CN107742050A - 一种面向混合网格高精度阻力预测的熵修正方法 - Google Patents
一种面向混合网格高精度阻力预测的熵修正方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107742050A CN107742050A CN201711122457.XA CN201711122457A CN107742050A CN 107742050 A CN107742050 A CN 107742050A CN 201711122457 A CN201711122457 A CN 201711122457A CN 107742050 A CN107742050 A CN 107742050A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- entropy
- amendment
- interface
- modification method
- high accuracy
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
- G06F2119/06—Power analysis or power optimisation
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
- Y02T90/00—Enabling technologies or technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Aerodynamic Tests, Hydrodynamic Tests, Wind Tunnels, And Water Tanks (AREA)
Abstract
本发明公开了一种面向混合网格高精度阻力预测的熵修正方法,主控方程对流项采用二阶迎风Roe通量差分分裂格式进行离散,粘性项采用中心差分格式离散;在传统Harten‑Yee熵修正基础上,以界面上的法向速度与界面上速度的比值为判断依据,对可能是驻点或者激波所在区域保留熵修正的效果,对平行于翼面流向的界面不使用熵修正或者熵修正尽量小;湍流模型采用S‑A一方程湍流模型,湍流控制方程空间离散采用一阶迎风格式。本发明在不改变其它区域熵修正的同时,在平行于翼面流向的界面上不做熵修正或者减小熵修正,尽量不改变此处的真实耗散,从而把熵修正对阻力预测精度的影响降到了最低,同时保留使用熵修正带来的程序鲁棒性等优点。
Description
技术领域
本发明涉及空气动力学领域,具体涉及一种面向混合网格高精度阻力预测的熵修正方法。
背景技术
Roe格式通量差分分裂格式是以近似Riemann分解为基础的Godunov类求解器,具有耗散小、接触间断分辨率高和激波捕获性能强、可以较好模拟边界层流动等优点,在亚跨超声速流场模拟中得到广泛应用。但对于特定问题Roe格式有时不满足熵条件,会产生非真实的膨胀波,导致非物理解,在强激波和音速点附近,需要对原始的Roe格式进行熵修正。
通常的Harten-Yee熵修正方法,由于翼面法向的速度是小量,导致平行于流向的界面处出现很小的特征值,Harten-Yee熵修正可能会显著提高这一特征值,以避免出现非物理解。但是这样就加大了该界面上物理量的耗散,特别是在附面层内对物面法向速度的求解精度影响较大,导致不能准确地再现附面层的速度剖面和壁面附近的切应力,使摩擦阻力的预测出现偏差。已有的有关Roe格式熵修正方法研究的文章,要么是对已有熵修正的性能做评估,要么是通过改进声速膨胀波附近的熵修正以消除非物理膨胀激波,而有关通过改进熵修正方法提高附面层内阻力预测精度,尤其是提高三维非结构网格阻力预测精度的文章还未见到。
本发明针对非结构混合网格中Roe格式熵修正的特点,通过改进传统的Roe格式Harten-Yee熵修正方法,提出了一种可提高非结构混合网格粘性计算精度的Harten-Yee熵修正改进方法,改进后的熵修正方法残差收敛特性与原始Harten-Yee熵修正一致,计算结果和无熵修正时的计算结果基本一致,改进后的熵修正方法既保留了使用熵修正带来的程序鲁棒性等优点,同时把熵修正对阻力预测精度的影响降到最低,提高了阻力预测精度。
发明内容
为了克服现有技术的上述缺点,本发明提出了一种面向混合网格高精度阻力预测的熵修正方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:一种面向混合网格高精度阻力预测的熵修正方法,包括如下步骤:
步骤一、根据计算模型的数字外形,进行空间离散,生成非结构混合网格;
步骤二、主控方程对流项采用二阶迎风Roe通量差分分裂格式进行离散,粘性项采用中心差分格式离散;
步骤三、对Roe格式进行熵修正:在传统Harten-Yee熵修正基础上,以界面上的法向速度与界面上速度的比值为判断依据,对可能是驻点或者激波所在区域保留熵修正的效果,对平行于翼面流向的界面不使用熵修正或者熵修正尽量小;
步骤四、湍流模型采用S-A一方程湍流模型,湍流控制方程空间离散采用一阶迎风格式;
步骤五、通过迭代运算,得到计算模型的气动特性数据和流场。
与现有技术相比,本发明的积极效果是:本发明提出一种面向非结构混合网格高精度阻力预测的Roe格式熵修正方法,该方法通过改进传统的Roe格式Harten-Yee熵修正方法,在不改变其它区域熵修正的同时,在平行于翼面流向的界面上不做熵修正或者减小熵修正,尽量不改变此处的真实耗散,从而把熵修正对阻力预测精度的影响降到了最低,同时保留使用熵修正带来的程序鲁棒性等优点。
附图说明
本发明将通过例子并参照附图的方式说明,其中:
图1是DLR-F4翼身组合体空间离散网格;
图2是网格不同位置示意图;
图3是无熵修正、Harten-Yee熵修正和本文熵修正三种方法对主控方程变量ρ的残差收敛曲线影响;
图4是无熵修正、Harten-Yee熵修正和本文熵修正三种方法计算的气动力和力矩的值,以及与CFD++、CFL3D、NSU3D等知名CFD软件和NLR、ONERA、DRA等风洞得到的结果比较;
图5是机翼剖面弦向中段速度型比较及放大图;
图6是机翼前缘附近速度型比较及放大图;
其中:no表示无熵修正,modified表示本发明改进的传统Harten-Yee熵修正,original表示传统的Harten-Yee熵修正。
具体实施方式
一种面向混合网格高精度阻力预测的熵修正方法,控制方程采用雷诺平均Navier-Stokes方程,空间离散采用有限体积法,未知变量位于网格单元的体心,计算网格为非结构混合网格,在物面附近附面层内采用的是扁长型的三棱柱网格,主控方程对流项采用二阶迎风Roe通量差分分裂格式进行离散,粘性项采用中心差分格式离散,并采用多重网格技术进行收敛加速。Roe通量差分分裂格式的熵修正是在传统Harten-Yee熵修正基础上,根据网格不同位置,以界面上的法向速度与界面上速度的比值为判断依据,实现不同区域熵修正的不同,降低熵修正对附面层速度剖面和壁面附近切应力的影响,提高阻力的预测精度。湍流模型采用S-A一方程湍流模型,湍流控制方程空间离散采用一阶迎风格式。主控方程和湍流方程时间迭代均采用LU-SGS方法。
本发明方法具体包括以下步骤:
步骤一、控制方程采用非定常可压缩雷诺平均Navier-Stokes方程:
守恒形式的非定常可压缩N-S方程可写成如下积分形式:
其中,Ω为控制体体积,为控制体封闭面面积,表示守恒变量,表示无粘通量,表示粘性通量;
步骤二、根据计算模型的数字外形,进行空间离散,生成非结构混合网格:
根据DLR-F4翼身组合体的数模,进行空间离散,生成非结构混合网格,计算时采用半模进行计算,远场边界取约50倍的机翼平均气动弦长,半模网格单元总数为2164万,其中三棱柱795万,四面体1368万。物面法向三棱柱层数为27层,第一层间距约为1.0×10-6m(y+≈1),物面单元数为29.5万。机翼后缘采用各向异性三角形网格,单元数为32个,生成的网格见图1。
步骤三、控制方程对流项采用二阶迎风Roe通量差分分裂格式进行离散,粘性项采用中心差分格式离散:
Roe格式在控制体单元面上的通量表达式为:
Roe平均矩阵和左右状态差的乘积的求法如下:
其中:
当特征值很小时,Roe格式会违反熵条件,产生非物理解,如膨胀激波、Carbuncle现象等。为避免出现非物理解,需要对Roe平均矩阵的特征值进行熵修正。
步骤四、对Roe格式进行熵修正,在传统的Harten-Yee熵修正基础上,以界面上的法向速度与界面上速度的比值为判断依据,对可能是驻点,或者激波所在区域保留熵修正的效果,对平行于翼面流向的界面不使用熵修正或者熵修正尽量小:
传统的Harten-Yee熵修正方法,公式如下:
其中δ定义为:
δ*是一个小值,一般取0.0~0.4。
传统的Harten-Yee熵修正方法,由于翼面法向的速度是小量,如图2的A处,导致平行于流向的界面处出现很小的特征值,Harten-Yee熵修正可能会显著提高这一特征值,以避免出现非物理解。但是这样就加大了该界面上物理量的耗散,导致不能准确地再现附面层的速度剖面和壁面附近的切应力,使摩擦阻力的预测出现偏差。
对于每个网格面我们定义一个参数c,将每个面的c值乘以传统Harten-Yee熵修正公式中的参数δ*,得到新的δ*值:
δ*=cδ*
参数c的值根据网格位置不同取值为0~1,当c的值为0时,表示此位置不使用熵修正,当c的值为1时,表示此位置采用传统的Harten-Yee熵修正,不影响熵修正的效果。
我们希望在物面附近类似图2中A位置的网格区域不使用熵修正或者熵修正尽量小;但对物面附近类似图2中B位置的网格区域,虽然同样有扁长型网格,因为这个位置可能会是驻点,或者激波所在区域,我们不希望在这些网格的任何界面上减小Harten-Yee熵修正,因此需要将这些区域剔除,在此使用界面上的法向速度与界面上速度的比值来剔除这些界面。为此,我们定义的参数c表达式如下:
其中d表示所求面相邻的两个单元的体心之间的距离,S是该面的面积。对于平行于物面流向的界面来说,d2<<S,因此c≈0;而对于垂直于翼面的界面,d2>>S,因此c≈1;而对于附面层外的网格,一般来说c≈1,不影响熵修正的效果;对于激波区域或驻点附近的网格,公式中的第一项虽然很小,但是由于Vn≈V,第二项的值接近1,因此c≈1。
本步骤中对Roe格式采用的熵修正方法,是对传统Harten-Yee熵修正的改进,可以实现基本不改变其它区域熵修正的同时,在平行于翼面流向的界面上不做熵修正或减小熵修正,尽量不改变此处的真实耗散,既保证了计算程序的鲁棒性,又把熵修正对阻力预测精度的影响降到了最低,提高了阻力的预测精度。
步骤五、湍流模型采用S-A一方程湍流模型,湍流控制方程空间离散采用一阶迎风格式,时间迭代均采用LU-SGS方法:
在S-A湍流模型中,湍流粘性系数μt通过一个中间变量来计算:
由以下控制方程计算得到:
其中:Gν是生成的湍流粘度,Yν是壁面附近区域由于壁面阻尼效应消耗的湍流粘度,Cb2是常量,ν是分子动粘度,是自定义的源项,μt是湍流粘度。
步骤六、通过迭代运算,得到计算模型的气动特性数据和流场。
图3给出了无熵修正、Harten-Yee熵修正和改进后的Harten-Yee熵修正三种方法对主控方程变量ρ的残差收敛曲线影响。可以看出,无熵修正方法的残差只下降了不到4个量级,而使用了熵修正方法后下降了7个量级,在6000步后还将继续下降,并且Harten-Yee熵修正和改进后的Harten-Yee熵修正残差收敛曲线基本一致,收敛性都很好。图4的表中列出了无熵修正、Harten-Yee熵修正和改进后的Harten-Yee熵修正三种方法计算的气动力和力矩的值,以及CFD++、CFL3D、NSU3D等知名CFD软件和NLR、ONERA、DRA等风洞得到的结果,可以看出,本文三种不同熵修正方法计算得到的结果与知名CFD软件计算得到的结果基本一致,与风洞试验结果也吻合较好。总的来说,两种熵修正方法对气动力系数和力矩系数影响较小,相较而言,改进后的熵修正对气动力和力矩影响更小,主控方程残差收敛特性更好,下降量级更多,计算得到的气动力系数和力矩系数与试验结果更接近。改进后的Harten-Yee熵修正方法计算结果与原始Harten-Yee熵修正方法计算结果相比,升力减小约0.7%,阻力减小3.6个阻力单位,低头俯仰力矩减小约0.6%。改进后的Harten-Yee熵修正方法计算结果与无熵修正计算结果相比,在取四位有效数字情况下气动力和力矩值完全相同,升力只有在第5位有效数字,阻力在第6位有效数字才不相同,说明本文的修改将Harten熵修正对气动力的影响降到最低限度,基本上可以忽略不计。可以看出,改进后的熵修正,软件鲁棒性和原始的Harten-Yee熵修正方法基本一样,但计算精度提高,计算结果和无熵修正时的计算结果基本一致,达到了增加软件鲁棒性,同时提高软件阻力预测准度的目的。
我们改进熵修正是希望在类似图2中A处的翼型中部区域附面层内尽量减小或者不加熵修正,而在类似图2中B处的翼型前缘区域附面层内熵修正尽量与原始的Harten-Yee熵修正保持一致。图5是机翼剖面弦向中段速度型的比较,其中右图是左图箭头部分的放大。熵修正对速度型影响比较小,但是从放大图可见,原始的熵修正不仅影响速度矢量的大小,而且影响方向,而本文改进的熵修正,速度型与没用熵修正的结果基本上重合在一起。图6是前缘附近的速度型比较,由图可见,改进后的熵修正与原始的熵修正基本重合,而与无熵修正的结果不同。因此,本文对熵修正的改进达到了我们所希望的效果。
Claims (6)
1.一种面向混合网格高精度阻力预测的熵修正方法,其特征在于:包括如下步骤:
步骤一、根据计算模型的数字外形,进行空间离散,生成非结构混合网格;
步骤二、主控方程对流项采用二阶迎风Roe通量差分分裂格式进行离散,粘性项采用中心差分格式离散;
步骤三、对Roe格式进行熵修正:在传统Harten-Yee熵修正基础上,以界面上的法向速度与界面上速度的比值为判断依据,对可能是驻点或者激波所在区域保留熵修正的效果,对平行于翼面流向的界面不使用熵修正或者熵修正尽量小;
步骤四、湍流模型采用S-A一方程湍流模型,湍流控制方程空间离散采用一阶迎风格式;
步骤五、通过迭代运算,得到计算模型的气动特性数据和流场。
2.根据权利要求1所述的一种面向混合网格高精度阻力预测的熵修正方法,其特征在于:步骤一所述的空间离散采用有限体积法,未知变量位于网格单元的体心,在物面附近附面层内采用的是扁长型的三棱柱网格。
3.根据权利要求1所述的一种面向混合网格高精度阻力预测的熵修正方法,其特征在于:步骤二所述主控方程采用非定常可压缩雷诺平均Navier-Stokes方程。
4.根据权利要求1所述的一种面向混合网格高精度阻力预测的熵修正方法,其特征在于:所述主控方程和湍流控制方程时间迭代均采用LU-SGS方法。
5.根据权利要求1所述的一种面向混合网格高精度阻力预测的熵修正方法,其特征在于:步骤三所述对Roe格式进行熵修正时,对于每个网格面定义一个参数c,将每个网格面的参数c值乘以传统Harten-Yee熵修正公式中的参数δ*,得到新的δ*值:
δ*=cδ*
其中,参数c的值根据网格位置不同取值为0~1。
6.根据权利要求5所述的一种面向混合网格高精度阻力预测的熵修正方法,其特征在于:参数c采用如下公式确定:
<mrow>
<mi>c</mi>
<mo>=</mo>
<mi>M</mi>
<mi>A</mi>
<mi>X</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mfrac>
<mfrac>
<mi>d</mi>
<msqrt>
<mi>S</mi>
</msqrt>
</mfrac>
<msqrt>
<mrow>
<mn>1</mn>
<mo>+</mo>
<msup>
<mfrac>
<mi>d</mi>
<mi>S</mi>
</mfrac>
<mn>2</mn>
</msup>
</mrow>
</msqrt>
</mfrac>
<mo>,</mo>
<mfrac>
<msub>
<mi>V</mi>
<mi>n</mi>
</msub>
<mi>V</mi>
</mfrac>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
其中,Vn表示界面上的法向速度,V表示界面上速度,d表示所求面相邻的两个单元的体心之间的距离,S表示该面的面积。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201711122457.XA CN107742050B (zh) | 2017-11-14 | 2017-11-14 | 一种面向混合网格高精度阻力预测的熵修正方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201711122457.XA CN107742050B (zh) | 2017-11-14 | 2017-11-14 | 一种面向混合网格高精度阻力预测的熵修正方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107742050A true CN107742050A (zh) | 2018-02-27 |
CN107742050B CN107742050B (zh) | 2020-09-22 |
Family
ID=61234630
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201711122457.XA Active CN107742050B (zh) | 2017-11-14 | 2017-11-14 | 一种面向混合网格高精度阻力预测的熵修正方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN107742050B (zh) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110489709A (zh) * | 2019-08-01 | 2019-11-22 | 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 | 基于可压缩流动的解析壁面函数的数值模拟方法 |
CN111324993A (zh) * | 2020-02-21 | 2020-06-23 | 苏州浪潮智能科技有限公司 | 一种湍流场更新方法、装置及其相关设备 |
CN113468679A (zh) * | 2021-09-06 | 2021-10-01 | 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 | 一种基于s-a模型的湍流长度尺度计算方法 |
CN116933553A (zh) * | 2023-08-02 | 2023-10-24 | 上海交通大学 | 数值反应堆中子学的非结构网格体积修正方法 |
CN117494322A (zh) * | 2024-01-02 | 2024-02-02 | 中国人民解放军国防科技大学 | 亚跨超声速流场可控喷管的设计方法、装置、设备和介质 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH10200895A (ja) * | 1996-09-25 | 1998-07-31 | At & T Corp | ビデオの映像コード化およびイントラ・コード化のための固定型または適応型デインターリーブドトランスフォームコード化方法及び装置 |
CN102012953A (zh) * | 2010-11-04 | 2011-04-13 | 西北工业大学 | Cfd/csd耦合求解非线性气动弹性仿真方法 |
CN106650046A (zh) * | 2016-12-02 | 2017-05-10 | 中国船舶工业系统工程研究院 | 一种舰船空气流场的非定常特性获取方法 |
CN107066741A (zh) * | 2017-04-18 | 2017-08-18 | 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 | 基于数据挖掘的气动外形优化设计方法 |
-
2017
- 2017-11-14 CN CN201711122457.XA patent/CN107742050B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH10200895A (ja) * | 1996-09-25 | 1998-07-31 | At & T Corp | ビデオの映像コード化およびイントラ・コード化のための固定型または適応型デインターリーブドトランスフォームコード化方法及び装置 |
CN102012953A (zh) * | 2010-11-04 | 2011-04-13 | 西北工业大学 | Cfd/csd耦合求解非线性气动弹性仿真方法 |
CN106650046A (zh) * | 2016-12-02 | 2017-05-10 | 中国船舶工业系统工程研究院 | 一种舰船空气流场的非定常特性获取方法 |
CN107066741A (zh) * | 2017-04-18 | 2017-08-18 | 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 | 基于数据挖掘的气动外形优化设计方法 |
Non-Patent Citations (5)
Title |
---|
AZIZ MADRANE 等: "Entropy stability of Roe-type upwind finite volume methods on unstructured grids", 《PROCEEDINGS OF SYMPOSIA IN APPLIED MATHEMATICS》 * |
刘扬 等: "基于期望模式修正方法的混合网格多模型估计", 《哈尔滨工程大学学报》 * |
周禹 等: "Roe格式中不同类型熵修正性能分析", 《北京航空航天大学学报》 * |
张培红 等: "计算流体力学软件MFlow及其工程应用", 《2016第八届全国计算物理会议报告文集》 * |
石中均 等: "修正S-A湍流模型在Rotor37计算中的评估", 《装备制造技术》 * |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110489709A (zh) * | 2019-08-01 | 2019-11-22 | 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 | 基于可压缩流动的解析壁面函数的数值模拟方法 |
CN110489709B (zh) * | 2019-08-01 | 2022-06-10 | 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 | 基于可压缩流动的解析壁面函数的数值模拟方法 |
CN111324993A (zh) * | 2020-02-21 | 2020-06-23 | 苏州浪潮智能科技有限公司 | 一种湍流场更新方法、装置及其相关设备 |
CN111324993B (zh) * | 2020-02-21 | 2022-06-07 | 苏州浪潮智能科技有限公司 | 一种湍流场更新方法、装置及其相关设备 |
US11741373B2 (en) | 2020-02-21 | 2023-08-29 | Inspur Suzhou Intelligent Technology Co., Ltd. | Turbulence field update method and apparatus, and related device thereof |
CN113468679A (zh) * | 2021-09-06 | 2021-10-01 | 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 | 一种基于s-a模型的湍流长度尺度计算方法 |
CN116933553A (zh) * | 2023-08-02 | 2023-10-24 | 上海交通大学 | 数值反应堆中子学的非结构网格体积修正方法 |
CN116933553B (zh) * | 2023-08-02 | 2024-02-13 | 上海交通大学 | 数值反应堆中子学的非结构网格体积修正方法 |
CN117494322A (zh) * | 2024-01-02 | 2024-02-02 | 中国人民解放军国防科技大学 | 亚跨超声速流场可控喷管的设计方法、装置、设备和介质 |
CN117494322B (zh) * | 2024-01-02 | 2024-03-22 | 中国人民解放军国防科技大学 | 亚跨超声速流场可控喷管的设计方法、装置、设备和介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN107742050B (zh) | 2020-09-22 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107742050A (zh) | 一种面向混合网格高精度阻力预测的熵修正方法 | |
Li et al. | Aerodynamic optimization of wind turbine airfoils using response surface techniques | |
US9187187B2 (en) | Method of calculating dynamic pressure at the level of an aircraft surface | |
CN104794293A (zh) | 风力机尾流计算方法 | |
CN112362291A (zh) | 一种飞翼布局飞机纵向气动力系数的雷诺数效应修正方法 | |
Mohd et al. | COMPUTATIONALAERODYNAMICS OF HOVERING HELICOPTER ROTORS | |
Boiko et al. | Numerical prediction of laminar-turbulent transition on an airfoil | |
Tabib et al. | Analyzing complex wake-terrain interactions and its implications on wind-farm performance. | |
Klein et al. | Numerical comparison of dynamic stall for two-dimensional airfoils and an airfoil model in the DNW–TWG | |
Tabib et al. | Investigation of the impact of wakes and stratification on the performance of an onshore wind farm | |
Sogukpinar et al. | Implementation of different turbulence model to find proper model to estimate aerodynamic properties of airfoils | |
Haque et al. | Comparison of data correction methods for blockage effects in semispan wing model testing | |
Murayama et al. | CFD validation for high-lift devices: Three-element airfoil | |
Rogers et al. | Validation of computed high-lift flows with significant wind-tunnel effects | |
CN113536461B (zh) | 用于高超声速强激波流场气动热预测的湍流模型修正方法 | |
Yang et al. | A numerical study on aerodynamic noise sources of high-speed train | |
Khalil et al. | Computational analyses of aerodynamic characteristics of naca653218airfoil | |
Sitorus et al. | Hydrodynamic characteristics of cambered NACA0012 for flexible-wing application of a flapping-type tidal stream energy harvesting system | |
Subbian et al. | Calibration of an extended eddy viscosity turbulence model using uncertainty quantification | |
Luo et al. | Prediction of heat transfer and flow transition on transonic turbine airfoils under high freestream turbulence | |
Tsubokura et al. | Simulation and analysis of effects of dynamic pitching for idealized sedan-type vehicle models | |
US20220161920A1 (en) | Free streamline airfoil | |
Miyaji et al. | Extension of the Flux Reconstruction Method to High-Reynolds Number RANS Simulations around High-Lift Devices | |
Price | 3D CFD on an Open Wheel Race Car Front Wing in Ground Effects | |
Dwivedi et al. | Numerical study of bio-inspired corrugated airfoil geometry in a forward flight at a low Reynolds number |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |