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CFD仿真:飞机全尺寸涡轮发动机的空气动力学场

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从每个风扇叶片的尾部注入粒子,并按流向速度进行颜色编码(红色表示高速度,蓝色表示低速度),为了可视化的目的,机舱被隐藏。表面的颜色由离墙第二网格点处的流向速度决定(红色表示高速度,蓝色表示低速度)。每个叶片尾迹涡卷的滚动和分解是明显的,叶片末端涡系统内部的复杂气动相互作用也是显而易见的。

NASA为该机构未来十年的计算流体动力学能力设定了几个目标,包括全飞机引擎模拟。因此,能够准确可靠地模拟发动机旋转叶片级联产生的复杂流动物理现象的能力是非常可取的。然而,尝试捕捉大量湍流气动和气动声学数据的整个空气呼吸式涡轮风扇喷气发动机的时间精确模拟,在计算上是非常昂贵的。在NASA艾姆斯研究中心的一个研究团队的目标是通过使用滑动网格技术,来降低这些复杂模拟的成本,这促进了计算模型中静止和旋转部分之间的流动变量的通信。这种仿真方法避免了每次时间步长都必须执行的昂贵连通性任务。艾姆斯团队已经使用自家开发的结构化曲线计算流体动力学求解器——发射、上升和车辆空气动力学 (Launch,  Ascent,  and  Vehicle  Aerodynamics, LAVA) 框架,实现了这种新方法,并且目前正在使用NASA源头诊断测试活动的数据进行验证。

要捕捉旋转涡轮风扇的噪声信号的主要特征,需要获得足够长的时间窗口的时序精确解数据,通常在十个或更多的风扇旋转周期左右。有了捕捉高频音调所需的大型数值网格,这些仿真需要的计算资源只有在世界上最大的高性能计算(HPC)设施中才能获得,例如NASA高级超级计算(NAS)设施。

  1. 所有仿真都在NASA高级超级计算(NAS)设施的Pleiades超级计算机上运行。每次仿真在20核Intel "Skylake"节点上运行,仅用于获取十个风扇旋转的数据,就使用了超过480,000个核心小时和数十太字节的短期磁盘存储。

  2. 到目前为止的一个关键结果是,非定常雷诺平均纳维-斯托克斯(URANS)计算出人意料地能够预测发动机风扇叶片排下游发展的平均流场,特别是与使用混合RANS/大涡模拟方法进行的尺度解析仿真相比。这支持了URANS可能足以捕捉涡轮风扇组件产生的音调噪声内容的前提。

  3. 本项工作所获得的结果将与NASA源头诊断测试活动期间获得的实验数据进行比较,该测试是在NASA Glenn研究中心的低速消声风洞进行的,并将用于确定滑动网格技术在LAVA软件框架内的工作原理。

  4. 该项目的下一步将是彻底比较通过仿真预测的涡轮风扇模型周围的气动声学场与风洞实验中捕获的数据,目标是验证LAVA求解器准确模拟这一复杂流动环境的能力。


来源:CFD饭圈
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首次发布时间:2024-09-08
最近编辑:8天前
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【经典教材翻译】14-一维激波理论

在本节中考虑了一维流动中激波的分析,稍后将扩展到涵盖二维流动。激波的形成 图14显示了一个活塞-缸体装置。气体在活塞前静止,压力、密度和温度分别由P、ρ和T给出。活塞将在时间t=0开始移动。这种启动产生扰动,流动中的压缩波。发出了一个弱波(图中的a)。波以声速a向右移动。波在传播时使气体运动。因此,在波后面是一个轻微压缩的介质。其属性由P+dP1、ρ+dρ1和T+dT1给出。如果活塞加速(图中的b),则会产生另一个扰动波。然而,它的速度不是a,而是a+da1。这个波的速度更高,因为它是在更高温度的介质中产生的。追逐第一个波的第二个波最终会赶上并与第一个合并,产生一个更强的波。穿过更强波的压力跳跃不是dP1,而是dP1+dP2。波合并的现象称为_Coalescence_(汇聚)。图14:激波的形成如果情况是活塞在一段时间内加速(图14中的a、b、c和d),或者活塞被连续推动,那么会有一系列波,每个波都比前一个更强更快。很快这些波汇聚成一个具有可测量压力和温度跳跃的强波。这是一个_Shock Wave_(激波)。正交激波 激波的形成可以发生在两种不同的情况中:超音速流绕过障碍物时活塞在气缸内推动时为了分析激波并查看流动属性的变化,选择一个随波移动的静止参考系最容易。这适用于一维流动中的两种情况。假设激波是_normal_(正交)于流动的,并且穿过它的属性可以大幅度跳跃。具有3马赫数的流动中的正交激波会产生10.333倍的压力跳跃。这个跳跃发生在大约10^-6厘米的距离上。激波的厚度非常小,以至于对于所有实际目的来说它是一个不连续性。图15:激波考虑一个激波,如图中所示,穿过它的压力、密度、温度、速度等,从P1、ρ1、T1、u...跳跃到P2、ρ2、T2、u2。如果在它周围放置一个控制体积,假设1和2之间的面积没有变化,那么控制方程是:注意到动量方程中的项ρu2是:动量方程现在变为:能量方程要求总焓,h0 = h + u^2/2在激波两侧是恒定的。因此,对于完全气体,这变成了T01 = T02,代入给出:导出的表达式是穿过激波的温度和压力比。密度比由完全气体方程得出:代入ρu作为连续性方程变为:代入压力比:代入温度比:这个方程连接了正交激波两侧的马赫数。激波下游的马赫数M2是激波上游的马赫数M1和比热比γ的函数。方程有两个解,给出:这些方程的任何虚数解都被排除了。其中一个可能的解,M1 = M2是平凡的,表明只有一个非常弱的激波。一旦找到了M2和M1之间的关系,就可以导出连接激波两侧压力、密度和其他变量的关系。这是通过将M2代入上述导出的方程来完成的。方程的最终形式是:现在考虑“总”属性,穿过激波的熵变由下式给出:以及这以M1的单独形式变为:正交激波的重要特性 马赫数在图16中被绘制出来,以揭示正交激波的重要属性。从图中可以看出:如果M1 > 1,那么M2 < 1,即,如果来流是超音速的,出流是亚音速的。如果M1 < 1,那么M2 > 1,即,如果来流是亚音速的,出流是超音速的。看起来这两个解在数学上都是可能的。但是,如果研究了这种情况的熵变(图16(b)),那么一个解就会违反热力学的一个基本规则。图16:激波下游的马赫数M2和熵增结果表明,如果M1 < 1,那么在激波处熵会减少,这违反了第二定律,因此是物理上不可能的。这个解会产生一个试图扩大流动并降低压力的激波。因此,扩展激波被排除了。如果M1 > 1,熵会增加,这是物理上可能的。这是一个压缩性激波,穿过它压力会增加。所以,可压缩流动的交通规则是这样的:激波总是压缩性的,来流总是超音速的,出流总是亚音速的。图17:可压缩流动的交通规则来源:CFD饭圈

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