CN112199784B - 一种共轴刚性双旋翼气动配平方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种共轴刚性双旋翼气动配平方法及系统。所述方法包括：基于升力线斜率Kriging代理模型和阻力系数Kriging代理模型，采用动量叶素理论、尾迹叠加干扰模型及非均匀入流模型构建共轴刚性双旋翼前飞气动模型；采用共轴刚性双旋翼前飞气动模型和牛顿迭代法对共轴刚性双旋翼的前飞状态进行气动配平，得到共轴刚性双旋翼的初步配平气动性能和初步配平操纵量；以初步配平操纵量作为CFD求解器的初始输入，采用CFD求解器和牛顿迭代法对共轴刚性双旋翼的前飞状态进行迭代求解，直至达到配平状态。本发明能在不依赖试验数据与翼型数据库的情况下，提高配平精度和配平效率。

Description

一种共轴刚性双旋翼气动配平方法及系统
技术领域
本发明涉及共轴高速直升机的飞行控制与主旋翼设计领域，特别是涉及一种共轴刚性双旋翼气动配平方法及系统。
背景技术
共轴刚性双旋翼是当前直升机领域高速化发展趋势下的热门构型，主要通过前行桨叶概念的应用实现了对传统单旋翼带尾桨构型直升机的前飞速度的突破。由于拥有两副旋翼，操纵量比单旋翼增加一倍，操纵更加复杂。同时，共轴刚性双旋翼的典型工况为大速度前飞状态，而且其构型核心——前行桨叶概念——以升力偏置量的形式体现在旋翼的前飞气动性能中。在进行旋翼性能评估与高性能桨叶设计时，必须通过配平得到合适的操纵量，使旋翼在产生足够拉力的前提下，实现上下旋翼反扭距的相互抵消、并具有合适的升力偏置量。因此建立高效、高精度的配平方法对共轴刚性双旋翼的研究至关重要。
目前，针对共轴刚性双旋翼的气动配平主要有两种思路：一种是以CAMRAD II软件为代表的使用通过大量的试验测量数据修正后的尾迹模型进行配平计算；第二种是完全使用计算流体力学(Computational Fluid Dynamics，CFD)求解器进行配平计算。由于国内直升机研究起步较晚，没有充足的旋翼试验数据(特别是共轴刚性双旋翼构型)来提供对简单气动模型的校正，因此这种方法不适用于目前国内的研究。鉴于旋翼CFD求解器的发展已经能够较为精确的评估共轴刚性旋翼的气动性能，完全使用CFD求解器方法进行配平具有较高的精度，但是配平过程中CFD求解器计算的全程参与十分消耗计算资源与时间。在这两种思路的基础上，还衍生出了简单气动模型与CFD求解器方法相结合的配平方法，即使用简单气动模型取代配平迭代过程中的部分CFD求解器计算。但是这种思路中的使用的简单气动模型是基于动量叶素理论建立的。虽然该气动模型十分高效，但是其精度建立在所储备的翼型数据库基础上。数据库必须包含大量翼型在广泛来流速度与迎角下的气动数据才能保证气动模型的准确度。而建立一个详实的翼型数据库则需要长期的积累。即使已经建立起较为充足的翼型数据库，在开展旋翼设计工作、配置不在翼型库中的新翼型时，依然需要在研究前期补充大量气动数据才能够满足配平过程中气动模型的使用，这不利于设计工作的开展，会对研究进度造成拖延。
由此可见，在共轴刚性双旋翼气动性能的研究中，尚未建立不依赖于大量数据库(试验数据或者翼型气动数据)的兼顾精度与效率的气动配平方法。
发明内容
基于此，有必要提供一种共轴刚性双旋翼气动配平方法及系统，以在不依赖试验数据与翼型数据库的情况下，提高配平精度和配平效率。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种共轴刚性双旋翼气动配平方法，包括：
构建共轴刚性双旋翼的典型剖面翼型的升力线斜率Kriging代理模型和阻力系数Kriging代理模型；
基于所述升力线斜率Kriging代理模型和所述阻力系数Kriging代理模型，采用动量叶素理论、尾迹叠加干扰模型及非均匀入流模型，构建共轴刚性双旋翼前飞气动模型；
以初始操纵量作为所述共轴刚性双旋翼前飞气动模型的初始输入，采用所述共轴刚性双旋翼前飞气动模型和牛顿迭代法对所述共轴刚性双旋翼的前飞状态进行气动配平，得到共轴刚性双旋翼的初步配平气动性能和初步配平操纵量；所述初步配平操纵量为在配平状态下共轴刚性双旋翼前飞气动模型获得的操纵量；所述初步配平气动性能为在配平状态下共轴刚性双旋翼前飞气动模型输出的气动性能；所述气动性能包括合拉力系数、合力矩系数、升力偏置量、合滚转力矩和上下旋翼俯仰力矩；
以所述初步配平操纵量作为CFD求解器的初始输入，采用所述CFD求解器和所述牛顿迭代法对所述共轴刚性双旋翼的前飞状态进行迭代求解，直至达到配平状态，并将在配平状态下所述CFD求解器获得的操纵量确定为所述共轴刚性双旋翼气动配平后的操纵量。
可选的，所述构建共轴刚性双旋翼的典型剖面翼型的升力线斜率Kriging代理模型和阻力系数Kriging代理模型，具体包括：
由共轴刚性双旋翼桨叶气动外形特征确定典型剖面翼型，并确定所述典型剖面翼型的来流速度变化范围；
基于所述来流速度变化范围和迎角，采用拉丁超立方(Latin HypercubeSamples，LHS)方法生成一维样本空间和二维样本空间；所述一维样本空间中的样本点表征所述典型剖面翼型的不同来流速度；所述二维样本空间中的样本点表征所述典型剖面翼型的不同来流速度与对应的迎角；
采用雷诺平均NS方程(Reynolds-Averaged Navier–Stokes equations，RANS)分别求解所述典型翼型在所述一维样本空间内每个样本点对应的状态下的气动性能和所述典型翼型在所述二维样本空间内每个样本点对应的状态下的气动性能，并计算出所述典型翼型在所述一维样本空间内的升力线斜率以及所述典型翼型在所述二维样本空间内的阻力系数；
采用Kriging模型建立来流速度与所述升力线斜率之间的映射关系，得到升力线斜率Kriging代理模型；采用Kriging模型建立来流速度、所述迎角与所述阻力系数之间的映射关系，得到阻力系数Kriging代理模型。
可选的，所述以所述初步配平操纵量作为CFD求解器的初始输入，采用所述CFD求解器和所述牛顿迭代法对所述共轴刚性双旋翼的前飞状态进行迭代求解，直至达到配平状态，并将在配平状态下所述CFD求解器获得的操纵量确定为所述共轴刚性双旋翼气动配平后的操纵量，具体包括：
确定当前迭代次数下CFD求解器以当前操纵量为输入得到的当前气动性能；
由所述当前气动性能和原始配平目标气动性能判断是否达到配平状态；
若达到配平状态，则将当前迭代次数下的当前操作量确定为所述共轴刚性双旋翼气动配平后的操纵量；
若未到达配平状态，则根据以当前操纵量为输入的所述共轴刚性双旋翼前飞气动模型输出的气动性能和所述当前气动性能对当前迭代次数下的配平目标气动性能进行修正，得到修正后的配平目标气动性能；
由所述修正后的配平目标气动性能和雅可比矩阵，计算下一迭代次数下的操纵量增量；
采用下一迭代次数下的操纵量增量对当前操纵量进行调整，并将调整后的操纵量作为下一迭代次数下的操纵量，更新当前迭代次数后，返回确定当前迭代次数下CFD求解器以当前操纵量为输入得到的当前气动性能的步骤。
可选的，由所述当前气动性能和原始配平目标气动性能判断是否达到配平状态，具体包括：
计算所述当前气动性能和原始配平目标气动性能之间的差值；
判断所述差值是否小于设定收敛标准；
若所述差值小于设定收敛标准，则确定达到配平状态；
若所述差值不小于设定收敛标准，则确定未达到配平状态。
可选的，所述根据以当前操纵量为输入的所述共轴刚性双旋翼前飞气动模型输出的气动性能和所述当前气动性能对当前迭代次数下的配平目标气动性能进行修正，得到修正后的配平目标气动性能，具体为：
Ynew target＝Y0 target+YM-YCFD；
其中，Ynew target为修正后的配平目标气动性能；Y0 target为原始配平目标气动性能；YM为以当前操纵量为输入的所述共轴刚性双旋翼前飞气动模型输出的气动性能；YCFD为当前气动性能。
可选的，所述由所述修正后的配平目标气动性能和雅可比矩阵，计算下一迭代次数下的操纵量增量，具体为：
ΔX(n+1)＝-J-1(YM-Ynew target)；
其中，ΔX(n+1)为下一迭代次数下的操纵量增量；YM为以当前操纵量为输入的所述共轴刚性双旋翼前飞气动模型输出的气动性能；Ynew target为修正后的配平目标气动性能；J为雅可比矩阵。
本发明还提供了一种共轴刚性双旋翼气动配平系统，包括：
代理模型构建模块，用于构建共轴刚性双旋翼的典型剖面翼型的升力线斜率Kriging代理模型和阻力系数Kriging代理模型；
气动模型构建模块，用于基于所述升力线斜率Kriging代理模型和所述阻力系数Kriging代理模型，采用动量叶素理论、尾迹叠加干扰模型及非均匀入流模型，构建共轴刚性双旋翼前飞气动模型；
初步配平模块，用于以初始操纵量作为所述共轴刚性双旋翼前飞气动模型的初始输入，采用所述共轴刚性双旋翼前飞气动模型和牛顿迭代法对所述共轴刚性双旋翼的前飞状态进行气动配平，得到共轴刚性双旋翼的初步配平气动性能和初步配平操纵量；所述初步配平操纵量为在配平状态下共轴刚性双旋翼前飞气动模型获得的操纵量；所述初步配平气动性能为在配平状态下共轴刚性双旋翼前飞气动模型输出的气动性能；所述气动性能包括合拉力系数、合力矩系数、升力偏置量、合滚转力矩和上下旋翼俯仰力矩；
CFD求解器配平模块，用于以所述初步配平操纵量作为CFD求解器的初始输入，采用所述CFD求解器和所述牛顿迭代法对所述共轴刚性双旋翼的前飞状态进行迭代求解，直至达到配平状态，并将在配平状态下所述CFD求解器获得的操纵量确定为所述共轴刚性双旋翼气动配平后的操纵量。
可选的，所述代理模型构建模块，具体包括：
来流速度确定单元，用于由共轴刚性双旋翼桨叶气动外形特征确定典型剖面翼型，并确定所述典型剖面翼型的来流速度变化范围；
样本空间构建单元，用于基于所述来流速度变化范围和迎角，采用LHS方法生成一维样本空间和二维样本空间；所述一维样本空间中的样本点表征所述典型剖面翼型的不同来流速度；所述二维样本空间中的样本点表征所述典型剖面翼型的不同来流速度与对应的迎角；
参数计算单元，用于采用RANS方程分别求解所述典型翼型在所述一维样本空间内每个样本点对应的状态下的气动性能和所述典型翼型在所述二维样本空间内每个样本点对应的状态下的气动性能，并计算出所述典型翼型在所述一维样本空间内的升力线斜率以及所述典型翼型在所述二维样本空间内的阻力系数；
代理模型构建单元，用于采用Kriging模型建立来流速度与所述升力线斜率之间的映射关系，得到升力线斜率Kriging代理模型；采用Kriging模型建立来流速度、所述迎角与所述阻力系数之间的映射关系，得到阻力系数Kriging代理模型。
可选的，所述CFD求解器配平模块，具体包括：
当前气动性能计算单元，用于确定当前迭代次数下CFD求解器以当前操纵量为输入得到的当前气动性能；
配平状态判断单元，用于由所述当前气动性能和原始配平目标气动性能判断是否达到配平状态；
操纵量确定单元，用于若达到配平状态，则将当前迭代次数下的当前操作量确定为所述共轴刚性双旋翼气动配平后的操纵量；
目标气动性能修正单元，用于若未到达配平状态，则根据以当前操纵量为输入的所述共轴刚性双旋翼前飞气动模型输出的气动性能和所述当前气动性能对当前迭代次数下的配平目标气动性能进行修正，得到修正后的配平目标气动性能；
操纵量增量计算单元，用于由所述修正后的配平目标气动性能和雅可比矩阵，计算下一迭代次数下的操纵量增量；
操纵量调整单元，用于采用下一迭代次数下的操纵量增量对当前操纵量进行调整，并将调整后的操纵量作为下一迭代次数下的操纵量，更新当前迭代次数后，返回所述当前气动性能计算单元。
可选的，所述配平状态判断单元，具体包括：
差值计算子单元，用于计算所述当前气动性能和原始配平目标气动性能之间的差值；
收敛判断子单元，用于判断所述差值是否小于设定收敛标准；若所述差值小于设定收敛标准，则确定达到配平状态；若所述差值不小于设定收敛标准，则确定未达到配平状态。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明提出了一种共轴刚性双旋翼气动配平方法及系统，其中，引入基于升力线斜率Kriging代理模型和阻力系数Kriging代理模型，使共轴刚性双旋翼前飞气动模型中的动量叶素计算精度不再依赖于翼型数据库；配平开始后，第一步单纯使用共轴刚性双旋翼前飞气动模型进行初步配平，为CFD求解器参与的配平计算提供一个接近最终结果的初步配平操纵量，该操作所耗时间与CFD求解器计算相比可以忽略不计，但是所给出的初步配平操纵量输入与任意操纵输入相比可以减少CFD求解器参与的配平迭代次数，大大节省了计算时间。本发明与飞行力学软件CAMRAD II所使用的尾迹模型配平相比，不依赖于大量的试验数据对气动模型的修正；与完全使用旋翼CFD求解器进行配平相比，配平精度几乎一致，计算时间节省80％以上。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的共轴刚性双旋翼气动配平方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的气动模型中对旋翼桨盘的微元划分示意图；
图3为本发明实施例提供的气动模型建立过程示意图；
图4为本发明实施例提供的配平流程图；
图5为本发明建立的高效气动模型计算的共轴旋翼前飞状态下的入流比分布图；
图6为本发明0.24前进比状态下对HC1旋翼(Harrington coaxial rotor 1)配平迭代过程中总距操纵量的变化图；
图7为本发明对HC1旋翼最终配平完成后的旋翼性能与试验数据结果对比图；
图8为本发明实施例提供的共轴刚性双旋翼气动配平系统的结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
本实施例的共轴刚性双旋翼气动配平方法的整体构思如下：
(1)分析共轴刚性双旋翼桨叶的气动外形特征，选择典型的剖面翼型，在所研究的前飞速度范围内建立适用于评估典型翼型的升力线斜率的Kriging代理模型和适用于评估典型翼型的阻力系数的Kriging代理模型。
(2)结合动量叶素理论、尾迹叠加干扰模型及Dress非均匀入流模型，建立共轴刚性双旋翼前飞气动模型，其中动量叶素理论计算所需要的桨盘不同位置处翼型剖面升力线斜率和阻力系数数据由步骤(1)中建立的代理模型提供。
(3)开始配平计算，首先使用步骤(2)中建立的高效气动模型使用牛顿迭代法，进行初步气动配平，得到的初步配平操纵量作为CFD求解器中操纵量的初始输入。
(4)使用高精度共轴刚性旋翼CFD求解器评估当前操纵量下的旋翼气动性能。
(5)根据CFD计算得到的气动性能结果判断是否实现配平，如果实现，则配平结束，如果没有则使用CFD计算结果对配平目标进行修正后，重新使用步骤(2)中建立的气动模型基于牛顿迭代法计算得到操纵量增量，对操纵量进行调整后回到步骤(4)，循环直至计算满足配平要求。
下面对本实施例提供的共轴刚性双旋翼气动配平方法进行详细说明。
图1为本发明实施例提供的共轴刚性双旋翼气动配平方法的流程图。
参见图1，本实施例的共轴刚性双旋翼气动配平方法，包括：
步骤101：构建共轴刚性双旋翼的典型剖面翼型的升力线斜率Kriging代理模型和阻力系数Kriging代理模型。所述典型剖面翼型可以为桨叶设计时安插的标准翼型、气动外形变化衔接处的剖面翼型及气动问题突出处的剖面翼型等。
步骤102：基于所述升力线斜率Kriging代理模型和所述阻力系数Kriging代理模型，采用动量叶素理论、尾迹叠加干扰模型及非均匀入流模型，构建共轴刚性双旋翼前飞气动模型。所述非均匀入流模型可以采用常见的Dress非均匀入流模型。
步骤103：以初始操纵量作为所述共轴刚性双旋翼前飞气动模型的初始输入，采用所述共轴刚性双旋翼前飞气动模型和牛顿迭代法对所述共轴刚性双旋翼的前飞状态进行气动配平，得到共轴刚性双旋翼的初步配平气动性能和初步配平操纵量；所述初步配平操纵量为在配平状态下共轴刚性双旋翼前飞气动模型获得的操纵量；所述初步配平气动性能为在配平状态下共轴刚性双旋翼前飞气动模型输出的气动性能。
该步骤实现的是初步配平，初步配平过程中配平方法是牛顿迭代法，该过程牛顿迭代法中求解雅可比矩阵时采用共轴刚性双旋翼前飞气动模型求解。
所述气动性能包括合拉力系数、合力矩系数、升力偏置量、合滚转力矩和上下旋翼俯仰力矩。
步骤104：以所述初步配平操纵量作为CFD求解器的初始输入，采用所述CFD求解器和所述牛顿迭代法对所述共轴刚性双旋翼的前飞状态进行迭代求解，直至达到配平状态，并将在配平状态下所述CFD求解器获得的操纵量确定为所述共轴刚性双旋翼气动配平后的操纵量。
该步骤实现的是最终配平，最终配平过程中配平方法是牛顿迭代法，该过程牛顿迭代法中求解雅可比矩阵时采用共轴刚性双旋翼前飞气动模型求解，计算操纵量增量时使用CFD求解器获得的气动性能对当前配平目标进行修正。
其中，步骤101中所述构建共轴刚性双旋翼的典型剖面翼型的升力线斜率Kriging代理模型和阻力系数Kriging代理模型，具体包括：
由共轴刚性双旋翼桨叶气动外形特征确定典型剖面翼型，并确定所述典型剖面翼型的来流速度变化范围。
基于所述来流速度变化范围和迎角，采用LHS方法生成一维样本空间和二维样本空间；所述一维样本空间中的样本点表征所述典型剖面翼型的不同来流速度；所述二维样本空间中的样本点表征所述典型剖面翼型的不同来流速度与对应的迎角。
采用RANS方程分别求解所述典型翼型在所述一维样本空间内每个样本点对应的状态下的气动性能和所述典型翼型在所述二维样本空间内每个样本点对应的状态下的气动性能，并计算出所述典型翼型在所述一维样本空间内的升力线斜率以及所述典型翼型在所述二维样本空间内的阻力系数。
采用Kriging模型建立来流速度与所述升力线斜率之间的映射关系，得到升力线斜率Kriging代理模型；采用Kriging模型建立来流速度、所述迎角与所述阻力系数之间的映射关系，得到阻力系数Kriging代理模型。
其中，步骤103和步骤104中使用的牛顿迭代法在共轴刚性双旋翼前飞气动配平的应用的具体阐述如下。
建立牛顿迭代所需求解的方程组。对于共轴刚性双旋翼的前飞配平，输入为上下旋翼的总距、横向周期变距和纵向周期变距共6个操纵量，即
Figure BDA0002760238750000091
上标U表示上旋翼，上标L表示下旋翼，下同。求解旋翼可以分别得到上下旋翼的气动性能：拉力系数
Figure BDA0002760238750000092
扭距系数
Figure BDA0002760238750000093
俯仰力矩
Figure BDA0002760238750000101
滚转力矩
Figure BDA0002760238750000102
则输出为配平的目标量：合拉力系数、合力矩系数、升力偏置量、合滚转力矩和上下旋翼俯仰力矩，即{CT,CQ,LOS,Crm,CpmU,CpmL}。
其中，配平的目标性能由上下旋翼的性能计算得到，公式为：
Figure BDA0002760238750000103
Figure BDA0002760238750000104
Crm＝abs(CrmU)-abs(CrmL)。
Figure BDA0002760238750000105
建立起如下方程组：
Figure BDA0002760238750000106
其中，(x1,x2,x3,x4,x5,x6)为上下旋翼的操纵输入量
Figure BDA0002760238750000107
(f1,f2,f3,f3,f5,f6)为旋翼的的气动性能(CT,CQ,LOS,Crm,CpmU,CpmL)；
Figure BDA0002760238750000108
为配平目标值，将原始配平目标记为Y0 target用于判断配平是否收敛。
记X＝[x1,x2,x3,x4,x5,x6]T，Y＝[f1,f2,f3,f3,f5,f6]T。则构造牛顿法的迭代公式：
X(n+1)＝X(n)-J-1(Y(n)-Ytarget)。
则有每一步迭代中操纵量的增量为ΔX(n+1)＝X(n+1)-X(n)，ΔX(n+1)＝[Δθ0U,Δθ1sU,Δθ1cU,Δθ0L,Δθ1sL,Δθ1cL]T。
其中J为所建立的方程组的雅可比矩阵，其表示式如下：
Figure BDA0002760238750000111
基于上述阐述，对步骤104中的采用牛顿迭代法进行说明。
步骤104中，以所述初步配平操纵量作为CFD求解器的初始输入，采用所述CFD求解器和所述牛顿迭代法对所述共轴刚性双旋翼的前飞状态进行迭代求解，直至达到配平状态，并将在配平状态下所述CFD求解器获得的操纵量确定为所述共轴刚性双旋翼气动配平后的操纵量，具体包括：
1)确定当前迭代次数下CFD求解器以当前操纵量为输入得到的当前气动性能。
2)由所述当前气动性能和原始配平目标气动性能判断是否达到配平状态。具体为：计算所述当前气动性能和原始配平目标气动性能之间的差值；判断所述差值是否小于设定收敛标准；若所述差值小于设定收敛标准，则确定达到配平状态；若所述差值不小于设定收敛标准，则确定未达到配平状态。
3)若达到配平状态，则将当前迭代次数下的当前操作量确定为所述共轴刚性双旋翼气动配平后的操纵量。
4)若未到达配平状态，则根据以当前操纵量为输入的所述共轴刚性双旋翼前飞气动模型输出的气动性能和所述当前气动性能(当前CFD求解器获得的气动性能)对当前迭代次数下的配平目标气动性能进行修正，得到修正后的配平目标气动性能。具体为：
Ynew target＝Y0 target+YM-YCFD；
其中，Ynew target为修正后的配平目标气动性能，仅用于计算下一迭代次数下的操纵量增量而不改变原始配平目标；Y0 target为原始配平目标气动性能；YM为当前操纵量下所述共轴刚性双旋翼前飞气动模型获得的气动性能；YCFD为当前气动性能，即以当前操纵量为输入的所述CFD求解器输出的气动性能。
5)由所述修正后的配平目标气动性能和雅可比矩阵，计算下一迭代次数下的操纵量增量。
6)采用下一迭代次数下的操纵量增量对当前操纵量进行调整，并将调整后的操纵量作为下一迭代次数下的操纵量，更新当前迭代次数后，返回步骤1)。
具体为：
ΔX(n+1)＝-J-1(YM-Ynew target)；
其中，ΔX(n+1)为下一迭代次数下的操纵量增量；YM为当前操纵量下所述共轴刚性双旋翼前飞气动模型获得的气动性能；Ynew target为修正后的配平目标气动性能；J为雅可比矩阵，其表达式在此不再赘述。
在实际应用中，实施例中的共轴刚性双旋翼气动配平方法的具体实现过程如下：
整体以牛顿迭代法为框架，通过共轴旋翼CFD求解器保证对旋翼气动性能的预测精度，在此基础上通过以下方法提高配平效率。
一、在牛顿迭代过程中求解雅可比矩阵时，使用建立的高效气动模型取代CFD方法参与计算。
二、通过建立满足精度要求的Kriging代理模型气动模型中动量叶素计算提供所需的翼型剖面升力线斜率与阻力系数数据，不再需要建立包含大量数据的翼型数据库。
三、进入CFD求解前，首先通过单纯使用气动模型进行初步配平，得到更接近最后配平结果的操纵量作为CFD求解的初始输入，从而缩短配平迭代次数。
在此对配平所需的气动模型的建立过程做进一步说明：
气动模型中动量叶素模块的计算，需要将桨盘从根切位置至桨尖位置划分为若干微元进行求解。按展向nr段、方位角方向np段划分，产生了nr×np个微元，如图2所示。每个微元的位置为(r,ψ)，其中r表示展向位置，ψ表示方位角位置。计算时需要每个微元处桨叶剖面翼型的升力线斜率Clα与阻力系数Cd。翼型的升力线斜率随来流速度而变化，阻力系数则与来流速度和迎角两个参数有关。前飞状态下桨盘上任意一点(r,ψ)处的剖面翼型的来流速度为Ωr+Vx sin(ψ)，其中Vx为前飞速度，Ω为旋翼转速；迎角α可由公式
Figure BDA0002760238750000131
计算，其中θ为总距操纵量，Vi为垂向入流速度。
常见的动量叶素模型中，每个剖面翼型的升力线斜率与阻力系数通过已有的翼型数据库中的数据插值获得，求解精度依赖于翼型数据库的充实程度。而且当使用不在数据库中的翼型时，需要先补充大量气动数据才能进行下一步计算，不利于开展共轴旋翼及翼型的设计工作。为了在保证计算精度的前提下缩减计算量，本发明通过建立典型翼型剖面的升力线斜率和阻力系数的代理模型来取代翼型气动数据库。即只需通过适量的二维翼型计算，建立代理模型得到函数Clα＝f(Vx)，Cd＝f(Vx,α)。配平计算时，对于微元(r,ψ)，只需将前飞来流速度Vx与迎角α带入函数中即可得到两个气动参数。精度不再受制于翼型数据库大小，只要保证所建立的代理模型的精度足够即可。
气动模型的建立过程如图3所示，具体过程如下：
步骤1)分析共轴刚性双旋翼桨叶气动外形特征，选择典型剖面翼型。确定所要研究的前飞速度范围为[V1,V2]，则位于桨叶径向位置r处的典型翼型的剖面来流速度变化范围为[V1-Ωr,V2+Ωr]。
步骤2)利用LHS方法生成一个包含n个样本点的一维样本空间S1和二维样本空间S2，每个样本点表征典型翼型的一种来流状态。S1中的样本点(x)表示典型翼型的不同来流速度，S2中的样本点(y1,y2)，表示典型翼型的不同来流速度与迎角，x1与y1均在速度范围[V1-Ωr,V2+Ωr]的限制内。
步骤3)通过RANS方程求解典型翼型在样本空间S1、S2内每个样本点对应的状态下的气动特性，由此可以计算出典型翼型在S1空间内的升力线斜率Clα、在S2空间内的阻力系数Cd。
步骤4)采用Kriging模型建立满足精度要求的状态参数与翼型气动特性之间的映射关系，即x与Clα之间的映射关系Clα＝f1(x)、(y1,y2)与Cd之间的映射关系Cd＝f2(y1,y2)。
步骤5)基于动量叶素理论、尾迹叠加模型与Dress非均匀入流模型，建立共轴双旋翼气动模型。气动模型中计算所需要的翼型剖面升力线斜率和阻力系数由步骤4)中建立的代理模型提供。
气动模型的建立已完成，该气动模型对于共轴旋翼前飞状态的一个算例计算所需时间小于1分钟，与CFD求解计算时间相比可以忽略不计。
开始配平计算，配平过程的整体流程图如图4所示。
步骤1)首先通过建立的高效气动模型使用牛顿迭代法进行初步气动配平。考虑到气动模型计算速度很快，初始输入量对总的气动模型配平时间几乎没有影响，因此该过程的初始操纵输入量均为0。得到的初步配平的操纵量作为CFD求解器中操纵量的初始输入，即
Figure BDA0002760238750000141
步骤2)使用高精度CFD求解器评估当前操纵量下的共轴刚性双旋翼气动性能，YCFD＝[CT,CQ,LOS,Crm,CpmU,CpmL]T。
步骤3)根据CFD计算得到的气动性能结果YCFD是否满足配平收敛条件。配平目标通常为
Figure BDA0002760238750000142
即使得最终的共轴旋翼的升力系数达到
Figure BDA0002760238750000143
升力偏置量达到LOStarget，合滚转力矩、上下旋翼的俯仰力矩配至0。配平是否收敛通过判断当前计算的YCFD中各项性能数据与Y0 target中各项目标值之间的差是否小于收敛标准。如果达到收敛，则配平结束。如果没有则使用CFD计算结果对配平目标进行修正，修正方法为在在原配平目标值基础上加上气动模型评估与CFD评估的气动性能值的差，即Ynew target＝Y0 target+YM-YCFD。YM为同样操纵量下使用气动模型计算得到的性能。修正配平目标后重新使用建立的高效气动模型基于牛顿迭代法计算得到操纵量增量ΔX(n+1)＝X(n+1)-X(n)＝-J-1(YM (n)-Ynew target)，对操纵量进行调整后回到步骤2)，循环直至计算满足配平要求。
使用该配平方法对HC1共轴旋翼进行配平计算。图5为本发明建立的高效气动模型计算的共轴旋翼前飞状态下的入流比分布图，其中图5的(a)部分为共轴刚性旋翼上旋翼桨盘入流比分布图，图5的(b)部分为下旋翼桨盘入流比分布图。图6为0.24前进比状态下配平迭代过程中总距操纵量的变化图。由图6可知，经过6次迭代后收敛，每次迭代只需进行一次CFD计算，证明了本实施例共轴刚性双旋翼气动配平方法的高效性。图7为本发明对HC1最终配平完成后的旋翼性能与试验数据结果对比图，可见在较宽的前飞范围内最终的计算结果与试验相比误差均在5％以内，证明了本实施例共轴刚性双旋翼气动配平方法的高精度。
本实施例中的共轴刚性双旋翼气动配平方法具有以下优点：
(1)本实施例建立的共轴刚性双旋翼前飞气动配平方法，与飞行力学软件CAMRADII所使用的尾迹模型配平相比，不依赖于大量的试验数据对气动模型的修正，普遍适用于共轴刚性旋翼的机理研究与桨叶设计工作等，在保证较高精度的前提下，提高配平效率，缩短研究周期；与完全使用旋翼CFD进行配平相比，配平精度几乎一致，计算时间节省80％以上。
(2)引入Kriging代理模型预测桨盘上不同位置处典型剖面翼型的升力线斜率和阻力系数，使高效气动模型中的动量叶素计算精度不再依赖于翼型数据库，只需要保证所建立的代理模型符合预测精度要求即可。
(3)本实施例的配平开始后，第一步单纯使用高效气动模型进行的初步配平，为CFD参与的配平计算提供一个接近最终结果的初步配平操纵量。该操作所耗时间与CFD计算相比可以忽略不计，但是所给出的初步配平操纵量输入与任意操纵输入相比可以减少CFD参与的配平迭代次数，大大节省了计算时间。
本发明还提供了一种共轴刚性双旋翼气动配平系统，图8为本发明实施例提供的共轴刚性双旋翼气动配平系统的结构图。
参见图8，本实施例的共轴刚性双旋翼气动配平系统，包括：
代理模型构建模块201，用于构建共轴刚性双旋翼的典型剖面翼型的升力线斜率Kriging代理模型和阻力系数Kriging代理模型。
气动模型构建模块202，用于基于所述升力线斜率Kriging代理模型和所述阻力系数Kriging代理模型，采用动量叶素理论、尾迹叠加干扰模型及非均匀入流模型，构建共轴刚性双旋翼前飞气动模型。
初步配平模块203，用于以初始操纵量作为所述共轴刚性双旋翼前飞气动模型的初始输入，采用所述共轴刚性双旋翼前飞气动模型和牛顿迭代法对所述共轴刚性双旋翼的前飞状态进行气动配平，得到共轴刚性双旋翼的初步配平气动性能和初步配平操纵量；所述初步配平操纵量为在配平状态下共轴刚性双旋翼前飞气动模型获得的操纵量；所述初步配平气动性能为在配平状态下共轴刚性双旋翼前飞气动模型输出的气动性能；所述气动性能包括合拉力系数、合力矩系数、升力偏置量、合滚转力矩和上下旋翼俯仰力矩。
CFD求解器配平模块204，用于以所述初步配平操纵量作为CFD求解器的初始输入，采用所述CFD求解器和所述牛顿迭代法对所述共轴刚性双旋翼的前飞状态进行迭代求解，直至达到配平状态，并将在配平状态下所述CFD求解器获得的操纵量确定为所述共轴刚性双旋翼气动配平后的操纵量。
作为一种可选的实施方式，所述代理模型构建模块201，具体包括：
来流速度确定单元，用于由共轴刚性双旋翼桨叶气动外形特征确定典型剖面翼型，并确定所述典型剖面翼型的来流速度变化范围。
样本空间构建单元，用于基于所述来流速度变化范围和迎角，采用LHS方法生成一维样本空间和二维样本空间；所述一维样本空间中的样本点表征所述典型剖面翼型的不同来流速度；所述二维样本空间中的样本点表征所述典型剖面翼型的不同来流速度与对应的迎角。
参数计算单元，用于采用RANS方程分别求解所述典型翼型在所述一维样本空间内每个样本点对应的状态下的气动性能和所述典型翼型在所述二维样本空间内每个样本点对应的状态下的气动性能，并计算出所述典型翼型在所述一维样本空间内的升力线斜率以及所述典型翼型在所述二维样本空间内的阻力系数。
代理模型构建单元，用于采用Kriging模型建立来流速度与所述升力线斜率之间的映射关系，得到升力线斜率Kriging代理模型；采用Kriging模型建立来流速度、所述迎角与所述阻力系数之间的映射关系，得到阻力系数Kriging代理模型。
作为一种可选的实施方式，所述CFD求解器配平模块204，具体包括：
当前气动性能计算单元，用于确定当前迭代次数下CFD求解器以当前操纵量为输入得到的当前气动性能。
配平状态判断单元，用于由所述当前气动性能和原始配平目标气动性能判断是否达到配平状态。
操纵量确定单元，用于若达到配平状态，则将当前迭代次数下的当前操作量确定为所述共轴刚性双旋翼气动配平后的操纵量。
目标气动性能修正单元，用于若未到达配平状态，则根据以当前操纵量为输入的所述共轴刚性双旋翼前飞气动模型输出的气动性能和所述当前气动性能对当前迭代次数下的配平目标气动性能进行修正，得到修正后的配平目标气动性能。
操纵量增量计算单元，用于由所述修正后的配平目标气动性能和雅可比矩阵，计算下一迭代次数下的操纵量增量。
操纵量调整单元，用于采用下一迭代次数下的操纵量增量对当前操纵量进行调整，并将调整后的操纵量作为下一迭代次数下的操纵量，更新当前迭代次数后，返回所述当前气动性能计算单元。
作为一种可选的实施方式，所述配平状态判断单元，具体包括：
差值计算子单元，用于计算所述当前气动性能和原始配平目标气动性能之间的差值。
收敛判断子单元，用于判断所述差值是否小于设定收敛标准；若所述差值小于设定收敛标准，则确定达到配平状态；若所述差值不小于设定收敛标准，则确定未达到配平状态。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (8)

1.一种共轴刚性双旋翼气动配平方法，其特征在于，包括：
构建共轴刚性双旋翼的典型剖面翼型的升力线斜率Kriging代理模型和阻力系数Kriging代理模型；
基于所述升力线斜率Kriging代理模型和所述阻力系数Kriging代理模型，采用动量叶素理论、尾迹叠加干扰模型及非均匀入流模型，构建共轴刚性双旋翼前飞气动模型；
以初始操纵量作为所述共轴刚性双旋翼前飞气动模型的初始输入，采用所述共轴刚性双旋翼前飞气动模型和牛顿迭代法对所述共轴刚性双旋翼的前飞状态进行气动配平，得到共轴刚性双旋翼的初步配平气动性能和初步配平操纵量；所述初步配平操纵量为在配平状态下共轴刚性双旋翼前飞气动模型获得的操纵量；所述初步配平气动性能为在配平状态下共轴刚性双旋翼前飞气动模型输出的气动性能；所述气动性能包括合拉力系数、合力矩系数、升力偏置量、合滚转力矩和上下旋翼俯仰力矩；
以所述初步配平操纵量作为CFD求解器的初始输入，采用所述CFD求解器和所述牛顿迭代法对所述共轴刚性双旋翼的前飞状态进行迭代求解，直至达到配平状态，并将在配平状态下所述CFD求解器获得的操纵量确定为所述共轴刚性双旋翼气动配平后的操纵量；
所述构建共轴刚性双旋翼的典型剖面翼型的升力线斜率Kriging代理模型和阻力系数Kriging代理模型，具体包括：
由共轴刚性双旋翼桨叶气动外形特征确定典型剖面翼型，并确定所述典型剖面翼型的来流速度变化范围；
基于所述来流速度变化范围和迎角，采用LHS方法生成一维样本空间和二维样本空间；所述一维样本空间中的样本点表征所述典型剖面翼型的不同来流速度；所述二维样本空间中的样本点表征所述典型剖面翼型的不同来流速度与对应的迎角；
采用RANS方程分别求解所述典型翼型在所述一维样本空间内每个样本点对应的状态下的气动性能和所述典型翼型在所述二维样本空间内每个样本点对应的状态下的气动性能，并计算出所述典型翼型在所述一维样本空间内的升力线斜率以及所述典型翼型在所述二维样本空间内的阻力系数；
采用Kriging模型建立来流速度与所述升力线斜率之间的映射关系，得到升力线斜率Kriging代理模型；采用Kriging模型建立来流速度、所述迎角与所述阻力系数之间的映射关系，得到阻力系数Kriging代理模型。
2.根据权利要求1所述的一种共轴刚性双旋翼气动配平方法，其特征在于，以所述初步配平操纵量作为CFD求解器的初始输入，采用所述CFD求解器和所述牛顿迭代法对所述共轴刚性双旋翼的前飞状态进行迭代求解，直至达到配平状态，并将在配平状态下所述CFD求解器获得的操纵量确定为所述共轴刚性双旋翼气动配平后的操纵量，具体包括：
确定当前迭代次数下CFD求解器以当前操纵量为输入得到的当前气动性能；
由所述当前气动性能和原始配平目标气动性能判断是否达到配平状态；
若达到配平状态，则将当前迭代次数下的当前操作量确定为所述共轴刚性双旋翼气动配平后的操纵量；
若未到达配平状态，则根据以当前操纵量为输入的所述共轴刚性双旋翼前飞气动模型输出的气动性能和所述当前气动性能对当前迭代次数下的配平目标气动性能进行修正，得到修正后的配平目标气动性能；
由所述修正后的配平目标气动性能和雅可比矩阵，计算下一迭代次数下的操纵量增量；
采用下一迭代次数下的操纵量增量对当前操纵量进行调整，并将调整后的操纵量作为下一迭代次数下的操纵量，更新当前迭代次数后，返回确定当前迭代次数下CFD求解器以当前操纵量为输入得到的当前气动性能的步骤。
3.根据权利要求2所述的一种共轴刚性双旋翼气动配平方法，其特征在于，所述由所述当前气动性能和原始配平目标气动性能判断是否达到配平状态，具体包括：
计算所述当前气动性能和原始配平目标气动性能之间的差值；
判断所述差值是否小于设定收敛标准；
若所述差值小于设定收敛标准，则确定达到配平状态；
若所述差值不小于设定收敛标准，则确定未达到配平状态。
4.根据权利要求2所述的一种共轴刚性双旋翼气动配平方法，其特征在于，根据以当前操纵量为输入的所述共轴刚性双旋翼前飞气动模型输出的气动性能和所述当前气动性能对当前迭代次数下的配平目标气动性能进行修正，得到修正后的配平目标气动性能，具体为：
Ynew target＝Y0 target+YM-YCFD；
其中，Ynew target为修正后的配平目标气动性能；Y0 target为原始配平目标气动性能；YM为以当前操纵量为输入的所述共轴刚性双旋翼前飞气动模型输出的气动性能；YCFD为当前气动性能。
5.根据权利要求2所述的一种共轴刚性双旋翼气动配平方法，其特征在于，所述由所述修正后的配平目标气动性能和雅可比矩阵，计算下一迭代次数下的操纵量增量，具体为：
ΔX(n+1)＝-J-1(YM-Ynew target)；
其中，ΔX(n+1)为下一迭代次数下的操纵量增量；YM为以当前操纵量为输入的所述共轴刚性双旋翼前飞气动模型输出的气动性能；Ynew target为修正后的配平目标气动性能；J为雅可比矩阵。
6.一种共轴刚性双旋翼气动配平系统，其特征在于，包括：
代理模型构建模块，用于构建共轴刚性双旋翼的典型剖面翼型的升力线斜率Kriging代理模型和阻力系数Kriging代理模型；
气动模型构建模块，用于基于所述升力线斜率Kriging代理模型和所述阻力系数Kriging代理模型，采用动量叶素理论、尾迹叠加干扰模型及非均匀入流模型，构建共轴刚性双旋翼前飞气动模型；
初步配平模块，用于以初始操纵量作为所述共轴刚性双旋翼前飞气动模型的初始输入，采用所述共轴刚性双旋翼前飞气动模型和牛顿迭代法对所述共轴刚性双旋翼的前飞状态进行气动配平，得到共轴刚性双旋翼的初步配平气动性能和初步配平操纵量；所述初步配平操纵量为在配平状态下共轴刚性双旋翼前飞气动模型获得的操纵量；所述初步配平气动性能为在配平状态下共轴刚性双旋翼前飞气动模型输出的气动性能；所述气动性能包括合拉力系数、合力矩系数、升力偏置量、合滚转力矩和上下旋翼俯仰力矩；
CFD求解器配平模块，用于以所述初步配平操纵量作为CFD求解器的初始输入，采用所述CFD求解器和所述牛顿迭代法对所述共轴刚性双旋翼的前飞状态进行迭代求解，直至达到配平状态，并将在配平状态下所述CFD求解器获得的操纵量确定为所述共轴刚性双旋翼气动配平后的操纵量；
所述代理模型构建模块，具体包括：
来流速度确定单元，用于由共轴刚性双旋翼桨叶气动外形特征确定典型剖面翼型，并确定所述典型剖面翼型的来流速度变化范围；
样本空间构建单元，用于基于所述来流速度变化范围和迎角，采用LHS方法生成一维样本空间和二维样本空间；所述一维样本空间中的样本点表征所述典型剖面翼型的不同来流速度；所述二维样本空间中的样本点表征所述典型剖面翼型的不同来流速度与对应的迎角；
参数计算单元，用于采用RANS方程分别求解所述典型翼型在所述一维样本空间内每个样本点对应的状态下的气动性能和所述典型翼型在所述二维样本空间内每个样本点对应的状态下的气动性能，并计算出所述典型翼型在所述一维样本空间内的升力线斜率以及所述典型翼型在所述二维样本空间内的阻力系数；
代理模型构建单元，用于采用Kriging模型建立来流速度与所述升力线斜率之间的映射关系，得到升力线斜率Kriging代理模型；采用Kriging模型建立来流速度、所述迎角与所述阻力系数之间的映射关系，得到阻力系数Kriging代理模型。
7.根据权利要求6所述的一种共轴刚性双旋翼气动配平系统，其特征在于，所述CFD求解器配平模块，具体包括：
当前气动性能计算单元，用于确定当前迭代次数下CFD求解器以当前操纵量为输入得到的当前气动性能；
配平状态判断单元，用于由所述当前气动性能和原始配平目标气动性能判断是否达到配平状态；
操纵量确定单元，用于若达到配平状态，则将当前迭代次数下的当前操作量确定为所述共轴刚性双旋翼气动配平后的操纵量；
目标气动性能修正单元，用于若未到达配平状态，则根据以当前操纵量为输入的所述共轴刚性双旋翼前飞气动模型输出的气动性能和所述当前气动性能对当前迭代次数下的配平目标气动性能进行修正，得到修正后的配平目标气动性能；
操纵量增量计算单元，用于由所述修正后的配平目标气动性能和雅可比矩阵，计算下一迭代次数下的操纵量增量；
操纵量调整单元，用于采用下一迭代次数下的操纵量增量对当前操纵量进行调整，并将调整后的操纵量作为下一迭代次数下的操纵量，更新当前迭代次数后，返回所述当前气动性能计算单元。
8.根据权利要求7所述的一种共轴刚性双旋翼气动配平系统，其特征在于，所述配平状态判断单元，具体包括：
差值计算子单元，用于计算所述当前气动性能和原始配平目标气动性能之间的差值；
收敛判断子单元，用于判断所述差值是否小于设定收敛标准；若所述差值小于设定收敛标准，则确定达到配平状态；若所述差值不小于设定收敛标准，则确定未达到配平状态。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112052529B (zh) * 2020-09-25 2023-03-17 中国直升机设计研究所 一种提高大前进比旋翼配平收敛性的计算方法
CN116150887B (zh) * 2023-02-08 2023-10-03 北京中航智科技有限公司 一种共轴直升机配平方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104317980A (zh) * 2014-08-26 2015-01-28 中国直升机设计研究所 一种共轴刚性旋翼气动弹性响应方法
CN107330152A (zh) * 2017-06-01 2017-11-07 南京航空航天大学 一种适用于旋翼飞行器的高效气动配平方法
CN108151996A (zh) * 2017-12-26 2018-06-12 中国空气动力研究与发展中心高速空气动力研究所 一种翼尖涡流区域内飞机飞行安全的评估方法及系统
EP3499391A1 (en) * 2017-12-13 2019-06-19 Facebook, Inc. Automatic aircraft design optimization based on joint aero-dynamic, structural, and energy performance
CN110705126A (zh) * 2019-10-24 2020-01-17 南京航空航天大学 一种直升机旋翼翼型确定方法及系统
CN111737928A (zh) * 2020-06-24 2020-10-02 西北工业大学 一种考虑几何不确定因素的翼型稳健气动优化设计方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104317980A (zh) * 2014-08-26 2015-01-28 中国直升机设计研究所 一种共轴刚性旋翼气动弹性响应方法
CN107330152A (zh) * 2017-06-01 2017-11-07 南京航空航天大学 一种适用于旋翼飞行器的高效气动配平方法
EP3499391A1 (en) * 2017-12-13 2019-06-19 Facebook, Inc. Automatic aircraft design optimization based on joint aero-dynamic, structural, and energy performance
CN108151996A (zh) * 2017-12-26 2018-06-12 中国空气动力研究与发展中心高速空气动力研究所 一种翼尖涡流区域内飞机飞行安全的评估方法及系统
CN110705126A (zh) * 2019-10-24 2020-01-17 南京航空航天大学 一种直升机旋翼翼型确定方法及系统
CN111737928A (zh) * 2020-06-24 2020-10-02 西北工业大学 一种考虑几何不确定因素的翼型稳健气动优化设计方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
自适应设计空间扩展的高效代理模型气动优化设计方法;王超等;《航空学报》;20180417(第07期);第121745-1至121745-19页 *
高速航空拖靶的总体方案和气动外形优化;张宏等;《南京航空航天大学学报》;20080815(第04期);第456-459页 *

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