CN113998145A - 飞行器边界层失稳特征检测方法、装置、设备及介质 - Google Patents

飞行器边界层失稳特征检测方法、装置、设备及介质 Download PDF

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CN113998145A CN202210000548.0A CN202210000548A CN113998145A CN 113998145 A CN113998145 A CN 113998145A CN 202210000548 A CN202210000548 A CN 202210000548A CN 113998145 A CN113998145 A CN 113998145A
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Abstract

本发明公开了飞行器边界层失稳特征检测方法、装置、设备及介质，该方法包括假设飞行器升力体边界层扰动波的形状函数，并将形状函数分解为快变量和慢变量；预设待优化的展向波数，将慢变量代入扰动全局稳定性方程得到特征值方程；根据特征值方程计算特征值和特征函数；判断快变量是否已被最大限度剥离，若是，则计算终止，若否，重新预设待优化的展向波数，将慢变量代入扰动全局稳定性方程得到特征值方程，计算特征值和特征函数；基于计算终止时的待优化的展向波数，遍历频率、相速度和流向位置，求解特征值方程，得到完整的扰动特征谱信息。本发明只需少量网格点解析慢变量信息，即可完成飞行器三维边界层特征的检测，得到完整扰动特征谱信息。

Description

飞行器边界层失稳特征检测方法、装置、设备及介质
技术领域
本发明属于飞行器稳定性检测技术领域，尤其涉及飞行器边界层失稳特征检测方法、装置、设备及介质。
背景技术
物体在静止流体（比如空气或水）中高速运动时，或者相对地，流体高速流经静止物体时，物体表面与外围流体之间会形成一个薄薄的剪切层，即边界层，使得流体微团速度（有时还包括温度等物理量）在物面处与物体速度相同。边界层对物体的受力极为重要，它是物体摩擦阻力的来源，同时也是产生升力的关键。
边界层因为其中流动的状态又分为层流边界层和湍流边界层，其中层流边界层产生的摩擦阻力和气动传热远小于湍流边界层，故而飞行器设计中一般希望保持边界层保持层流状态或者准确预测边界层从层流到湍流的转捩位置。于是，边界层转捩问题是飞行器设计中需要考虑的重要因素。现有研究表明，边界层转捩对边界层流动非常敏感，细微的流场变化也可能引起边界层转捩过程和位置的显著改变。
真实飞行器的边界层转捩预测需要用到全局稳定性分析方法，该方法将流场（q）分解为基本流
Figure 385012DEST_PATH_IMAGE001
和扰动场（q’）两部分，即
Figure 78161DEST_PATH_IMAGE002
；
假设扰动（q’）在时间（t）和流向（x）两个维度都为周期函数，在法向（y）和展向（z）都为任意的光滑函数（导数连续），于是对于频率ω，波数α的模态，其函数形式可写为
Figure DEST_PATH_IMAGE003
；
其中，c.c.为共轭项，以保证扰动为实数，
Figure 264292DEST_PATH_IMAGE004
为形状函数，将
Figure DEST_PATH_IMAGE005
代入流体力学控制方程，去掉基本流方程和非线性项，可得到扰动全局稳定性方程如下：
Figure 17484DEST_PATH_IMAGE006
；
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE007
，A和B为二维线性算子，
Figure 164432DEST_PATH_IMAGE008
为待求特征值。对于常见的扰动展向分布较广的横流和第二模态不稳定性，其展向波长远小于计算域尺度，为了解析小尺度波长，需要极密的展向网格，导致全局稳定性方程离散后的矩阵规模达千万量级，计算量十分庞大，成为制约其应用的瓶颈，这对飞行器转捩预测以及减阻防热优化设计非常不利。
发明内容
本发明的目的在于，为克服现有技术缺陷，提供了飞行器边界层失稳特征检测方法、装置、设备及介质,只需用少量网格点解析慢变量信息，即可完成飞行器三维边界层特征的检测，得到完整的扰动特征谱信息。
本发明目的通过下述技术方案来实现：
一种飞行器边界层失稳特征检测方法，所述方法包括：
假设飞行器升力体边界层扰动波的形状函数，并将所述形状函数分解为快变量和慢变量；
初始预设一个快变量中的待优化的展向波数，将所述慢变量代入扰动全局稳定性方程得到特征值方程；
根据所述特征值方程计算特征值和特征函数；
判断快变量是否已被最大限度剥离，若是，则计算终止，若否，则重复将所述慢变量代入扰动全局稳定性方程得到特征值方程，根据所述特征值方程计算特征值和特征函数，判断快变量是否已被最大限度剥离步骤；
基于计算终止时的待优化的展向波数，遍历频率、相速度和流向位置，求解特征值方程，得到完整的扰动特征谱信息。
进一步的，所述假设飞行器升力体边界层扰动波的形状函数，并将所述形状函数分解为快变量和慢变量具体包括：
假设飞行器升力体边界层扰动波的形状函数
Figure DEST_PATH_IMAGE009
，并将所述形状函数
Figure 785906DEST_PATH_IMAGE010
分解为幅值函数和相位相乘的形式：
Figure DEST_PATH_IMAGE011
；
其中，S为横流区展向单位弧长，整数
Figure 436330DEST_PATH_IMAGE012
是待优化的展向波数，
Figure DEST_PATH_IMAGE013
为未知的慢变量，
Figure 626003DEST_PATH_IMAGE014
为已知的快变量。
进一步的，所述初始预设一个快变量中的待优化的展向波数，将所述慢变量代入扰动全局稳定性方程得到特征值方程具体包括：
初始预设一个
Figure DEST_PATH_IMAGE015
值，将
Figure 119301DEST_PATH_IMAGE016
代入
Figure 419833DEST_PATH_IMAGE017
，得到特征值方程：
Figure 455922DEST_PATH_IMAGE018
。
进一步的，所述根据所述特征值方程计算特征值和特征函数包括采用隐式重启Arnoldi算法计算得到特征值
Figure 816496DEST_PATH_IMAGE019
和特征函数
Figure 555345DEST_PATH_IMAGE020
。
进一步的，所述判断快变量是否已被最大限度剥离具体包括：
若增加或减少所述待优化的展向波数会增加所述慢变量的展向震荡，则快变量已被最大限度剥离，反之则快变量没被最大限度剥离。
进一步的，所述基于计算终止时的待优化的展向波数，遍历频率、相速度和流向位置，求解特征值方程，得到完整的扰动特征谱信息具体包括：
A. 给定一个流向位置和扰动频率，改变扰动相速度的猜测值，作为特征值方程
Figure 393988DEST_PATH_IMAGE021
Arnoldi隐式求解方法的初始迭代值求解，得到所述流向位置的扰动特征谱信息，所述扰动特征谱信息包括扰动的增长率和失稳频率；
B. 采用与步骤A相同的流向位置，选取另一个扰动频率，作为特征值方程
Figure 284584DEST_PATH_IMAGE022
Arnoldi隐式求解方法的初始迭代值求解，得到不同扰动频率的扰动特征谱信息；
C. 改变流向位置，重复步骤A、B的操作，得到飞行器整个表面的边界层失稳特征。
另一方面，本发明还提供了一种飞行器边界层失稳特征检测装置，所述装置包括：
函数拆分模块，用于假设飞行器升力体边界层扰动波的形状函数，并将所述形状函数分解为快变量和慢变量；
特征值方程生成模块，用于初始预设一个快变量中的待优化的展向波数，将所述慢变量代入扰动全局稳定性方程得到特征值方程；
特征值方程计算模块，用于根据所述特征值方程计算特征值和特征函数；
快变量判断模块，用于判断快变量是否已被最大限度剥离，若是，则计算终止，若否，重新预设一个快变量中的待优化的展向波数，将所述慢变量代入扰动全局稳定性方程得到特征值方程，根据所述特征值方程计算特征值和特征函数，判断快变量是否已被最大限度剥离；
特征检测模块，用于基于计算终止时的待优化的展向波数，遍历频率、相速度和流向位置，求解特征值方程，得到完整的扰动特征谱信息。
可选地，所述函数拆分模块假设飞行器升力体边界层扰动波的形状函数，并将所述形状函数分解为快变量和慢变量具体包括：
假设飞行器升力体边界层扰动波的形状函数
Figure 81639DEST_PATH_IMAGE009
，并将所述形状函数
Figure 424895DEST_PATH_IMAGE010
分解为幅值函数和相位相乘的形式：
Figure 457442DEST_PATH_IMAGE011
；
其中，S为横流区展向单位弧长，整数
Figure 468124DEST_PATH_IMAGE012
是待优化的展向波数，
Figure 170500DEST_PATH_IMAGE013
为未知的慢变量，
Figure 1053DEST_PATH_IMAGE014
为已知的快变量。
可选地，所述特征值方程生成模块初始预设一个快变量中的待优化的展向波数，将所述慢变量代入扰动全局稳定性方程得到特征值方程具体包括：
初始预设一个
Figure 181499DEST_PATH_IMAGE015
值，将
Figure 312266DEST_PATH_IMAGE016
代入
Figure 310178DEST_PATH_IMAGE017
，得到特征值方程：
Figure 628027DEST_PATH_IMAGE018
。
可选地，所述特征值方程计算模块根据所述特征值方程计算特征值和特征函数包括采用隐式重启Arnoldi算法计算得到特征值
Figure 612163DEST_PATH_IMAGE019
和特征函数
Figure 597437DEST_PATH_IMAGE020
。
可选地，所述快变量判断模块判断快变量是否已被最大限度剥离具体包括：
若增加或减少所述待优化的展向波数会增加所述慢变量的展向震荡，则快变量已被最大限度剥离，反之则快变量没被最大限度剥离。
可选地，所述特征检测模块基于计算终止时的待优化的展向波数，遍历频率、相速度和流向位置，求解特征值方程，得到完整的扰动特征谱信息具体包括：
A. 给定一个流向位置和扰动频率，改变扰动相速度的猜测值，作为特征值方程
Figure 641616DEST_PATH_IMAGE021
Arnoldi隐式求解方法的初始迭代值求解，得到所述流向位置的扰动特征谱信息，所述扰动特征谱信息包括扰动的增长率和失稳频率；
B. 采用与步骤A相同的流向位置，选取另一个扰动频率，作为特征值方程
Figure 571395DEST_PATH_IMAGE022
Arnoldi隐式求解方法的初始迭代值求解，得到不同扰动频率的扰动特征谱信息；
C. 改变流向位置，重复步骤A、B的操作，得到飞行器整个表面的边界层失稳特征。
另一方面，本发明还提供了一种计算机设备，计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序由所述处理器加载并执行以实现上述的任意一种飞行器边界层失稳特征检测方法。
另一方面，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序由处理器加载并执行以实现上述的任意一种飞行器边界层失稳特征检测方法。
本发明的有益效果在于：
本发明利用扰动存在两个展向变化尺度的特点，将快变量作为可调参数剥离，只求解慢变量，使得所需网格点大大减少，显著提升计算效率，由此可快速判断飞行器三维边界层稳定性特征。
附图说明
图1是本发明实施例提供的飞行器边界层失稳特征检测方法流程示意图；
图2是本发明实施例升力体表面流动结构分布和坐标系；
图3是本发明实施例不同
Figure 359222DEST_PATH_IMAGE023
值得到的不同赋值函数
Figure 933423DEST_PATH_IMAGE024
的实部分布图，其中，图3（a）是
Figure 414083DEST_PATH_IMAGE025
时的赋值函数
Figure 440945DEST_PATH_IMAGE024
的实部分布图，图3（b）是
Figure 658562DEST_PATH_IMAGE026
时的赋值函数
Figure 352848DEST_PATH_IMAGE027
的实部分布图，图3（c）是
Figure 738830DEST_PATH_IMAGE028
时的赋值函数
Figure 518567DEST_PATH_IMAGE024
的实部分布图；
图4是本发明实施例提供的飞行器边界层失稳特征检测方法与传统方法的结果对比曲线图；
图5是本发明实施例提供的飞行器边界层失稳特征检测装置结构框图。
附图说明：1-腹部流向涡，2-腹部横流区，3-肩部接触线区，4-肩部横流区，5-肩部流向涡区，6-背风横流区，7-背风接触线区。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作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。
对于常见的扰动展向分布较广的横流和第二模态不稳定性，其展向波长远小于计算域尺度，为了解析小尺度波长，需要极密的展向网格，导致全局稳定性方程离散后的矩阵规模达千万量级，计算量十分庞大，成为制约其应用的瓶颈，这对飞行器转捩预测以及减阻防热优化设计非常不利。
为了解决上述技术问题，提出了本发明飞行器边界层失稳特征检测方法、装置、设备及介质的下述各个实施例。
实施例1
本实施例以飞行器升力体为例，流动条件为马赫数：6，单位雷诺数：107/m，攻角：2deg，静温79K，壁温300K。参照图2，如图2所示是本实施例升力体表面流动结构分布和坐标系，其中1为腹部流向涡，2为腹部横流区，3为肩部接触线区，4为肩部横流区，5为肩部流向涡区，6为背风横流区，7为背风接触线区。在横流区，边界层展向不稳定区域较大，但边界层变化缓慢，使得模态呈现相位变化快（表现形式是扰动值正负波动快）和幅值变化慢的特点，若按原全局稳定性方程解法，计算量庞大，但如果将快变的相位分离出来，只求解慢变的幅值，则所需计算量将大为减少。
参照图1，如图1所示是本实施例提供的飞行器边界层失稳特征检测方法流程示意图，该方法具体包括以下步骤：
步骤S100：假设飞行器升力体边界层扰动波的形状函数，并将形状函数分解为快变量和慢变量。
具体地，本实施例假设飞行器升力体边界层扰动波的形状函数
Figure 648197DEST_PATH_IMAGE009
，并将形状函数
Figure 196990DEST_PATH_IMAGE010
分解为幅值函数和相位相乘的形式：
Figure 144087DEST_PATH_IMAGE011
；
其中，S为横流区展向单位弧长，整数
Figure 145541DEST_PATH_IMAGE012
是待优化的展向波数，
Figure 813282DEST_PATH_IMAGE013
为未知的慢变量，
Figure 216582DEST_PATH_IMAGE014
为已知的快变量。
步骤S200：初始预设一个快变量中的待优化的展向波数，将慢变量代入扰动全局稳定性方程得到特征值方程。
具体地，本实施例通过初始预设一个
Figure 334580DEST_PATH_IMAGE015
值，将
Figure 823330DEST_PATH_IMAGE016
代入
Figure 560342DEST_PATH_IMAGE029
，得到特征值方程：
Figure 818148DEST_PATH_IMAGE030
。
步骤S300：根据特征值方程计算特征值和特征函数。
具体地，本实施例采用Matlab软件自带的隐式重启动Arnoldi算法求解器eigs求解该特征值问题，得到特征值
Figure 982413DEST_PATH_IMAGE019
和特征函数
Figure 958459DEST_PATH_IMAGE020
。
步骤S400：判断快变量是否已被最大限度剥离，若是，则计算终止，若否，则重复将慢变量代入扰动全局稳定性方程得到特征值方程，根据特征值方程计算特征值和特征函数，判断快变量是否已被最大限度剥离步骤。
作为一种实施方式，本实施例判断快变量是否已被最大限度剥离具体采用以下方式：
增加或减少待优化的展向波数，若增加或减少待优化的展向波数会增加慢变量的展向震荡，则快变量已被最大限度剥离，反之则快变量没被最大限度剥离。
参照图3，如图3所示是本实施例不同
Figure 358216DEST_PATH_IMAGE023
值得到的不同赋值函数
Figure 736108DEST_PATH_IMAGE024
的实部分布图，其中，图3（a）是
Figure 71274DEST_PATH_IMAGE025
时的赋值函数
Figure 269038DEST_PATH_IMAGE024
的实部分布图，图3（b）是
Figure 347852DEST_PATH_IMAGE026
时的赋值函数
Figure 845829DEST_PATH_IMAGE024
的实部分布图，图3（c）是
Figure 709487DEST_PATH_IMAGE031
时的赋值函数
Figure 660125DEST_PATH_IMAGE024
的实部分布图。根据对比可知，
Figure 277051DEST_PATH_IMAGE032
可以使幅值函数在展向变化最缓慢，即快变的相位被剥离得最彻底，是最优选择。
步骤S500：基于计算终止时的待优化的展向波数，遍历频率、相速度和流向位置，求解特征值方程，得到完整的扰动特征谱信息。
具体地，步骤S500包括以下子步骤：
A. 给定一个流向位置，给定一个扰动频率，改变扰动相速度的猜测值，作为特征值方程
Figure 363956DEST_PATH_IMAGE033
Arnoldi隐式求解方法的初始迭代值，并利用Matlab程序eigs求解，得到该位置的扰动特征谱信息，该信息包含了扰动的增长率和失稳频率等关键信息。
B. 采用步骤A相同的流向位置，选取另一个扰动频率，重复步骤A的工作，得到不同扰动频率的扰动特征谱信息。
C. 改变流向位置，重复步骤B、C操作，即可得到飞行器整个表面的边界层失稳特征。
为了验证本方案与传统方案相比的的优势，对比了原方法和本方法得到的特征函数分布。参照图4，如图4所示是本实施例提供的飞行器边界层失稳特征检测方法与传统方法的结果对比曲线图。根据图示可知，本方法仅以不到1/10的网格点就可以准确捕捉扰动幅值分布，计算量仅为原方法的1/10。
本实施例提供的飞行器边界层失稳特征检测方法，提出快、慢变量分离求解的方案，将原全局稳定性方程计算效率提升一个量级，大大促进全局稳定性分析的工程化应用，为快速判断高速飞行器稳定性特征、实现转捩阵面理论预测奠定基础，进而为飞行器减阻防热优化设计提供数据支撑。
实施例2
参照图5，如图5所示是本实施例提供的飞行器边界层失稳特征检测装置结构框图，该装置具体包括：
函数拆分模块10，用于假设飞行器升力体边界层扰动波的形状函数，并将形状函数分解为快变量和慢变量；
特征值方程生成模块20，用于初始预设一个快变量中的待优化的展向波数，将慢变量代入扰动全局稳定性方程得到特征值方程；
特征值方程计算模块30，用于根据特征值方程计算特征值和特征函数；
快变量判断模块40，用于判断快变量是否已被最大限度剥离，若是，则计算终止，若否，重新预设一个快变量中的待优化的展向波数，将慢变量代入扰动全局稳定性方程得到特征值方程，根据特征值方程计算特征值和特征函数，判断快变量是否已被最大限度剥离；
特征检测模块50，用于基于计算终止时的待优化的展向波数，遍历频率、相速度和流向位置，求解特征值方程，得到完整的扰动特征谱信息。
作为一种实施方式，函数拆分模块10假设飞行器升力体边界层扰动波的形状函数，并将形状函数分解为快变量和慢变量具体包括：
假设飞行器升力体边界层扰动波的形状函数
Figure 40925DEST_PATH_IMAGE034
，并将形状函数
Figure 337914DEST_PATH_IMAGE010
分解为幅值函数和相位相乘的形式：
Figure 758531DEST_PATH_IMAGE011
；
其中，S为横流区展向单位弧长，整数
Figure 965522DEST_PATH_IMAGE035
是待优化的展向波数，
Figure 813392DEST_PATH_IMAGE013
为未知的慢变量，
Figure 473044DEST_PATH_IMAGE014
为已知的快变量。
作为一种实施方式，特征值方程生成模块20初始预设一个快变量中的待优化的展向波数，将慢变量代入扰动全局稳定性方程得到特征值方程具体包括：
初始预设一个
Figure 556406DEST_PATH_IMAGE015
值，将
Figure 883482DEST_PATH_IMAGE016
代入
Figure 902254DEST_PATH_IMAGE017
，得到特征值方程：
Figure 783622DEST_PATH_IMAGE036
。
作为一种实施方式，特征值方程计算模块30根据特征值方程计算特征值和特征函数包括采用隐式重启Arnoldi算法计算得到特征值
Figure 546042DEST_PATH_IMAGE037
和特征函数
Figure 586679DEST_PATH_IMAGE020
。
作为一种实施方式，快变量判断模块40判断快变量是否已被最大限度剥离具体包括：
若增加或减少待优化的展向波数会增加慢变量的展向震荡，则快变量已被最大限度剥离，反之则快变量没被最大限度剥离。
作为一种实施方式，特征检测模块50基于计算终止时的待优化的展向波数，遍历频率、相速度和流向位置，求解特征值方程，得到完整的扰动特征谱信息具体包括：
A. 给定一个流向位置和扰动频率，改变扰动相速度的猜测值，作为特征值方程
Figure 41931DEST_PATH_IMAGE021
Arnoldi隐式求解方法的初始迭代值求解，得到流向位置的扰动特征谱信息，扰动特征谱信息包括扰动的增长率和失稳频率；
B. 采用与步骤A相同的流向位置，选取另一个扰动频率，作为特征值方程
Figure 676175DEST_PATH_IMAGE022
Arnoldi隐式求解方法的初始迭代值求解，得到不同扰动频率的扰动特征谱信息；
C. 改变流向位置，重复步骤A、B的操作，得到飞行器整个表面的边界层失稳特征。
本实施例提供的飞行器边界层失稳特征检测装置，将原全局稳定性方程计算效率提升一个量级，大大促进全局稳定性分析的工程化应用，为快速判断高速飞行器稳定性特征、实现转捩阵面理论预测奠定基础，进而为飞行器减阻防热优化设计提供数据支撑。
实施例3
本优选实施例提供了一种计算机设备，该计算机设备可以实现本申请实施例所提供的飞行器边界层失稳特征检测方法任一实施例中的步骤，因此，可以实现本申请实施例所提供的飞行器边界层失稳特征检测方法的有益效果，详见前面的实施例，在此不再赘述。
实施例4
本领域普通技术人员可以理解，上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤可以通过指令来完成，或通过指令控制相关的硬件来完成，该指令可以存储于一计算机可读存储介质中，并由处理器进行加载和执行。为此，本发明实施例提供一种存储介质，其中存储有多条指令，该指令能够被处理器进行加载，以执行本发明实施例所提供的飞行器边界层失稳特征检测方法中任一实施例的步骤。
其中，该存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取记忆体(RAM，Random Access Memory)、磁盘或光盘等。
由于该存储介质中所存储的指令，可以执行本发明实施例所提供的任一飞行器边界层失稳特征检测方法实施例中的步骤，因此，可以实现本发明实施例所提供的任一飞行器边界层失稳特征检测方法所能实现的有益效果，详见前面的实施例，在此不再赘述。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种飞行器边界层失稳特征检测方法，其特征在于，所述方法包括：
假设飞行器升力体边界层扰动波的形状函数，并将所述形状函数分解为快变量和慢变量；
初始预设一个快变量中的待优化的展向波数，将所述慢变量代入扰动全局稳定性方程得到特征值方程；
根据所述特征值方程计算特征值和特征函数；
判断快变量是否已被最大限度剥离，若是，则计算终止，若否，则重复将所述慢变量代入扰动全局稳定性方程得到特征值方程，根据所述特征值方程计算特征值和特征函数，判断快变量是否已被最大限度剥离步骤；
基于计算终止时的待优化的展向波数，遍历频率、相速度和流向位置，求解特征值方程，得到完整的扰动特征谱信息。
2.如权利要求1所述的飞行器边界层失稳特征检测方法，其特征在于，所述假设飞行器升力体边界层扰动波的形状函数，并将所述形状函数分解为快变量和慢变量具体包括：
假设飞行器升力体边界层扰动波的形状函数
Figure 213155DEST_PATH_IMAGE001
，并将所述形状函数
Figure 876217DEST_PATH_IMAGE002
分解为幅值函数和相位相乘的形式：
Figure 870718DEST_PATH_IMAGE003
；
其中，S为横流区展向单位弧长，整数
Figure 152795DEST_PATH_IMAGE004
是待优化的展向波数，
Figure 916352DEST_PATH_IMAGE005
为未知的慢变量，
Figure 251780DEST_PATH_IMAGE006
为已知的快变量。
3.如权利要求2所述的飞行器边界层失稳特征检测方法，其特征在于，所述初始预设一个快变量中的待优化的展向波数，将所述慢变量代入扰动全局稳定性方程得到特征值方程具体包括：
初始预设一个
Figure 733577DEST_PATH_IMAGE007
值，将
Figure 819345DEST_PATH_IMAGE008
代入
Figure 437408DEST_PATH_IMAGE009
，得到特征值方程：
Figure 379956DEST_PATH_IMAGE010
。
4.如权利要求3所述的飞行器边界层失稳特征检测方法，其特征在于，所述根据所述特征值方程计算特征值和特征函数包括采用隐式重启Arnoldi算法计算得到特征值
Figure 145787DEST_PATH_IMAGE011
和特征函数
Figure 831983DEST_PATH_IMAGE012
。
5.如权利要求1所述的飞行器边界层失稳特征检测方法，其特征在于，所述判断快变量是否已被最大限度剥离具体包括：
若增加或减少所述待优化的展向波数会增加所述慢变量的展向震荡，则快变量已被最大限度剥离，反之则快变量没被最大限度剥离。
6.如权利要求4所述的飞行器边界层失稳特征检测方法，其特征在于，所述基于计算终止时的待优化的展向波数，遍历频率、相速度和流向位置，求解特征值方程，得到完整的扰动特征谱信息具体包括：
A. 给定一个流向位置和扰动频率，改变扰动相速度的猜测值，作为特征值方程
Figure 507815DEST_PATH_IMAGE013
Arnoldi隐式求解方法的初始迭代值求解，得到所述流向位置的扰动特征谱信息，所述扰动特征谱信息包括扰动的增长率和失稳频率；
B. 采用与步骤A相同的流向位置，选取另一个扰动频率，作为特征值方程
Figure 621265DEST_PATH_IMAGE014
Arnoldi隐式求解方法的初始迭代值求解，得到不同扰动频率的扰动特征谱信息；
C. 改变流向位置，重复步骤A、B的操作，得到飞行器整个表面的边界层失稳特征。
7.一种飞行器边界层失稳特征检测装置，其特征在于，所述装置包括：
函数拆分模块，用于假设飞行器升力体边界层扰动波的形状函数，并将所述形状函数分解为快变量和慢变量；
特征值方程生成模块，用于初始预设一个快变量中的待优化的展向波数，将所述慢变量代入扰动全局稳定性方程得到特征值方程；
特征值方程计算模块，用于根据所述特征值方程计算特征值和特征函数；
快变量判断模块，用于判断快变量是否已被最大限度剥离，若是，则计算终止，若否，重新预设一个快变量中的待优化的展向波数，将所述慢变量代入扰动全局稳定性方程得到特征值方程，根据所述特征值方程计算特征值和特征函数，判断快变量是否已被最大限度剥离；
特征检测模块，用于基于计算终止时的待优化的展向波数，遍历频率、相速度和流向位置，求解特征值方程，得到完整的扰动特征谱信息。
8.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至6任一项所述的飞行器边界层失稳特征检测方法。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序由处理器加载并执行以实现如权利要求1至6任一项所述的飞行器边界层失稳特征检测方法。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115659522A (zh) * 2022-12-27 2023-01-31 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 一种飞行器转捩位置预测方法、装置、设备及介质
CN115840889A (zh) * 2023-02-17 2023-03-24 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 用于转捩预测的特征值的处理方法、装置、设备及介质
CN116223840A (zh) * 2023-05-08 2023-06-06 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 一种用压力脉动时间序列计算扰动相速度的方法及其装置

Citations (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080061192A1 (en) * 2006-09-08 2008-03-13 Steven Sullivan Method and apparatus for mitigating trailing vortex wakes of lifting or thrust generating bodies
US20100243818A1 (en) * 2009-03-27 2010-09-30 Deutsches Zentrum Fur Luft- Und Raumfahrt E.V. Flying Object for Transonic or Supersonic Velocities
US20120245910A1 (en) * 2011-03-22 2012-09-27 Desktop Aeronautics, Inc. Predicting transition from laminar to turbulent flow over a surface
US20170137116A1 (en) * 2009-07-10 2017-05-18 Peter Ireland Efficiency improvements for flow control body and system shocks
US20170240271A1 (en) * 2015-11-11 2017-08-24 The Arizona Board Of Regents On Behalf Of The University Of Arizona Control of hypersonic boundary layer transition
CN108304601A (zh) * 2017-08-09 2018-07-20 北京空天技术研究所 一种高超声速飞行器边界层转捩的判断方法
US20180244370A1 (en) * 2017-02-18 2018-08-30 Jean-Eloi William Lombard Passive flow control mechanism for suppressing tollmien-schlichting waves, delaying transition to turbulence and reducing drag
CN109969374A (zh) * 2019-04-09 2019-07-05 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 用于高超声速边界层转捩研究的标模气动布局及设计方法
CN110702356A (zh) * 2019-10-12 2020-01-17 空气动力学国家重点实验室 一种考虑表面粗糙度效应的高超声速横流转捩预测方法
CN112231847A (zh) * 2020-11-04 2021-01-15 中国商用飞机有限责任公司北京民用飞机技术研究中心 转捩位置确定方法、装置、电子设备及存储介质
CN112464583A (zh) * 2020-11-04 2021-03-09 空气动力学国家重点实验室 一种考虑激波和边界层的网格生成方法
CN112507629A (zh) * 2020-09-23 2021-03-16 空气动力学国家重点实验室 一种考虑激波的感受性分析方法
CN112733278A (zh) * 2021-03-31 2021-04-30 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 一种被动延迟湍流转捩控制装置及方法
CN113127976A (zh) * 2021-04-23 2021-07-16 中南大学 一种宽速域的边界层分离诱导转捩预测方法、装置、设备及介质
CN113158347A (zh) * 2021-05-17 2021-07-23 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 一种快速确定高速三维边界层中流向涡位置的方法
CN113221350A (zh) * 2021-05-10 2021-08-06 天津大学 基于全局稳定性分析的高超声速飞行器转捩预测方法
CN113468655A (zh) * 2021-05-25 2021-10-01 北京临近空间飞行器系统工程研究所 基于飞行试验数据的高速边界层转捩判据标定方法和系统
CN113494990A (zh) * 2021-06-28 2021-10-12 中国航天空气动力技术研究院 一种风洞扰动对超声速层流边界层厚度影响的分析方法
US20210316844A1 (en) * 2019-12-24 2021-10-14 Arizona Board Of Regents On Behalf Of The University Of Arizona Flow control techniques for delaying or accelerating laminar-turbulent boundary-layer transition for high-speed flight vehicles

Patent Citations (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080061192A1 (en) * 2006-09-08 2008-03-13 Steven Sullivan Method and apparatus for mitigating trailing vortex wakes of lifting or thrust generating bodies
US20100243818A1 (en) * 2009-03-27 2010-09-30 Deutsches Zentrum Fur Luft- Und Raumfahrt E.V. Flying Object for Transonic or Supersonic Velocities
US20170137116A1 (en) * 2009-07-10 2017-05-18 Peter Ireland Efficiency improvements for flow control body and system shocks
US20120245910A1 (en) * 2011-03-22 2012-09-27 Desktop Aeronautics, Inc. Predicting transition from laminar to turbulent flow over a surface
US20170240271A1 (en) * 2015-11-11 2017-08-24 The Arizona Board Of Regents On Behalf Of The University Of Arizona Control of hypersonic boundary layer transition
US20180244370A1 (en) * 2017-02-18 2018-08-30 Jean-Eloi William Lombard Passive flow control mechanism for suppressing tollmien-schlichting waves, delaying transition to turbulence and reducing drag
CN108304601A (zh) * 2017-08-09 2018-07-20 北京空天技术研究所 一种高超声速飞行器边界层转捩的判断方法
CN109969374A (zh) * 2019-04-09 2019-07-05 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 用于高超声速边界层转捩研究的标模气动布局及设计方法
CN110702356A (zh) * 2019-10-12 2020-01-17 空气动力学国家重点实验室 一种考虑表面粗糙度效应的高超声速横流转捩预测方法
US20210316844A1 (en) * 2019-12-24 2021-10-14 Arizona Board Of Regents On Behalf Of The University Of Arizona Flow control techniques for delaying or accelerating laminar-turbulent boundary-layer transition for high-speed flight vehicles
CN112507629A (zh) * 2020-09-23 2021-03-16 空气动力学国家重点实验室 一种考虑激波的感受性分析方法
CN112231847A (zh) * 2020-11-04 2021-01-15 中国商用飞机有限责任公司北京民用飞机技术研究中心 转捩位置确定方法、装置、电子设备及存储介质
CN112464583A (zh) * 2020-11-04 2021-03-09 空气动力学国家重点实验室 一种考虑激波和边界层的网格生成方法
CN112733278A (zh) * 2021-03-31 2021-04-30 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 一种被动延迟湍流转捩控制装置及方法
CN113127976A (zh) * 2021-04-23 2021-07-16 中南大学 一种宽速域的边界层分离诱导转捩预测方法、装置、设备及介质
CN113221350A (zh) * 2021-05-10 2021-08-06 天津大学 基于全局稳定性分析的高超声速飞行器转捩预测方法
CN113158347A (zh) * 2021-05-17 2021-07-23 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 一种快速确定高速三维边界层中流向涡位置的方法
CN113468655A (zh) * 2021-05-25 2021-10-01 北京临近空间飞行器系统工程研究所 基于飞行试验数据的高速边界层转捩判据标定方法和系统
CN113494990A (zh) * 2021-06-28 2021-10-12 中国航天空气动力技术研究院 一种风洞扰动对超声速层流边界层厚度影响的分析方法

Non-Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ADRIANO CERMINARA: "Influence of instability modes on cooling performance in hypersonic boundary layer with slot injection", 《AEROSPACESCIENCEANDTECHNOLOGY》 *
何开锋等: "先进战斗机过失速机动模型飞行试验技术", 《空气动力学学报》 *
曹伟等: "超音速平板边界层转捩中层流突变为湍流的机理研究", 《应用数学和力学》 *
袁湘江等: "钝体边界层失稳特性分析", 《空气动力学学报》 *
陈坚强等: "ＨｙＴＲＶ流场特征与边界层稳定性特征分析", 《航空学报》 *
陈坚强等: "Theoretical, numerical and experimental study of hypersonic boundary layer transition: Blunt circular cone", 《APPLIED THERMAL ENGINEERING》 *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115659522A (zh) * 2022-12-27 2023-01-31 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 一种飞行器转捩位置预测方法、装置、设备及介质
CN115659522B (zh) * 2022-12-27 2023-03-28 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 一种飞行器转捩位置预测方法、装置、设备及介质
CN115840889A (zh) * 2023-02-17 2023-03-24 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 用于转捩预测的特征值的处理方法、装置、设备及介质
CN116223840A (zh) * 2023-05-08 2023-06-06 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 一种用压力脉动时间序列计算扰动相速度的方法及其装置
CN116223840B (zh) * 2023-05-08 2023-08-25 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 一种用压力脉动时间序列计算扰动相速度的方法及其装置

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