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【经典教材翻译】22-旋翼的叶片元素理论

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使用叶片元素理论是一种相对简单的方法,可以预测直升机旋翼的更详细性能。在这种方法中,旋翼被沿长度分成多个独立部分。在每个部分应用涉及2D部分升力和阻力的力平衡,以及部分产生的推力和扭矩。同时应用轴向动量平衡。这产生了一组非线性方程,可以为每个叶片部分求解。得到的各部分推力和扭矩的值可以累加以预测旋翼的整体性能。

该理论不包括由旋翼脱落的尖端涡流引起的3-D流速等二次效应,或者由于叶片旋转引起的角加速度导致的径向流分量。由于循环载荷、叶片拍振、旋翼平移和锥角引起的流的修改可以以相对简单的方式进行,但同样可能不包括所有二阶或相变效应。

与实际旋翼结果相比,该理论会过高预测推力,过低预测扭矩,导致理论效率比实际性能高出5%到10%。在极端条件下,当叶片上的流动变得停滞或有相当一部分旋翼叶片处于风车配置状态而其他部分仍在产生推力时,一些流的假设也会失效。

这种分析可以与动量理论结合使用,以提供理想性能极限的精细细节。它可以用来定义所需的总距角、叶片失速区域、由于不平衡循环载荷产生的力矩等。该理论已被发现对于比较研究非常有用,例如优化给定巡航速度的叶片总距设置或确定旋翼的最佳叶片实度。它是一个工具,可以在广泛的操作条件下获得旋翼推力、扭矩和效率的良好一级预测,而无需进行复杂解法的计算开销,例如涡流理论或完整的3-D非稳态流建模。


叶片元素细分  


     

   

旋翼叶片可以细分为下图所示的离散部分。    

对于每个部分,如果假设每个部分只有轴向和角速度分量,并且来自其他部分的诱导流输入可以忽略不计,则可以独立分析流动。因此,在上图所示的AA部分(半径=r),叶片上的流动将由以下组成部分构成。

其中V0是旋翼盘的轴向流,V2是切向流速度矢量, V1是部分局部流速矢量,向量V0和V2的总和。

旋翼叶片段将设置在给定的几何俯仰角(θ),这将是总距、循环和叶片扭转的组合。局部速度矢量将在部分上产生流动攻角。可以使用标准的2-D翼型属性计算部分的升力和阻力。(注意:叶片使用参考线=零升力线,而不是部分弦线)。可以计算部分对推力和扭矩的贡献的升力和阻力分量。    

与推力和升力方向相比的角度差(φ)与设置角(θ)产生局部流动攻角(α)

α=θ−φ

其中

这里,V0=Vi+Vc,其中Vi是旋翼诱导流速度,Vc是直升机垂直爬升速度。由于诱导和爬升速度与旋翼速度相比很小,V1≈V2r

注意:此处显示了悬停和垂直爬升分量,对于前飞将由于旋翼倾斜和前进速度而有额外的速度分量。前进速度还将在不同角度产生不同速度分量的变化,叶片部分在某些时刻朝向车辆运动方向,然后在其他时刻从车辆方向退却。由于前飞效应对V0和V2的修改在本节后面显示。

这个叶片元素的元素推力可以写成

   

其中ρ是空气密度,c是叶片弦长,对φ使用小角度近似。

产生升力的面积将是元素面积乘以叶片数量(B)覆盖的电路,升力系数可以假定与攻角(α)线性相关。

由于旋翼的角速度远大于诱导速度分量,

因此,

叶片元素的推力在绕盘移动时可能会变化,因此需要沿叶片路径平均这个元素分量。

其中Ψ是叶片元素在旋翼盘周围的角位置。


诱导速度(Vi)  


     

   

应用这一理论时的主要复杂性之一是在尝试确定诱导速度(Vi)的大小时。V0是旋翼诱导速度(Vi)的总和,还有由于爬升速度(Vc)、拍振速度(Vf)和旋翼/车辆前进速度(U)的额外增量。诱导速度是产生的推力的函数,而推力又基于诱导速度本身产生的影响,因此V0的方程成为非线性的。    

V1大致等于叶片部分的角速度(Ωr),但也可能由于前飞的前进/后退叶片速度而有增量。在切向流的情况下,速度由已知分量确定,假设忽略小的旋涡效应,因此可以直接计算V1

要准确计算V0,必须应用轴向流动量平衡来预测给定叶片元素上的诱导影响。如下所示的悬停或垂直爬升图,轴向流分量可以定义为诱导速度Vi和爬升速度Vc的组合。

通过径向元素dr的典型流管将具有速度。

叶片部分的局部流速为

并且通过盘截面的元素质量流速为

注意:假设尾流中的下游压力已平衡,与初始入口区域压力相同。    


动量守恒  


     

   

可以应用动量守恒的控制原理来获得Vi的解。

对于轴向,从上游开始,通过dr部分的旋翼,然后进入尾流的流管,沿流管的动量变化必须等于叶片元素产生的推力。

通常,为了消除旋翼循环运动引起的非稳态效应,使用的流管是覆盖旋翼叶片元素扫过的整个旋翼盘面积的流管,所有变量都假定为在一个电路上的时间平均值。对于叶片在此周期中的流动变化,需要进一步细分为叶片通道扇区。

由于推力产生的一个元素段的动量变化将是,

ΔT=动量流量变化

   

由于从入口到尾流的质量流是守恒的,

因此

盘上的动量流也将与出口处的动量流相同,


能量守恒  


     

   

通过应用能量守恒,旋翼所做的功可以与流动的动能变化相关联。

功率也可以通过评估流动的动能变化来找到。    

因此

因此

其中r.dΨ.dr是盘平面上元素流管的面积。

这可以通过围绕上述盘环积分来获得此半径处的总动量变化。

通过将推力的力平衡预测与动量变化预测相等,可以形成一个包含未知变量(Vi)的非线性方程。如果没有像悬停时发生的循环变化,

需要由电机克服的扭矩将是,


叶片元素理论的迭代求解过程


     

   

由于非线性,将需要一种迭代方法来求解元素流管流动。如果没有循环变化,这可以在径向位置的平均推力和动量变化方程上完成。如果有推力载荷的循环变化,则需要在盘环的各个扇区元素上运行该过程。

要开始,需要一个初始的诱导流分量Vi的猜测。这用于找到叶片上的流动攻角。然后可以使用叶片部分属性来估计元素推力和扭矩。有了这些近似的推力和扭矩值,可以使用力/动量变化平衡来给出改进的诱导速度Vi的估计。这个过程可以重复,直到Vi的值在指定的容差内收敛。

应该注意,这个非线性方程组的收敛并不是保证的。当使用线性翼型部分属性时,通常应用一些收敛增强技术(例如Crank-Nicholson欠松弛)就可以得到结果。当使用非线性翼型属性时,即包括失速效应时,获得收敛将更加困难。


旋翼推力和扭矩系数及效率 


     

   

一旦获得Vi的收敛值,就可以使用翼型部分升力和阻力来预测叶片元素部分的推力和扭矩。

通过累加所有径向和扇区叶片元素值,将获得整体旋翼推力和扭矩。

然后可以计算非维数推力和扭矩系数以及它们被计算时的前进比。

其中R是叶片的完整半径,ΩR是旋翼尖端速度,A是旋翼盘的面积。    

前进比是

旋翼功率系数将定义为,

旋翼效率的度量是功重比。这是理想诱导功率与实际所需旋翼功率的比率。它最方便地定义为悬停案例,其中总旋翼功率是用于创建诱导速度(即推力)的功率(Pi)和叶片阻力型线功率(P0)的总和。在悬停案例中,这个总和最接近实际旋翼功率。


循环效应对叶片翼型流动的影响 


     

   

     

对于前飞、机动飞行和应用循环控制输入时,叶片上的局部流动角将围绕盘路径变化。在这种情况下,推力/动量积分需要在盘周围不同位置使用不同的流动角进行。下图显示了由于各种效应引起的代表性角度变化。速度矢量是针对0o、90o、180o和270o的极限情况显示的。中间值可以假定在显示的极限(最大/最小)值之间有正弦波变化。

由于前进速度造成的角度变化。  

局部叶片速度的主要贡献是由于平面流分量U.cos(αT).sin(Ψ)。

下图显示了额外的速度分量。所有速度都是相对于叶片部分的。

   

如果不加以控制,90°(前进叶片)处的较大部分速度和270°(后退叶片)处的减少速度将产生推力分布,从而产生强烈的滚动力矩。

为了抵消这个问题,所有叶片都通过各种机制进行铰接,允许叶片在绕电路移动时上下拍振。再次,拍振可以假定是由推力不平衡产生的正弦波运动。这导致由于叶片运动而产生的额外垂直速度分量。

确切的拍振幅度需要对移动叶片系统进行动态分析,但可以通过假定推力分布需要平衡且不存在残余滚动力矩来估计所需的量。

假设在180°处的最大拍振位移为F,在0°处为-F,那么尖端的拍振速度将是Vfsin(Ψ)。Vf的最大向上速度将出现在90°,最大向下速度在270°。注意,由于叶片铰接点的位置和叶片本身的挠曲,拍振速度Vf的大小将随着径向位置而变化。这可以假定为线性变化。    

通过减少前进叶片的截面角和增加后退叶片的角度来实现滚动力矩的消除。车辆前进速度的限制因素之一将是由于后退叶片攻角过大而导致的失速。


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来源:CFD饭圈
非线性电路理论电机科普控制
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首次发布时间:2024-09-11
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CFD饭圈
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没用过LBM方法的仿真软件没关系,这篇小白文您可以看懂

格子玻尔兹曼方法(LBM)是一种计算流体动力学(CFD)方法,它代表了模拟进行方式的范式转变,使得传统纳维-斯托克斯求解器无法触及的广泛应用成为可能。无论你是经验丰富的CFD专业人士还是渴望了解更多的初学者,理解LBM在现代模拟领域至关重要。由于其在处理复杂流动场景和复杂几何形状方面的能力,LBM的应用已经大幅增长。它已在包括航空航天、汽车和建筑在内的各个领域得到应用。图1:城市CAD模型上速度的可视化01LBM方法格子玻尔兹曼方法(LBM)是一种数值方法,它基于在介观尺度上制定的动力学方程,在宏观尺度上模拟流体动力学。更准确地说,它是“一种并行且高效的算法,用于模拟单相和多相流体流动,并纳入额外的物理复杂性”。它特别适用于模拟复杂的边界条件和多相界面。02LBM的历史背景LBM起源于20世纪80年代开发的格子气体自动机(LGA),作为传统计算流体动力学(CFD)方法的有力竞争者出现。由于需要尖端和高效的模拟技术,LBM从LGA的离散和二进制模型转变为基于连续分布函数的模型。这种转变不仅增强了其准确性,也扩大了其应用范围。多年来,LBM的快速发展和多功能性使其成为流体模拟的首选,特别是在处理复杂几何形状和流动条件时。LBM的另一种解释可以表示为离散速度玻尔兹曼方程。玻尔兹曼方程是由路德维希·爱德华·玻尔兹曼LudwigEduardBoltzmann(1844-1906)推导的,他是一位奥地利物理学家和哲学家,以其在统计力学方面的工作而闻名,预测原子的属性并确定物质的物理属性,如粘度、扩散和热导率。图2:LudwigEduardBoltzmann03LBMVS传统CFD定义LBM的是其格子框架和离散速度集。与传统的CFD方法不同,LBM在离散格子上操作,每个节点都是一个计算点,具有一个相关的分布函数,反映了粒子组在特定方向或速度上移动的可能性。在讨论LBM的应用时,必须强调该方法的适应性和强度。与可能在处理多孔材料等复杂几何形状时遇到限制的传统基于纳维-斯托克斯的方法不同,LBM表现出色。具体来说,LBM的内在离散框架使其能够高效地在复杂结构内模拟流动,使其成为一系列复杂模拟的首选。04LBM的数学框架流体动力学本质上依赖于数学模型来描述和预测流体行为。LBM也不例外,提供了一个独特而复杂的数学框架。4.1-离散速度虽然传统的流体动力学技术将空间和速度场视为连续的,但LBM采用了一种不同的、离散的方法。在LBM中,“格子”一词指的是一个空间网格,其中每个节点或点对应于一个特定位置。速度也是离散的,不是连续的,而是离散成一组数量。这些离散速度通常使用“DnQm”表示法表示:“n”表示空间维度,“m”表示离散速度的计数。这种离散化方法简化了计算过程,特别是在复杂几何形状中。4.2-碰撞和流过程LBM基本上依赖于两个关键过程:碰撞collision和流streaming。在碰撞阶段,每个格子节点上的粒子分布相互作用,导致粒子速度的重新洗牌,确保质量和动量守恒。随后的流阶段看到粒子在碰撞后根据它们的新速度前进到相邻节点。正是通过这些局部(碰撞)和全面(流)的相互作用,LBM有效地捕捉了流体行为的复杂性。4.3-玻尔兹曼方程推导LBM的核心是其基础方程,该方程借鉴了动力学理论中的玻尔兹曼方程。本质上,这个方程检查了粒子分布函数的演变——或者它存在的可能性——随着时间的变化,受到碰撞的影响。当与离散化元素和明确的碰撞-流过程相结合时,LBM提供了一个严格而灵活的流体动力学描述,通常匹配甚至超过了传统CFD方法的能力。LBM的控制方程可以表示如下:其中方程的左侧表示流阶段,右侧表示碰撞阶段。fi表示单粒子位置和动量的离散概率分布函数(i=1…9i=1…9)。c是格子速度τ是松弛参数离散化后,方程可以这样表示:05LBM的工程应用格子玻尔兹曼方法重新定义了各种工程领域的计算流体动力学的可能。与传统基于纳维-斯托克斯的模拟不同,LBM提供了一种介观方法,专注于微观层面上的粒子相互作用。这种独特的方法带来了几个优势,使LBM成为许多应用的变革者。5.1-汽车空气动力学-LMP1赛车使用LBM了解LMP1赛车的空气动力学,这对于优化赛道上的性能至关重要。5.2-特斯拉Cybertruck空气动力学对特斯拉Cybertruck的气动特性进行分析,提供对其设计效率的见解。5.3-多伦多四季风对多伦多四季地区进行风分析,帮助城市规划和建筑设计。5.4-自然通风-百货公司/购物中心使用LBM研究大型商业空间的自然通风,围绕百货公司的风流动追踪,识别循环区域,有助于HVAC设计和能效。5.5-伦敦行人风舒适度对城市规划者来说,这是一个重要的研究,使用LBM分析伦敦行人区域的风舒适度。来源:CFD饭圈

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