馬祺敏,王加浩,張洋,馬列,林健輝,劉小民

(1.西安交通大學(xué)能源與動力工程學(xué)院,710049,西安;2.廣東美的制冷設(shè)備有限公司,528311,廣東佛山)

風(fēng)力機葉片是風(fēng)力機的主要能量轉(zhuǎn)換部件,其設(shè)計的優(yōu)劣直接決定了風(fēng)力機獲取風(fēng)能的效率[1]。對于葉片翼型而言,流動分離是翼型繞流中普遍存在的現(xiàn)象。流動分離會影響翼型的升、阻力并增加能量損失,還會引起翼型表面氣動力的劇烈波動,限制風(fēng)力機的安全與高效運行。因此,研究翼型的流動分離控制技術(shù)具有十分重要的意義。流動分離的控制技術(shù)主要有主動控制技術(shù)和被動控制技術(shù),其中被動流動控制技術(shù)不需要引入外部能量,而是通過改變翼型表面流動的邊界條件來優(yōu)化流場結(jié)構(gòu)[2]。

近年來,隨著仿生學(xué)和流動控制技術(shù)的交叉融合,研究人員通過觀察某些鳥類飛行和魚類游動等特征,提出了抑制流動分離的仿生方法[3-4]。鳥類在著陸過程中或在陣風(fēng)中,通過翅膀上表面的尾緣羽毛微抬來控制飛行姿態(tài)、提高飛行效率(圖1)。因此,在大攻角來流和翼型氣動性能急劇惡化的情況下,在翼型吸力面使用“彈出羽毛”型高升力裝置(被動襟翼)可以抵消與動態(tài)失速相關(guān)的負面氣動效應(yīng)。研究人員采用實驗和數(shù)值計算的方法對大攻角下的仿生襟翼翼型的氣動性能以及襟翼的結(jié)構(gòu)參數(shù)展開了研究[5-9]。其中,Revell等探究了10°攻角下剛性襟翼的長度、附著位置和展開角對翼型氣動性能的影響以及不同參數(shù)設(shè)計下仿生襟翼氣動性能的正、負效應(yīng)[6]。Altman等在NACA-0012、USA-28和Eppler-423共3種不同翼型上安裝相同結(jié)構(gòu)的襟翼后發(fā)現(xiàn),雖然添加襟翼后的3種翼型在失速后的氣動性能均有提高,但并沒有普遍適用的最優(yōu)襟翼結(jié)構(gòu)[7]。這也間接反映了相同的襟翼安裝在不同翼型后會產(chǎn)生不同的氣動效果。Robert等結(jié)合數(shù)值和實驗方法,研究了翼型上添加自激活活動襟翼對二維翼型非定常流動的影響[8]。Johnston等比較了12°～20°攻角范圍內(nèi)翼型表面附加不同展開角度的自由移動襟翼和固定襟翼對氣動性能的影響,發(fā)現(xiàn)襟翼的彈起角度小于60°時翼型獲得最大升力[9]。

鳥類在特殊飛行條件下羽毛微抬的仿生理念大多只應(yīng)用于微小型飛行器或者飛機機翼[10],而將該仿生襟翼應(yīng)用于風(fēng)力機翼型來抑制流動分離的研究相對少見。同時,以往襟翼結(jié)構(gòu)參數(shù)的研究僅限于單一參數(shù)對翼型氣動性能影響,未考慮襟翼結(jié)構(gòu)參數(shù)之間的交互影響作用[11]。常規(guī)的襟翼結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法主要為試錯法,很難協(xié)同匹配出最優(yōu)的襟翼結(jié)構(gòu)參數(shù)組合。RSM在多元線性回歸的基礎(chǔ)上可以尋找目標(biāo)函數(shù)與各參數(shù)因子間的定量規(guī)律,從而獲得各參數(shù)因子水平的最佳組合[12]?；诖?本文以風(fēng)力機S809翼型為基礎(chǔ),采用RSM對翼型仿生襟翼中的結(jié)構(gòu)參數(shù)進行多參數(shù)協(xié)同優(yōu)化設(shè)計,確定各結(jié)構(gòu)參數(shù)及其交互作用對升阻比的影響,得到襟翼結(jié)構(gòu)參數(shù)的最優(yōu)水平組合,以此改善翼型表面的繞流狀態(tài),提高氣動性能。本研究中的仿生襟翼可鉸接在風(fēng)力機葉片上表面,襟翼的彈起和關(guān)閉受到相應(yīng)的液壓驅(qū)動以及機械裝置的控制。借助計算流體動力學(xué)從靜態(tài)、動態(tài)氣動特性兩方面對仿生襟翼翼型和原始翼型的氣動性能進行了對比,分析得到了大攻角下仿生襟翼翼型的流場變化和氣動性能提升的原因,并說明了采用RSM來優(yōu)化襟翼結(jié)構(gòu)的有效性。

1 數(shù)值模擬

1.1 物理模型

本文選取風(fēng)力機專用翼型S809作為基礎(chǔ)翼型,這種翼型具有較高的升阻比和升力系數(shù),被廣泛用于研究風(fēng)力機翼型氣動性能的提升[14-15]。翼型弦長c設(shè)為1 000 mm,來流雷諾數(shù)Re=1×106。受鳥類在飛行失速時羽毛的自適應(yīng)彈起現(xiàn)象啟發(fā),在S809翼型的上翼面添加仿生襟翼并建立相關(guān)幾何模型,以提升大攻角下翼型的氣動性能。圖2為大攻角下S809翼型附加仿生襟翼彈起的二維結(jié)構(gòu)示意圖,對于仿生鳥類襟翼來說,其微抬羽毛的厚度特別薄,因此襟翼厚度按照文獻[13]選為0.032c。至此,仿生襟翼的結(jié)構(gòu)由3個參數(shù)決定,分別為襟翼高度H、襟翼到尾緣的距離D和襟翼彈起角度θ。隨著攻角的變化,仿生襟翼的變化狀態(tài)為:在低攻角下,仿生襟翼附著在翼型表面,對繞流氣流不產(chǎn)生任何影響;隨著攻角增加至失速攻角附近時,后緣區(qū)域出現(xiàn)流動分離,促使襟翼彈起。

1.2 控制方程

采用計算流體力學(xué)商業(yè)軟件ANSYS Fluent 2021對翼型的氣動性能進行數(shù)值求解。在風(fēng)力機的實際工作條件下,氣流流動馬赫數(shù)較小,因此風(fēng)力機翼型鄰域流場中的流體可以視為不可壓縮黏性流體。風(fēng)力機葉片前的來流大小和方向隨時間的不斷變化使得動態(tài)失速現(xiàn)象普遍存在,進而造成翼型周圍存在復(fù)雜分離現(xiàn)象。同時,動態(tài)失速流場與同工況下的靜態(tài)流場有較大差別,因此采用靜態(tài)數(shù)值計算和動態(tài)數(shù)值計算相結(jié)合的方法對翼型的氣動性能進行求解。數(shù)值計算的控制方程采用二維不可壓縮雷諾平均Navier-Stokes(RANS)方程

(1)

式中:ui是流體運動速度;p是壓力;ρ0是密度;γ是運動黏度;fi是質(zhì)量力。

1.2.1 靜態(tài)數(shù)值計算與驗證

使用壓力速度場耦合求解動量方程與質(zhì)量方程。計算采用壓力基的隱式求解器和SIMPLE算法。基于RANS的湍流模型選取兩方程模式的SSTk-ω模型[16]。在流動控制方程的數(shù)值離散中,控制方程的動量項以及黏性項均使用二階迎風(fēng)格式。如圖3所示,S809翼型在攻角為0°時的計算域模型是由半徑為10c的半圓與20c×20c的矩形組合而成,入口邊界距離翼型前緣為10c,出口邊界距離翼型尾緣為20c,上下邊界與翼型相距為10c。翼型表面采用無滑移邊界條件。計算域左側(cè)邊界以及上下邊界為速度入口,來流速度為15 m·s-1;計算域右側(cè)邊界為壓力出口,出口靜壓為0 Pa。翼型周圍的流場采用C型結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格劃分,為了提高翼型邊界層區(qū)域流場的計算精度,近壁面第一層網(wǎng)格滿足y+≤1,所以在網(wǎng)格劃分過程中需要對翼型和襟翼進行局部加密,網(wǎng)格劃分具體細節(jié)見圖3。為了保證計算的收斂精度,控制流場內(nèi)所有物理量的最大殘差在10-6以下?；谝陨嫌嬎銞l件對翼型在0°～25°攻角下進行靜態(tài)求解。

以升力系數(shù)作為響應(yīng)目標(biāo),隨機選取10°攻角下的翼型計算域進行網(wǎng)格無關(guān)性驗證,以此來消除網(wǎng)格數(shù)對計算結(jié)果的影響。不同網(wǎng)格數(shù)與升力系數(shù)之間的關(guān)系如圖4所示,可以看出當(dāng)網(wǎng)格數(shù)大于14萬時,升力系數(shù)曲線基本穩(wěn)定,波動誤差在0.4%以內(nèi)。最終選用計算域網(wǎng)格數(shù)為16萬。

根據(jù)Somers等的實驗結(jié)果[17]與Hao等的計算結(jié)果[18]對靜態(tài)數(shù)值計算的準確性進行了驗證。圖5顯示了攻角為0°～25°時翼型升力系數(shù)計算結(jié)果與實驗結(jié)果的對比,可以看到本文計算結(jié)果與上述結(jié)果吻合良好,而在大攻角下,翼型處于失速工況,失速后引起的三維效應(yīng)較強,導(dǎo)致大攻角下的模擬值與實驗值相差較大,但計算所得升力系數(shù)隨攻角的變化趨勢仍與實驗一致。在大攻角下,相比于Hao等的計算結(jié)果[18],本文的計算結(jié)果與實驗結(jié)果[17]吻合度更高。因此,本文計算模型有效,可用來預(yù)測二維翼型的氣動性能。

1.2.2 動態(tài)數(shù)值計算與驗證

翼型的動態(tài)數(shù)值計算仍然采用靜態(tài)數(shù)值模擬中的結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格,并采用滑移網(wǎng)格模型。定義翼型繞翼型前緣點在0°～25°攻角范圍內(nèi)做周期性振蕩,攻角的變化形式為

α(t)=α0-Δαcos(2πft)

(2)

式中:α(t)為瞬時攻角;α0為平均攻角;Δα為振幅攻角;f為翼型的周期振蕩頻率;t為做周期振蕩的時間。

為表征振蕩運動對主流運動影響的大小,在翼型的周期性振蕩運動中引入了一個描述翼型運動的非定常性無量綱參數(shù)換算頻率

(3)

式中u∞為來流速度。

翼型的動態(tài)失速特征主要由平均攻角α0、振蕩幅度Δα以及換算頻率k這3個參數(shù)所決定。本文動態(tài)失速工況為:α0=14°,Δα=10°,k=0.05。為保證計算準確性,以定常計算得到的收斂解作為初始流場進行非定常流動計算,計算模型仍采用SSTk-ω模型,計算時間步長dt為0.000 67 s。圖6給出了S809翼型升力系數(shù)在計算過程中的周期性演變,在第一個俯仰周期之后,升力系數(shù)開始出現(xiàn)周期性振蕩。因此,本文選取第3個俯仰周期內(nèi)的計算數(shù)據(jù)用于分析。此外,為驗證本研究中動態(tài)計算結(jié)果的準確性,將翼型動態(tài)計算結(jié)果與Ramsay等[19]的實驗結(jié)果和Hu等[20]的計算結(jié)果進行對比分析,結(jié)果如圖7所示?？梢钥闯?本文計算結(jié)果與上述結(jié)果吻合較好,說明采用該計算方法得到的非定常結(jié)果具有較高的準確性。

2 仿生襟翼的響應(yīng)面優(yōu)化設(shè)計

2.1 響應(yīng)面方法

響應(yīng)面(RSM)是由實驗設(shè)計、回歸分析和非線性優(yōu)化等綜合而成的一種優(yōu)化方法。它采用多項式回歸技術(shù)對實驗數(shù)據(jù)進行最小二乘法擬合,從而建立起多因素響應(yīng)問題,然后依據(jù)模型對影響因素進行非線性優(yōu)化,得到各因素與設(shè)計目標(biāo)的響應(yīng)關(guān)系以及設(shè)計目標(biāo)的最優(yōu)值[21]。

2.2 實驗設(shè)計及響應(yīng)面模型建立

由于風(fēng)力機葉片在失速之后氣動性能會降低,本文采用附加仿生襟翼結(jié)構(gòu)主要用來改善大攻角下的翼型氣動性能。因此,選擇大攻角下對仿生襟翼結(jié)構(gòu)進行響應(yīng)面優(yōu)化設(shè)計更有效果,且由于14°攻角接近于翼型靜態(tài)失速攻角,故本設(shè)計選取14°攻角進行研究。選取仿生襟翼高度H、襟翼到尾緣的距離D、襟翼彈起的角度θ這3個參數(shù)作為實驗設(shè)計因子?？紤]到Box-Behnken實驗設(shè)計方法樣本空間少、效率高的優(yōu)點,本研究采用Box-Behnken方法進行實驗設(shè)計。根據(jù)實際設(shè)計經(jīng)驗,設(shè)計變量的取值范圍為:θ=10°～30°,D=0.2%c～0.4%c,H=0.05%c～0.2%c。

根據(jù)以上因子取值范圍,為簡化計算,將各因子轉(zhuǎn)化為編碼變量。各因子水平見表1。

表1 影響因子水平

由于翼型氣動特性的指標(biāo)中升阻比更能反映翼型的綜合氣動性能,因此本研究選取升阻比作為響應(yīng)。根據(jù)Box-Behnken實驗設(shè)計方法所得到的17組實驗樣本空間及各方案的實驗結(jié)果如表2所示。

表2 實驗方案及結(jié)果

采用最小二乘法對上述實驗設(shè)計方案及結(jié)果進行回歸方程的二次多項式擬合,得到基于上述影響因子及其交互效應(yīng)與響應(yīng)的函數(shù)關(guān)系如下

G=-45.19+3.64A+64.41B+428.05E-
2.06AB-10.95AE-224.80BE-0.04A2-
36.03B2-473.40E2

(4)

因此,根據(jù)檢驗式(4)中的數(shù)學(xué)模型,最優(yōu)翼型升阻比所對應(yīng)的襟翼結(jié)構(gòu)的各參數(shù)分別為:θ=12.35°,D=0.2%c,H=0.2%c。

3 結(jié)果分析

3.1 靜態(tài)氣動特性結(jié)果分析

將上述RSM方法得到的最佳襟翼結(jié)構(gòu)應(yīng)用于1.2.1小節(jié)的數(shù)值計算模型中,計算所得到的原始翼型、可彈起襟翼翼型和固定襟翼翼型在0°～25°攻角下的靜態(tài)氣動特性曲線如圖8所示。

圖8(a)為3種翼型的升力系數(shù)隨攻角的變化。在0°～11°攻角下,固定襟翼翼型與原始翼型相比升力系數(shù)均減小,而閉合狀態(tài)的可彈起襟翼翼型的氣動性能較原始翼型基本不變。隨著攻角逐漸增大,當(dāng)攻角為11°時,可彈起襟翼翼型的襟翼彈起。因此,從12°攻角開始,可彈起襟翼翼型與固定襟翼翼型的升力變化一致,且可彈起襟翼翼型的升力系數(shù)較原始翼型均得到了提升。其中,可彈起襟翼翼型在攻角為14°時的升力較原始翼型提升最大,相對于原始翼型提升了13.67%,并且該攻角也是最優(yōu)襟翼結(jié)構(gòu)的設(shè)計攻角,間接說明了響應(yīng)面設(shè)計方法提升襟翼氣動性能的有效性。圖8(b)給出了3種翼型阻力系數(shù)的對比,固定襟翼翼型在0°～11°攻角下的阻力系數(shù)均高于原始翼型,并且攻角越小,固定襟翼翼型的阻力系數(shù)越大。當(dāng)攻角大于11°時,可彈起襟翼翼型和固定襟翼翼型的阻力系數(shù)開始低于原始翼型。攻角14°時可彈起襟翼翼型和固定襟翼翼型的阻力相比于原始翼型降低了3.98%。圖8(c)給出了3種翼型的升阻比的對比。當(dāng)攻角α在0°～11°時,固定襟翼翼型的升阻比明顯低于原始翼型。當(dāng)攻角大于11°時,可彈起襟翼翼型和固定襟翼翼型的升阻比開始高于原始翼型,在攻角α=13°時,升阻比提升最大,較原始翼型提升了53%。同時,從圖8可以看出,可彈起襟翼翼型和固定襟翼翼型失速點較原始翼型后移,這說明了襟翼結(jié)構(gòu)對翼型在大攻角下的失速特性也有積極的改善作用。

上述分析表明,在大攻角下仿生襟翼可以明顯提升翼型的升力并且降低阻力,并改善翼型在大攻角下的失速特性。RSM模型所預(yù)測的最優(yōu)襟翼結(jié)構(gòu)在14°攻角時的升阻比為26.81,數(shù)值計算結(jié)果為26.60,相對誤差為0.78%,RSM方法預(yù)測的翼型升阻比與數(shù)值計算結(jié)果較一致,說明RSM方法的較高預(yù)測精度以及RSM方法用于優(yōu)化襟翼結(jié)構(gòu)的合理性。

為進一步探究大攻角下優(yōu)化仿生襟翼翼型氣動性能提升的原因,圖9顯示了14°、18°和22°攻角下原始翼型與仿生襟翼翼型鄰域流線及速度的分布情況。當(dāng)α=14°時,原始翼型尾緣發(fā)生了流動分離現(xiàn)象,在翼型吸力面后緣出現(xiàn)了一個較大的分離渦,而襟翼會對流體產(chǎn)生阻擋作用,迫使流體改變運動方向,將吸力面后緣處大分離渦分割成為小的渦團,所以在α=14°時仿生襟翼翼型除了吸力面的分離渦以外,還有位于襟翼尾緣的旋向相反的小分離渦以及位于襟翼與翼型吸力面之間的均勻分布的5個小尺度角渦。由于襟翼對吸力面分離渦的分割作用,吸力面的分離渦的體積比原始翼型分離渦體積更小。同時,仿生襟翼對來流的阻擋作用限制了分離渦向翼型尾緣移動,因此原始翼型上翼面分離渦的渦心位置較仿生襟翼翼型更靠近翼型尾緣。當(dāng)攻角逐漸增加至18°時,原始翼型與仿生襟翼翼型尾緣處的分離渦均明顯增大,分離層加厚并向翼型前緣靠近,分離渦的渦心沿著吸力面向后方移動并且逐漸遠離吸力面,襟翼尾緣的旋向相反的小分離渦逐漸后移并變大。與原始翼型相比,仿生襟翼翼型吸力面上分離渦體積更小。當(dāng)α=22°時,原始翼型與仿生襟翼翼型吸力面上的分離渦已經(jīng)完全覆蓋了翼型的吸力面。仿生襟翼翼型吸力面與襟翼之間的5個小尺度角渦也匯聚成為了一個相對較大的角渦。

為進一步驗證在大攻角下采用優(yōu)化仿生襟翼對翼型氣動性能提升的有效性,將原始翼型和仿生襟翼翼型沿展向延伸,建立了原始翼型和仿生襟翼翼型的三維計算模型,如圖10所示。圖11為原始翼型與仿生襟翼翼型的三維模型氣動性能對比。在0°～11°攻角下,由于仿生襟翼處于閉合狀態(tài),附加襟翼翼型的升、阻力特性較原始翼型基本不變。α=11°時襟翼彈起,隨著攻角的繼續(xù)增加,附加襟翼翼型的升力系數(shù)均高于原始翼型,阻力系數(shù)均低于原始翼型。這說明了在大攻角情況下,附加襟翼使得翼型的氣動性能得到了改善,這與二維翼型的升阻力特征變化基本一致。因此,上述結(jié)果驗證了該優(yōu)化襟翼結(jié)構(gòu)在三維葉片中同樣具有改善翼型氣動性能的作用。

湍動能是湍流強度和流體能量耗散的指標(biāo)。圖12選取了α=14°,18°時兩種三維葉片的湍動能分布情況。由圖可知,仿生襟翼翼型尾緣后方的高湍動能區(qū)域與原始翼型相比明顯減小,說明仿生襟翼減弱了尾流中間區(qū)域以及翼型尾緣后方的湍動能。因此在大攻角條件下,仿生襟翼能夠抑制湍流脈動,從而提高翼型氣動性能。具有二維結(jié)構(gòu)特征的仿生襟翼的優(yōu)化設(shè)計對三維模型的氣動性能提升也同樣有效。

3.2 動態(tài)氣動特性結(jié)果分析

為了進一步對仿生襟翼翼型氣動性能的影響進行深入研究,根據(jù)上述動態(tài)計算模型對可彈起襟翼翼型、固定襟翼翼型與原始翼型進行了動態(tài)氣動特性的計算,動態(tài)特性下的升力系數(shù)和阻力系數(shù)的遲滯曲線如圖13所示。基于襟翼的工作狀態(tài),動態(tài)工況下的仿生襟翼翼型上襟翼的彈起角度為14°。在上仰過程中,固定襟翼翼型在α=4°～14°之間的升力系數(shù)低于原始翼型和可彈起襟翼翼型;當(dāng)α>14°后,固定襟翼翼型和可彈起襟翼翼型升力系數(shù)均高于原始翼型;當(dāng)α=18°時,固定襟翼翼型和可彈起襟翼翼型的升力系數(shù)取得了最大值,較原始翼型提升了25.85%。在下俯過程中,當(dāng)α=4°～10°時,固定襟翼翼型的升力系數(shù)低于原始翼型和可彈起襟翼翼型;當(dāng)α>1°后,固定襟翼翼型和可彈起襟翼翼型升力系數(shù)均高于原始翼型;當(dāng)α=21°時,固定襟翼翼型和可彈起襟翼翼型的升力系數(shù)最大,較原始翼型提升了41.8%。根據(jù)圖13(b)可知:在下俯運動過程中α=4°～10°時,固定襟翼翼型的阻力系數(shù)略高于原始翼型和可彈起襟翼翼型;在α>10°時,固定襟翼翼型和可彈起襟翼翼型的阻力系數(shù)與原始翼型幾乎一致,但在上仰過程中固定襟翼翼型和可彈起襟翼翼型的阻力系數(shù)均小于原始翼型。上述分析表明,可彈起襟翼翼型相比于固定襟翼翼型能夠避免小攻角時襟翼對翼型氣動性能造成的負面影響,而在大攻角時,彈起襟翼使得翼型的氣動性能得到提升。

圖14為大攻角下仿生襟翼翼型和原始翼型做俯仰運動時的瞬時渦量分布云圖。在翼型上仰過程中,α=14°時的渦量幾乎覆蓋了仿生襟翼翼型和原始翼型的整個表面,但較大的渦量主要集中在翼型的后半部分和上翼面周圍。在靜態(tài)工況下,翼型的失速攻角約為14°,但是在動態(tài)工況下翼型上仰至14°還沒有出現(xiàn)明顯的流動分離,這說明動態(tài)失速工況下翼型上仰階段的失速攻角被延遲。當(dāng)翼型上仰至α=20°時,原始翼型與仿生襟翼翼型的表面出現(xiàn)了明顯的流動分離現(xiàn)象,翼型吸力面的尾緣出現(xiàn)了較為明顯的分離渦。由于襟翼的作用,仿生襟翼翼型的分離渦仍保持較好的附壁效果,并且尾緣的兩個相干分離渦也明顯減小,這解釋了圖13中仿生襟翼翼型在α=10°～22°范圍內(nèi)升力大幅提升的原因。隨著翼型進一步上仰,翼型尾緣處的分離渦逐漸向前緣移動,當(dāng)上仰攻角增加到24°時,仿生襟翼翼型與原始翼型吸力面的分離渦和翼型尾緣的尾渦面積明顯增大,并且流動分離情況加劇,這也是圖13的動態(tài)氣動曲線中翼型的升力急劇下降和阻力波動的原因。在翼型逐漸下俯過程中,上述兩個渦結(jié)構(gòu)依然存在。與α=24°相比,α=20°時原始翼型與仿生襟翼翼型吸力面的分離渦減小、尾渦增大。仿生襟翼翼型吸力面的分離渦和尾渦均分裂成兩個,并逐漸脫離向翼型后方移動,而且仿生襟翼翼型的分離渦包裹了位于翼型尾緣的尾渦,限制了尾渦的產(chǎn)生與發(fā)展,因此仿生襟翼翼型的尾渦較原始翼型小。當(dāng)翼型下俯至α=14°時,附著在兩種翼型表面和尾緣的分離渦脫落,同時在上翼面有分離渦重新生成。原始翼型在α=14°已經(jīng)發(fā)生明顯的流動分離,而仿生襟翼翼型表面的分離渦仍為附著流動狀態(tài),使得翼型的動態(tài)失速延遲,渦結(jié)構(gòu)的變化是導(dǎo)致翼型的動態(tài)氣動特性變化的主要原因。

4 結(jié)論與展望

(1)本文結(jié)合數(shù)值計算和RSM建立了襟翼結(jié)構(gòu)參數(shù)的樣本空間,得到了最優(yōu)襟翼結(jié)構(gòu)參數(shù)組合。結(jié)果顯示,RSM方法得到的最優(yōu)襟翼結(jié)構(gòu)使得翼型在14°攻角時的升力較原始翼型提升了13.67%,阻力較原始翼型降低了3.98%,與預(yù)測的升阻比誤差小于1%,說明RSM數(shù)學(xué)模型有較高預(yù)測精度。

(2)靜態(tài)計算結(jié)果表明,大攻角下仿生襟翼抑制了翼型吸力面的流動分離,進而大幅提升了仿生襟翼翼型的氣動性能。在α=13°時,最優(yōu)仿生襟翼翼型的升阻比較原始翼型提升了53%,說明了大攻角下仿生襟翼提升翼型的氣動性能理念的合理性。

(3)動態(tài)計算結(jié)果表明,在下俯過程中α=21°時,最優(yōu)仿生襟翼翼型的升力提升最大,較原始翼型提升了41.8%。襟翼結(jié)構(gòu)主要改變了大攻角下分離渦和尾渦的大小及分布特點,抑制了翼型吸力面和尾緣的流動分離程度,進而延遲動態(tài)失速攻角。

(4)本文從流場結(jié)構(gòu)角度出發(fā),全面分析了仿生襟翼對風(fēng)力機葉片氣動性能的影響。在后續(xù)研究中,作者將從實際工程角度出發(fā)進行驗證及控制研究,以使該方法產(chǎn)生工程價值。