基于直升機模式的傾轉(zhuǎn)旋翼氣動外形設(shè)計

基于直升機模式的傾轉(zhuǎn)旋翼氣動外形設(shè)計

0傾轉(zhuǎn)機翼氣動特性的結(jié)構(gòu)方程優(yōu)化傾斜翼飛機具有空氣動力學(xué)和集中翼飛機的特點，其翅膀必須工作在升力機和飛機模式下。結(jié)果表明，傾斜軸的性能最好的指標(biāo)是懸掛效率和城市規(guī)劃效率。在懸停狀態(tài)下旋翼產(chǎn)生的拉力需要平衡全機重量及旋翼尾流對機翼產(chǎn)生的向下載荷,在前飛狀態(tài)下旋翼所需的拉力僅需要用來克服整個飛機所產(chǎn)生的阻力,槳葉弦長和預(yù)扭角分布對這兩種狀態(tài)下的旋翼拉力和功率有重要影響;薄翼型具有較高的阻力發(fā)散馬赫數(shù)和較小的升力系數(shù),厚翼型則相反,因此在槳葉厚度的選擇上,槳根采用厚翼型而槳尖采用薄翼型以使得槳葉具有較大的升力系數(shù)和較高的阻力發(fā)散馬赫數(shù);旋翼轉(zhuǎn)速的選擇范圍受限于旋翼軸的最大扭矩和最大槳尖速度,另外轉(zhuǎn)速的選擇也影響到壓縮性的大小。在給定發(fā)動機功率的情況下,需要對傾轉(zhuǎn)旋翼槳葉的弦長、預(yù)扭角、厚度及翼型分布位置和旋翼轉(zhuǎn)速進(jìn)行優(yōu)化,以使旋翼具有優(yōu)良的懸停效率和巡航效率。準(zhǔn)確計算傾轉(zhuǎn)旋翼的氣動性能的關(guān)鍵是如何有效地確定槳葉任意剖面處的誘導(dǎo)速度,而傾轉(zhuǎn)旋翼槳葉具有展弦比小,負(fù)扭轉(zhuǎn)大的特點,本文采用自由尾跡方法建立了傾轉(zhuǎn)旋翼的氣動特性分析模型,考慮弦長變化和負(fù)扭轉(zhuǎn)的影響,記入了尾跡及其收縮對誘導(dǎo)速度的影響,能夠準(zhǔn)確地描述槳葉誘導(dǎo)速度的分布,氣動性能的計算具有很好的精度。本文的優(yōu)化問題屬于多目標(biāo)優(yōu)化問題,采用了基于協(xié)同機制的多目標(biāo)優(yōu)化策略和遺傳算法優(yōu)化求解;優(yōu)化后旋翼性能得到了明顯的提高。1基于自由尾跡方法的傾轉(zhuǎn)旋翼氣動單根渦流控制方程自由尾跡分析方法是在確定尾跡幾何形狀及渦線環(huán)量的基礎(chǔ)上,由Biot-Savart定律積分得到誘導(dǎo)速度的分布。旋翼氣動模型采用二階升力線理論,即Weissinger-L升力面理論,槳葉沿展向按余弦分成若干小段,在每小段上附著環(huán)量為常值,每片槳葉用四分之一弦線上附著渦代替,附著環(huán)量沿展向變化引起尾隨渦系從槳葉后緣托出,形成近尾跡,近尾跡后接遠(yuǎn)尾跡,它是外部近尾跡聚集成的一條自由的集中渦線,控制點位于四分之三弦線與槳段中線的交點處,通過Kutta-Joukowski定理把槳葉升力與附著渦環(huán)量關(guān)聯(lián)起來。引入固定坐標(biāo)系(x,y,z)和旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系(?x,?y,?z)(x?,y?,z?),固定坐標(biāo)用來描述尾跡位置和幾何形狀,而旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系用來描述槳葉當(dāng)?shù)氐臍鈩迎h(huán)境,坐標(biāo)系及尾跡模型見圖1。槳葉環(huán)量的求解利用了由葉素理論和Kutta-Joukowski定理計算的槳葉剖面氣動力相等的條件,避免了單由槳葉表面法向速度為零的邊界條件求解槳葉環(huán)量與由基于二維翼型數(shù)據(jù)的葉素理論計算的氣動力不一致的問題,充分利用了基于試驗得到的二維翼型的氣動數(shù)據(jù),計算結(jié)果更為可靠。為了求解槳葉環(huán)量,需要確定尾跡形狀。尾跡分離點在總體坐標(biāo)中的位置向量為→r(ψ,ζ)r?(ψ,ζ),其中ψ為槳葉方位角、ζ為尾跡角,它以當(dāng)?shù)氐乃俣茸杂梢苿?單根渦線的控制方程可以寫為:?→r(ψ,ζ)?ψ+?→r(ψ,ζ)?ζ=1Ω(→V∞+→Vind)(1)?r?(ψ,ζ)?ψ+?r?(ψ,ζ)?ζ=1Ω(V?∞+V?ind)(1)式中Ω是旋翼轉(zhuǎn)速,→V∞V?∞為來流速度,→VindV?ind是該點的誘導(dǎo)速度。為了得出旋翼自由尾跡的幾何形狀,需對渦線的控制方程(1)在時間域和空間域進(jìn)行數(shù)值求解,通過二階精度的五點中心差分法來離散控制方程,將槳葉方位和尾跡角以△ψ和△ζ離散,所有方位的尾跡分離點組成了一個二維的求解域(l,k),對于中心點(l-12,k-12)(l?12,k?12):?→r(ψ,ζ)?ψ|(l-12,k-12)=12(→rl,k-1-→rl-1,k-1△ψ+→rl,k-→rl,k-1△ψ)(2)?r?(ψ,ζ)?ψ|(l?12,k?12)=12(r?l,k?1?r?l?1,k?1△ψ+r?l,k?r?l,k?1△ψ)(2)?→r(ψ,ζ)?ζ|(l-12,k-12)=12(→rl-1,k-→rl-1,k-1△ζ+→rl,k-→rl,k-1△ζ)(3)?r?(ψ,ζ)?ζ|(l?12,k?12)=12(r?l?1,k?r?l?1,k?1△ζ+r?l,k?r?l,k?1△ζ)(3)即點(l-12,k-12)(l?12,k?12)速度用它周圍四點的平均速度來近似:→V(→rl-1/2,k-1/2)=→V∞+14(→Vind(→rl-1,k-1)+→Vind(→rl-1,k)+→Vind(→rl,k-1)+→Vind(→rl,k))(4)V?(r?l?1/2,k?1/2)=V?∞+14(V?ind(r?l?1,k?1)+V?ind(r?l?1,k)+V?ind(r?l,k?1)+V?ind(r?l,k))(4)取△ψ=△ζ,將式(2)(3)(4)代入方程(1)可得遞推關(guān)系式:→rl,k=→rl-1,k-1+△ψΩ(→V∞+14(→Vind(→rl-1,k-1)+→Vind(→rl-1,k)+→Vind(→rl,k-1)+→Vind(→rl,k)))(5)r?l,k=r?l?1,k?1+△ψΩ(V?∞+14(V?ind(r?l?1,k?1)+V?ind(r?l?1,k)+V?ind(r?l,k?1)+V?ind(r?l,k)))(5)這里采用文獻(xiàn)中提出的偽隱性預(yù)估修正算法和渦核修正模型求解。進(jìn)行尾跡迭代求解時,必須給尾跡點位置初始化并設(shè)置邊界條件,當(dāng)計算域中所有尾跡分離點都通過式(5)計算了一遍,這樣便完成一次尾跡迭代,直到前后兩次迭代尾跡分離點位置之差小于要求的精度,尾跡形狀便可以確定下來,由此可求得旋翼的拉力和功率,進(jìn)而可以求得懸停和巡航效率:FΜ=C3/2Τ/√2CQ?ΡE=JCΤ/CQFM=C3/2T/2√CQ?PE=JCT/CQ,這里CT為拉力系數(shù),CQ為需用功率系數(shù),J為前進(jìn)比。本文以XV-15全尺寸傾轉(zhuǎn)旋翼為算例,采用上述方法,分析計算了旋翼氣動特性。并將本文計算方法得到的結(jié)果與XV-15全尺寸風(fēng)洞試驗數(shù)據(jù)進(jìn)行了比較,見圖2。以上分析表明本文所采用氣動模型是正確的,可以用于傾轉(zhuǎn)旋翼的氣動特性計算。2傾轉(zhuǎn)旋翼槳葉多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計傾轉(zhuǎn)旋翼槳葉沿展向分布著4種不同翼型,第一種翼型(NACA64-528)布置在槳葉根部和rstation1之間,第二種翼型(NACA64-118)布置在rstation1和rstation2之間,第三種翼型(NACA64-(1.5)12)布置在rstation2和rstation3之間,第四種翼型(NACA64-208)布置在rstation3和槳尖之間,槳葉的弦長和預(yù)扭角定義為立方分布,槳葉厚度分布定義為平方分布,槳葉微段質(zhì)量與弦長二次方成正比,沿展向變化如下:c(ˉr)=c0+c1(ˉr-0.75)+c2(ˉr-0.75)2+c3(ˉr-0.75)3θ(ˉr)=θ0+θ1(ˉr-0.75)+θ2(ˉr-0.75)2+θ3(ˉr-0.75)3c(rˉ)=c0+c1(rˉ?0.75)+c2(rˉ?0.75)2+c3(rˉ?0.75)3θ(rˉ)=θ0+θ1(rˉ?0.75)+θ2(rˉ?0.75)2+θ3(rˉ?0.75)3t/c(ˉr)=t0+t1ˉr+t2ˉr2m(ˉr)=mref(c(ˉr)c(ˉr)ref)2,ˉrt/c(rˉ)=t0+t1rˉ+t2rˉ2m(rˉ)=mref(c(rˉ)c(rˉ)ref)2,rˉ為無量綱展向位置,槳葉總重Wblade=Ν∑i=1=∑i=1NL(m(ˉr)i+m(ˉr)i+12)?ΝL(m(rˉ)i+m(rˉ)i+12)?N為槳葉分段數(shù),L為槳葉單元的長度。2.1多目標(biāo)優(yōu)化描述1優(yōu)化目標(biāo)以懸停效率和巡航效率的最大化為優(yōu)化目標(biāo)Max:FM(Φ)&PE(Φ)2優(yōu)化設(shè)計變量Φ=(rstation1,rstation2,rstation3,c(r),θ(r),t/c(r),Ω)(1)分布在槳葉上的位置rstation1,rstation2,rstation3(2)分布系數(shù)c0、c1、c2、c3(3)旋轉(zhuǎn)角分布系數(shù)θ0、θ1、θ2、θ3(4)厚度分布系數(shù)t0、t1、t2(5)旋轉(zhuǎn)推進(jìn)器Ωhover、Ωcruise(RPM)3m/s200節(jié)(1)在優(yōu)化過程中,懸停和前飛時每步迭代均分別用載荷系數(shù)CT/σ=0.144和CT/σ=0.06配平旋翼,保證每次迭代產(chǎn)生一個可行解,前飛速度為154.32m/s(300節(jié))。(2)旋翼功率系數(shù)(Cp≤CPref(CPref=0.0157),槳葉總重Wblade≤Wref(Wref=164.49),槳葉弦長(0.001≤c/R≤0.5)、預(yù)扭角(-15°≤θ≤45°)、厚度(0.05≤t/c≤0.4)及翼型分布位置的取值范圍(0.15≤rstation1≤0.45,0.5≤rstation2≤0.65,0.65≤rstation3≤0.9),旋翼轉(zhuǎn)速(400≤Ωhover≤450,550≤Ωhover≤600)。4改進(jìn)的多目標(biāo)算法傾轉(zhuǎn)旋翼氣動優(yōu)化設(shè)計是多變量、多約束、多目標(biāo)、非線性強的復(fù)雜計算過程,計算量較大,優(yōu)化之前首先分析了槳葉氣動參數(shù)對于傾轉(zhuǎn)旋翼懸停效率和巡航效率的靈敏度。由圖3可見傾轉(zhuǎn)旋翼懸停效率敏感于槳葉弦長變化,巡航效率敏感于槳葉扭轉(zhuǎn)變化,基于此分析本文采用了基于協(xié)同機制的多目標(biāo)優(yōu)化策略來處理該優(yōu)化問題,將設(shè)計變量按照其對懸停和巡航的靈敏度影響分配到不同的系統(tǒng)中,以減少系統(tǒng)和子系統(tǒng)的設(shè)計變量,明確尋優(yōu)參數(shù),提高優(yōu)化效率。優(yōu)化框架見圖4,其思想就是將多目標(biāo)優(yōu)化問題按照協(xié)同優(yōu)化框架進(jìn)行分解為系統(tǒng)級和子系統(tǒng)級,然后采用協(xié)同優(yōu)化方法進(jìn)行優(yōu)化求解。系統(tǒng)級優(yōu)化目標(biāo)為懸停效率和巡航效率,約束為一致性約束F*1和F*2,設(shè)計變量包括共享設(shè)計變量X0s、耦合設(shè)計變量Y0c、狀態(tài)設(shè)計變量Y0a,θ0collectivehover,θ0collectivecruise分別表示懸停和前飛時旋翼配平的總距,系統(tǒng)級的優(yōu)化采用改進(jìn)的多目標(biāo)遺傳算法(NSGA-II),NSGA-II算法采用個體分層排序,并引入擁擠度算子和保優(yōu)機制,在選擇操作前,先基于Pareto優(yōu)劣性對種群進(jìn)行分層排序,在第一層的個體具有最大的適應(yīng)值,優(yōu)先被復(fù)制入下一代,經(jīng)選擇后參加繁殖的個體所產(chǎn)生的后代同其父代個體共同競爭來產(chǎn)生下一代種群,因此有利于保持優(yōu)良的個體,迅速提高種群的整體水平;子系統(tǒng)1優(yōu)化目標(biāo)為F1,設(shè)計變量為Xl1,約束Gl1為Xl1的相關(guān)約束,子系統(tǒng)2優(yōu)化目標(biāo)為F2,設(shè)計變量為Xl2,約束Gl2為Xl2的相關(guān)約束,子系統(tǒng)級優(yōu)化采用標(biāo)準(zhǔn)的遺傳算法。2.2多目標(biāo)優(yōu)化分析根據(jù)前面定義好的優(yōu)化問題,按照傾轉(zhuǎn)旋翼氣動多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化框架集成系統(tǒng)和子系統(tǒng)優(yōu)化模型,圖5給出了優(yōu)化目標(biāo)的優(yōu)化迭代歷程,目標(biāo)函數(shù)在經(jīng)歷40次優(yōu)化迭代后趨于收斂。表1列出了相關(guān)的優(yōu)化摘要,給出了多目標(biāo)優(yōu)化結(jié)果(排序前5的Pareto非劣解集)。從傾轉(zhuǎn)旋翼的懸停效率和巡航效率的優(yōu)化歷程來看,二者之間是矛盾的,優(yōu)化迭代是一個折衷尋優(yōu)的過程;以第一組為決策者最終設(shè)計參數(shù),在滿足約束條件的情況下,優(yōu)化后的懸停效率比基準(zhǔn)值提高了6.66%,巡航效率比基準(zhǔn)值提高了5.95%,巡航功率降低了1.3%,槳葉重量減輕了2.3%,旋翼整體性能得到了提高。3考慮槳葉參數(shù)對傾轉(zhuǎn)機翼氣動性能的優(yōu)化策略(1)本文針對傾轉(zhuǎn)旋翼槳葉展弦比小,負(fù)扭轉(zhuǎn)大,采用幾種不同翼型的特點,建立了基于自由尾