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OptFuture | 基于冷壁热流的飞行器天线温度场计算

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前言    

   
01    
   
   
飞行器天线罩装置既是飞行器制导或控制系统天线信号传输通道的重要组成部分,又是飞行器弹体结构的一部分,同时承担着导流、防热、透波和承载等多种功能。该装置必须具备良好热防护能力、抗冲击振动力学性能和良好的电气性能,天线罩设计也就成为高超音速飞行器用天线设计制造的研究重点,其热防护能力更是成为结构设计重点关注的内容之一。

本文使用OptFuture冷壁热流功能和国外某商软对一种飞行器天线罩结构进行温度场计算,并对比两款软件计算结果。其中,国外商软中无冷壁热流功能,故通过将冷壁热流数据转换成热壁热流数据,然后使用普通热流密度进行计算。


飞行器天线罩结构及温度关注位置    

   
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飞行器天线罩由天线罩、气凝胶、天线阵元组件、压板和底座组成,关注温度位置分别为飞行器天线罩上弧面表面T1、天线罩内腔顶面T2、气凝胶下表面T3和天线阵元组件底板的上表面T4,如图1。

图1 飞行器天线罩及温度关注位置


飞行器天线罩材料清单    

   
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飞行器天线罩各零件热参数如表1所示。

表1 飞行器天线罩各零件热参数


边界条件    

   
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飞行器天线罩冷壁热流计算初温为23℃,冷壁热流施加在图1中橘黄色面,天线罩表面的辐射系数取0.4,环境温度为23℃,冷壁热流数据如图2。

图2 飞行器天线罩冷壁热流数据


飞行器天线罩计算结果    

   
05    
   
   

在热流作用下,国外商软和OptFuture计算飞行器天线第96s时的温度场分布见图3,在第96s时,国外商软(左)和OptFuture(右)计算的最高温度分别为1264℃和1300℃,蓝色 区域的温度均低于60℃。第376s时的温度场分布见图4,国外商软(左)和OptFuture(右)计算天线表面最高温度分别为1266℃和1340℃,蓝色 区域的温度均低于60℃。

图3 96s时天线的温度场

图4 376s时天线的温度场

国外商软与OptFuture计算飞行器天线罩位置1~4温度变化曲线见图5,由图知,OptFuture与国外商软结果趋势一致。表2统计了位置1~4温度峰值及相对偏差,结果偏差均在2%以内。

表2 国外商软与OptFuture结果比较

图5 国外商软与OptFuture结果对比


结论    

   
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本文使用OptFuture冷壁热流功能对一种飞行器天线罩温度场进行计算,结果表明OptFuture冷壁热流功能可以计算装配体,结果与国外商软对比偏差较小。OptFuture冷壁热流计算程序为飞行器天线罩装置设计阶段的热防护性能评估提供了设计依据,其在航空航天领域结构热设计中具有重要意义。



来源:OptFuture优解未来
振动航空航天材料热设计控制装配电气
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首次发布时间:2024-10-26
最近编辑:1月前
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转载 | 美国宇航局NASA 转向AI人工智能来设计硬件

《3D打印与工业制造》一书谈到,3D打印由于其天然的数字化特征,且涉及到的海量数据难以通过人类的大脑来理解,人工智能将“主宰”3D打印的发展。根据《人工智能在3D打印领域的应用综述l人工智能赋能3D打印》一文,鉴于流程的复杂性,为了更好的理解在AM-增材制造中中应用AI-人工智能技术,3D科学谷将人工智能的应用领域分解为3D打印前处理、过程中处理和后处理阶段。而当前,通过人工智能(创成式设计软件)来进行复杂仿生力学结构的设计已经不再是“小荷才露尖尖角”,而是登堂入室的进入到NASA的硬件设计“殿堂”。▲航空疲劳与结构完整性国际委员会©NASA....21世纪最好的创新是将生物学与技术相交叉。乔布斯(SteveJobs)快速生成复杂设计在前处理过程中,ML-机器学习可用于3D打印相关的设计方面(几何设计、拓扑优化、原材料设计和粉末特性)。在3D打印原材料设计领域,ML-机器学习的最新进展是可以预测材料特性。在通过人工智能用于3D打印设计方面的典型案例是空客仿生机舱隔离结构,早在2015年,空中客车(Airbus)就推出了首个通过创成式设计开发的轻量化零部件,即3D打印业界所熟知的轻量化仿生机舱隔离结构,该结构是采用高强度轻质铝合金材料与粉末床激光熔化3D打印技术制造的,用于空客A320机舱中,起到分隔客舱与后部食品准备区的作用。在设计航空航天或汽车部件时,此前人类可能从未想过向蚂蚁和寻光植物细胞寻求建议,但如果使用创成式设计软件来塑造零件的设计,不过这一切已经不是梦想,实际上已经在做了。根据3D科学谷的市场观察,空客仿生机舱隔离结构打开了通往复杂设计的灵感大门,人工智能创成式设计软件被大量用于复杂的航空航天硬件设计中。最新的发展包括EOS的AMCM完成了世界上最大的气动火箭发动机的3D打印。这款发动机完全使用先进的软件算法在德国企业软件Hyperganic中设计,无需任何手动CAD建模过程,同时可能是目前有史以来生产的最复杂的增材制造零件——打破了所有传统的工作流程。在AMCM巨大的1m构建体积的3D打印设备用铜打印,这款发动机高80厘米。©Hyperganic这些“长相奇异”的结构让业界明白创成式人工智能设计软件可实现的大量复杂设计,这些设计的工作量通常是人类手动设计无法实现和承受的。©3D科学谷白皮书更轻近日,NASA展示了其通过AI人工智能来设计面向未来任务的硬件。NASA由人工智能创成式设计的航天器硬件看起来类似于某些外星物种遗留下来的骨头,但它们重量更轻,能承受更高的结构载荷,并且开发零件所需的时间只是人类设计的一小部分。▲测量和时域天体物理研究探索者(STAR-X)的结构支架©NASA为了创建这些部件,计算机辅助设计(CAD)专家从任务要求开始,绘制部件与仪器或航天器连接的表面,以及电子设备和其他硬件的任何螺栓和配件。设计人员可能还需要阻挡某些路径,以便创成式人工智能算法生成的设计中不会阻挡激光束或光学传感器。定义了约束条件,人工智能就开始工作了,算法会将这些点连接起来,在短短一两个小时内完成复杂的结构设计。当然在这个过程中算法需要人的辅助,譬如有时候算法会使结构变得太薄。与传统组件相比,人工智能创成式设计的的结构最多可减轻三分之二的重量,并且可以进行后期的铣削加工。当然仅仅通过创成式设计软件生成的设计结果有很多,还要结合仿真和人的经验来进行选择与局部修改。NASA通过其标准验证软件和流程对零件进行分析,以确定潜在的设计错误。结果,开发人员发现人工智能创成式设计实际上降低了风险。在应力分析之后,开发人员发现算法生成的零件并没有人工设计中所具有的应力集中。该组件已被NASA任务的不同阶段采用,包括天体物理气球观测站、地球大气扫描仪、行星仪器、空间天气监测器、太空望远镜,甚至火星样本返回任务。NASA还将人工智能创成式设计用于外行星气候红外望远镜(EXCITE)任务,这是一种气球载望远镜,用于研究围绕其他恒星运行的热木星型系外行星。目前正在建设和测试中,计划使用近红外光谱仪对每颗行星围绕其主恒星的轨道进行连续观测。▲望远镜背面的钛支架©NASA望远镜的背面设计了一个钛支架,其中红外接收器位于铝制低温室内,连接到支撑主镜的碳纤维板。这些材料具有非常不同的热膨胀特性,必须在它们之间建立一个不会对任何一种材料造成压力的接口。由来已久根据3D科学谷的市场观察,NASA对人工智能创成式设计的应用由来已久,另外一个典型案例是Autodesk-欧特克为NASA喷气推进实验室设计的太空着陆器,这是有史以来最复杂的创成式设计的着陆器。着陆器设计外形酷似一只蜘蛛。通过欧特克的创成式设计软件,这个设计方法运用的是大自然的进化结果的防生学计算公式。设计师和工程师们只需要将设计目标、材料、制造材料和成本限制等数据输入到设计软件中,设计软件就能够快速生成多种设计结果作为选项。创成式设计的想法受到仿生学中自下而上的方法的启发。令人着迷的是,欧特克的创成式设计有一个算法来自“白蚁巢穴,以及白蚁使用信息素相互发送信号的方式,开发人员创造了压力或信息素梯度,核心方法非常简单,但结果却很复杂。3D科学谷欧特克和喷气推进实验室的研究人员将着陆器在深太空可能遭受的温度和压力等数据输入到设计软件中,软件根据数学算法生成了数种不同的设计结果。根据3D科学谷的了解,欧特克的Fusion360中的创成式设计包括制造感知技术,这意味着它可以生成多个受可用设计约束影响的设计选项。此外,减材和增材制造技术可帮助用户了解设计的可能性。创成式设计还可以通过创建人类无法想象的可加工几何形状来提高生产力。将创成式设计与制造无缝结合,例如此前欧特克就发布了创成式设计的2.5轴*版本,主要用于生成突破铣削约束的设计。这使得Fusion360用户能够将3D打印与传统的CNC铣削实现更好的结合。通过AutodeskFusion360提供的创成式设计功能,设计和可制造性都是内置的。增材制造和3轴以及5轴铣削加工之间具有各自的特点,这些特点使得这两者之间似乎隔了难以逾越的“鸿沟”,欧特克关于创成式设计的2.5轴版本使得任何拥有数控铣床的人都可以随意使用这种“折衷”的设计来进行加工。除了可以直接访问Fusion360基于云的创成式设计,高级仿真模拟和高级CAM功能外,欧特克Fusion360集成工作区现在还提供真正的混合制造体验,在单一工作流程中结合了先进的增材制造和CAM功能。变革制造、变革设计正如《重新定义制造,赋予零件“生命力”,创成式设计的八大价值》一文提到的,在过去的二十年里,我们的世界在快速加速的技术力量的推动下发生了根本性的变化。增材制造提供了更高的设计自由以从更深的层次上变革和重新定义制造,而创成式软件正在搭载增材制造这项制造技术以构建面向未来的设计。©3D科学谷白皮书使用塑料3D打印和金属3D打印将开启人工智能辅助设计的未来,使更大的组件成为可能,例如结构桁架、移动或展开的复杂系统或先进的精密光学器件。这些技术可以使NASA和其商业合作伙伴在轨道上建造更大的部件,否则这些部件将无法安装在标准运载火箭中,甚至可以使用在这些地方发现的材料来促进在月球或火星上的建设。来源:OptFuture优解未来

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