简介: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(dynamicmodedecomposition,DMD)代替线性稳定性理论(linearstabilitytheory,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.
简介:通过理论推导提出了一种评价高速流动PIV示踪粒子随流能力的松弛特性分析模型,在法向Mach数大于1.4时具有良好的适用性.将新模型应用于试验测量,发展了高速流动PIV系统和示踪粒子布撒技术,验证了高速流动PIV的定量化测量能力.针对空间发展的二维超声速气固两相混合层,数值模拟了不同Stokes数和对流Mach数(M_c)下的粒子跟随性以及弥散和迁徙运动,结果表明:相同对流Mach数,粒径越小的示踪粒子跟随性越好,Stokes数在[1,10]范围内的粒子有最大扩散距离.示踪粒子的直径大小决定其在超声速混合层大涡拟序结构中的分布特征,且粒径越小,气体与粒子的掺混越剧烈.相同粒径的粒子,对流Mach数越大跟随性越差.
简介:预测类Apollo返回舱外形在高焓来流下的气动热特性,研究网格Reynolds数、壁面温度、多种化学反应模型以及限制器对预测热流的影响.采用ESI-CFD-FASTRAN软件作为数值模拟平台,使用基于温度梯度及分子扩散效应的热流模型;空间离散采用Roe-FDS格式,时间推进采用点隐式;采用等温壁面条件.数值计算表明:(1)热流在返回舱头部驻点处达到一个极值,沿着壁面热流不断下降,经过返回舱肩部热流有突越上升;(2)满足网格Reynolds数小于10的网格获得的热流较为准确;(3)使用Gupta模型计算得到的热流与Park85模型得到的类似,但是获得的热流分布类似;(4)采用湍流模型获得的头部肩部热流结果与层流结果相同;(5)二阶min-mod限制器实现了高阶格式,其计算得到的热流结果在肩部略高,但是整体分布略低于不带限制器的格式.因此,在计算中采用满足网格Reynolds数壁面网格,采用带限制器的高阶格式计算获得的热流分布更加准确;由于头部热流主要贡献并非来源于湍流,因此对于肩部热流采用层流模型足够准确.