) 和大渦模擬(Large Eddy Simulation,LES)[1]等湍流模擬方法。從理論上講,DNS方法能夠準(zhǔn)確模擬這類分離流動,但由于其對網(wǎng)格量的要求很高,計(jì)算耗費(fèi)巨大,無法滿足飛機(jī)工程型號的應(yīng)用需求。LES 方法采用空間過濾的方式過濾湍流的小尺度脈動,直接模擬大尺度渦結(jié)構(gòu),而小尺度湍流脈動的影響通過亞格子模型來模擬,LES 方法相對于DNS可以大幅度降低計(jì)算量,但在近壁面仍然對網(wǎng)格密度有很高的要求[2],使得LES 難于獲得工程型號的實(shí)際應(yīng)用。波音公司的Spalart 等[3]根據(jù)LES 和RANS 兩種方法的特點(diǎn)和優(yōu)點(diǎn),提出了RANS/LES 混合方法,即脫體渦模擬(Detached Eddy Simulation ,DES),在近壁區(qū)采用RANS 方法,在遠(yuǎn)離壁面區(qū)域采用LES 方法,使得其方法在飛機(jī)工程型號的應(yīng)用成為可能。其后,還形成了不同的改進(jìn)方法,如延遲脫體渦模擬方法[4](Delayed-DES,DDES)、DDES 增強(qiáng)版本[5](Improved-DDES,IDDES)及分區(qū)域脫體渦模擬方法[6](Zonal-DES,ZDES)等。

    目前DES 類方法已經(jīng)對翼型大分離流動問題進(jìn)行了廣泛研究和應(yīng)用[7-8]。Shur 等[9]將DES 方法應(yīng)用于NACA0012 翼型低速狀態(tài)的失速特性預(yù)測,并且與URANS 進(jìn)行了對比,得到了不錯的模擬效果。本文作者Zhong 等[10]將DES 方法與URANS、隱式大渦模擬(Implicit LES,ILES)進(jìn)行了對比,體現(xiàn)了DES 方法對預(yù)測NACA0012 翼型失速特性的較強(qiáng)能力。Li[11]將BL 模型(Baldwin -Lomax)與SA 模型(Spalart-Allmaras)結(jié)合構(gòu)造了基于SA+BL 模型的DES 方法,并對NACA 系列翼型進(jìn)行了失速特性的數(shù)值模擬。

    分離流動的精確模擬不僅受到湍流模擬方法的影響,同時也與數(shù)值格式密切相關(guān)。Ghosal[12]和Chow 等[13]評估了數(shù)值誤差對LES 方法的影響,結(jié)果都發(fā)現(xiàn)數(shù)值格式對LES 計(jì)算結(jié)果的影響占比甚至超過了亞格子模型。Kawai 等[14]將基于B-L 模型(Baldwin-Lomax)的RANS/LES 混合方法與高階緊致差分格式(Compact Differencing Scheme,CMPT)結(jié)合模擬了NACA64A-006 薄翼型失速特性,模擬結(jié)果表明了相同網(wǎng)格密度下高階CMPT與傳統(tǒng)迎風(fēng)格式相比可以得到更可靠的計(jì)算結(jié)果。

    綜上所述,翼型的失速現(xiàn)象所表現(xiàn)的分離流動十分復(fù)雜,精確高效的模擬對湍流模擬方法和數(shù)值格式具有很高的要求。盡管DES 方法已經(jīng)在翼型失速特性的預(yù)測中得到了應(yīng)用,但是在數(shù)值格式、方法的適用性及模擬精度等方面,仍然存在進(jìn)一步的提升空間,需要深入地探索研究。

    本文采用脫體渦模擬(DES)方法,并將HLLC 低耗散近似黎曼求解器與五階WENO 格式結(jié)合對NACA0015 翼型的失速特性和相應(yīng)的流場進(jìn)行了數(shù)值模擬研究,并與二階Jameson 中心差分格式(Centered Differencing Scheme,CDS)[15]的數(shù)值模擬結(jié)果分別從失速特性、壓力系數(shù)分布及非定常湍流結(jié)構(gòu)3 個方面進(jìn)行對比分析。

    1 數(shù)值模擬方法

    1.1 HLLC 格式

    Toro 等[16]為解決HLL 格式在間斷面會產(chǎn)生較大的數(shù)值耗散現(xiàn)象提出了HLLC 格式。HLLC 格式本身是一階精度并且構(gòu)造簡單,具有低耗散、高分辨率的特性,與Roe 格式相比不需要進(jìn)行熵的修正來保持物理數(shù)值解,適合跨音速和低速計(jì)算。

    HLLC 通量和相關(guān)的黎曼求解器都包含了黎曼問題的所有波,不需要將方程線性化,而且不通過固定熵值的方法來解決低密度問題。圖1 給出了黎曼問題示意圖,Toro 等[16]改進(jìn)的兩態(tài)HLLC 格式可以準(zhǔn)確地解決孤立激波、間斷波和剪切波,并且在黎曼扇形內(nèi)部結(jié)構(gòu)中保留了初始的正密度和壓力。

    圖1 黎曼問題示意圖

    HLLC 格式求解的格式如下

    1.2 WENO 格式

    WENO 格式(Weighted Essentially Non-oscillatory)是Liu 等[17]在ENO 算法(Essentially Non-oscillatory)的基礎(chǔ)上發(fā)展的。近年來WENO 算法在復(fù)雜流動的計(jì)算得到了廣泛應(yīng)用[18]。Jiang 等[19]建議采用IS 光滑因子度量函數(shù)的光滑性,構(gòu)成了WENO-JS 格式。

    五階WENO-JS 格式的三階數(shù)值通量在3 個模板中可以表示為

    光滑因子表示為

    非線性權(quán)重因子定義如下

    式中:k 的取值范圍為[0,1,2];ε 為防止分母為0 的充分小正數(shù),本文取10-6;P 為用于控制ENO 的行為,本文取4。

    最終的重構(gòu)函數(shù)形式如下

    1.3 Jameson 中心差分格式

    Jameson 中心差分格式用于空間離散,具體形式如下

    該格式允許雜波振蕩,為了解決這個問題,使用耗散通量模擬了人工耗散,得到的最終Jameson 中心差分格式如下

    1.4 時間推進(jìn)格式

    以偏微分方程y′=f(x,y),y(x,y)=y0為例,在點(diǎn)x=x0+h 處,y 和h 為矢量。五階Runge-Kutta 格式的具體形式如下

    式中:ν 為Runge-Kutta 階數(shù),本文取5。

    2 數(shù)值模擬分析

    本文采用NACA0015 翼型作為研究算例,展長設(shè)置為0.2c,c 為翼型弦長。計(jì)算網(wǎng)格采用多塊結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格,網(wǎng)格塊劃分如圖2 所示,流場計(jì)算域?yàn)?5c,網(wǎng)格點(diǎn)數(shù)分布為:流向點(diǎn)數(shù)647 個、法向點(diǎn)數(shù)115 個、展向點(diǎn)數(shù)81 個,網(wǎng)格單元總數(shù)為6×106。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來源LM Glasfiber 風(fēng)洞[20],計(jì)算的模擬流動狀態(tài)為:自由來流馬赫數(shù)為0.078,基于弦長的雷諾數(shù)為1.6×106。計(jì)算程序中,為了加速收斂和減少計(jì)算耗費(fèi),非定常時間推進(jìn)采用雙時間步隱式迭代法。時間步長采用無量綱形式,時間步長Δt=0.01,對應(yīng)的物理時間步長為3.5×10-5s。

    圖2 多塊網(wǎng)格劃分

    2.1 失速特性預(yù)測分析

    本文對比了HLLC+五階WENO 格式與CDS 的計(jì)算結(jié)果。圖3 和圖4 分別給出了不同數(shù)值格式得到的升力系數(shù)曲線(CL)和阻力系數(shù)(CD)曲線。圖3 結(jié)果表明,2 種數(shù)值格式都能準(zhǔn)確預(yù)測失速的臨界攻角及小攻角的升力系數(shù)。但是,在近失速段(攻角在8.13~13°范圍內(nèi)),CDS 預(yù)測得到的近失速升力系數(shù)與實(shí)驗(yàn)值相比偏小,13°攻角的升力系數(shù)預(yù)測偏差最大,而HLLC+五階WENO 格式得到的升力系數(shù)誤差較小,增長趨勢和實(shí)驗(yàn)值相同。在過失速段(攻角在14.3~19°范圍內(nèi)),HLLC+五階WENO 格式能夠準(zhǔn)確預(yù)測升力系數(shù),而CDS 的預(yù)測的整體數(shù)值偏小。

    圖3 不同數(shù)值格式的升力系數(shù)曲線

    圖4 不同數(shù)值格式的阻力系數(shù)曲線

    根據(jù)圖4 阻力系數(shù)預(yù)測結(jié)果,當(dāng)攻角小于17°,2種格式得到的數(shù)值結(jié)果基本一致,在臨界攻角附近與實(shí)驗(yàn)值相比偏大。當(dāng)攻角為17°時,CDS 預(yù)測得到的阻力系數(shù)與實(shí)驗(yàn)相比偏大,HLLC+五階WENO 格式的結(jié)果更接近實(shí)驗(yàn)值,而在19°攻角狀態(tài)下,2 種差分格式的預(yù)測結(jié)果都偏大。

    2.2 壓力系數(shù)分布預(yù)測

    圖5 給出了在15.66°攻角下時間平均后的翼型表面壓力系數(shù)(CP)分布模擬結(jié)果。結(jié)果表明,在翼型上表面,兩種格式得到的上表面壓力分布系數(shù)轉(zhuǎn)折點(diǎn)基本一致,并且與實(shí)驗(yàn)值相同,因此2 種格式都準(zhǔn)確地預(yù)測了流動的分離點(diǎn)位置。CDS 預(yù)測翼型表面壓力系數(shù)分布的整體數(shù)值偏小,這導(dǎo)致了該攻角下升力系數(shù)的數(shù)值結(jié)果小于實(shí)驗(yàn)值。HLLC+五階WENO 格式預(yù)測得到的壓力峰值和分離區(qū)的壓力系數(shù)偏大,而其他位置的數(shù)值與實(shí)驗(yàn)值比較接近,因此在該攻角下預(yù)測的升力系數(shù)比實(shí)驗(yàn)值略大。

    圖5 AOA=15.66°時間平均的翼型表面壓力系數(shù)分布

    表1 給出了15.66°攻角的平均升力系數(shù)對比情況。根據(jù)升力系數(shù)相對誤差的對比結(jié)果,HLLC+五階WENO 格式得到的升力系數(shù)預(yù)測的相對誤差較小,因此該格式得到的大攻角壓力系數(shù)分布的數(shù)值模擬結(jié)果更接近實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

    表1 AOA=15.66°平均升力系數(shù)對比

    2.3 大攻角湍流結(jié)構(gòu)分析

    圖6 給出了在19°攻角狀態(tài)下的瞬時湍流結(jié)構(gòu)等值面圖(Q 準(zhǔn)則)。結(jié)果顯示,2 種格式都能捕捉到大尺度湍流渦結(jié)構(gòu)。HLLC+五階階WENO 格式的耗散性相對較低、模擬精度較高,能夠捕捉到小尺度湍流渦結(jié)構(gòu),能夠更為準(zhǔn)確地模擬大分離湍流運(yùn)動,從而更準(zhǔn)確地預(yù)測翼型的失速特性。而CDS 的模擬精度低、耗散性大,無法捕捉較小尺度的湍流渦結(jié)構(gòu)。

    圖6 AOA=19°瞬時湍流結(jié)構(gòu)渦量等值面(Q 準(zhǔn)則)

    3 結(jié)論

    本文將HLLC 格式與五階WENO 格式結(jié)合,通過對比二階Jameson 中心差分格式的數(shù)值模擬結(jié)果,研究了高階數(shù)值格式對DES 方法模擬翼型失速特性的影響。

    1)首先對比了HLLC+五階WENO 格式與CDS 的升力系數(shù)和阻力系數(shù)的預(yù)測結(jié)果。2 種格式都能較為準(zhǔn)確地預(yù)測失速臨界攻角,而HLLC+五階WENO 格式能提供與實(shí)驗(yàn)結(jié)果相比更為準(zhǔn)確的升力系數(shù)和阻力系數(shù)。

    2)HLLC+五階WENO 格式的耗散性較小、模擬精度高,與CDS 相比能夠捕捉更多小尺度湍流渦結(jié)構(gòu),HLLC+五階WENO 格式能夠提高DES 方法對翼型失速狀態(tài)下湍流分離渦結(jié)構(gòu)的模擬精度,從而能更為準(zhǔn)確地預(yù)測翼型的失速特性。

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