CN116502338B - 一种通用化的基于线性稳定性理论的工程转捩预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种通用化的基于线性稳定性理论的工程转捩预测方法，属于转捩预测领域，为了提高转捩预测精度，包括：根据给定工程构型生成的网格、初始固定转捩位置和飞行工况，求解RANS方程，得到流场解；提取流场解中的截面压力分布数据；根据该数据和飞行工况求解层流边界方程，得到边界层信息；根据边界层信息，求解线性稳定性理论方程，结合e N方法，获得预测转捩位置；根据预测转捩位置和当前固定转捩位置确定转捩残差；判断转捩残差是否收敛，若是，将预测转捩位置输入到RANS求解器中，得到转捩流场；否则，根据预测转捩位置和间歇因子方程，利用RANS求解器，得到固定转捩流场；将固定转捩流场作为流场解并返回。

Description

一种通用化的基于线性稳定性理论的工程转捩预测方法
技术领域
本发明涉及转捩预测技术领域，具体涉及一种通用化的基于线性稳定性理论的工程转捩预测方法。
背景技术
层流到湍流的转捩是一个极其复杂的过程，目前国内外没有一个严格意义上通用的数值模拟预测方法来准确的预测航空飞机领域的转捩现象。但随着 CFD 技术的发展具备工程精度的模型得到了发展，可在层流飞机的设计中使用。国际上针对转捩现象发展了不同类型的转捩预测方法，其中包含揭示边界层转捩机制的最顶层计算流体力学方法，DNS/LES，也包括基于目前工程上广泛使用的RANS高可信度数值模拟方法发展的不同转捩模式。目前国际上采用 DNS/LES手段揭示转捩机制，但由于DNS/LES方法对网格量需求较高，受制于计算资源和时间效率，目前该类方法仅用于简单构型、低雷诺数等问题的基础研究。
考虑到计算精度和效率，工程设计中，目前国内外广泛使用的是基于 RANS方程的数值模拟方法。在设计中，将基于 RANS 方程的方法称为高可信度数值模拟。但现有的RANS方程所应用的理论耦合过程较为复杂，转捩精度较低，且不适用于工程转捩预测。
发明内容
本发明的目的在于提供一种通用化的基于线性稳定性理论的工程转捩预测方法，以提高转捩预测精度，且普遍适用于工程转捩预测。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：
本发明提供一种通用化的基于线性稳定性理论的工程转捩预测方法，通用化的基于线性稳定性理论的工程转捩预测方法包括：
S1：针对给定工程构型，生成网格、初始固定转捩位置和飞行工况；
S2：根据网格、初始固定转捩位置和飞行工况，求解RANS方程，得到流场解；
S3：提取所述流场解中的截面压力分布数据；
S4：根据截面压力分布数据和飞行工况求解笛卡尔坐标系下层流边界方程，得到边界层信息；
S5：根据边界层信息，求解线性稳定性理论方程，结合e N方法，获得预测转捩位置；
S6：根据所述预测转捩位置和当前固定转捩位置确定转捩残差；
S7：判断转捩残差是否收敛，若是，进入S8；否则，进入S9；
S8：将预测转捩位置输入到RANS求解器中，得到转捩流场，并将所述预测转捩位置和所述转捩流场作为转捩预测结果输出；
S9：根据所述预测转捩位置和间歇因子方程，利用RANS求解器，得到固定转捩流场；
S10：将所述固定转捩流场作为所述流场解并返回步骤S3。
可选择地，S1中，通过CFD仿真软件/ICEM/Pointwise生成网格和飞行工况。
可选择地，S2中，飞行工况包括飞行攻角、马赫数、飞行高度和气动力系数。
可选择地，S5包括：
S51：利用线性稳定性LST分析/AFT-C1准则对边界层信息进行稳定性分析，得到空间扰动放大率；
S52：根据空间扰动放大率，利用e N方法，得到预测转捩位置。
可选择地，S51中，空间扰动放大率为：
其中，表示扰动频率的虚部，/>表示扰动频率的实部，/>表示流向的扰动波数，/>表示展向的扰动波数。
可选择地，S52包括：
根据空间扰动放大率和流向扰动增长率，确定流向扰动放大因子；
若流向扰动放大因子到达阈值，则根据流向扰动放大因子，确定预测转捩位置；
所述预测转捩位置通过以下公式计算得到：
其中，表示临界N因子，/>和/>是网格的左右两侧坐标，/>和/>分别是对应的放大因子值。
可选择地，所述S6中，所述转捩残差为：
其中，表示固定转捩位置，/>表示转捩预测得到的转捩位置及其对应的转捩长度组成的向量且/>，/>为层流边界层的分离点，/>代表边界层积分信息或者边界层速度型，且作为线性稳定性方程的输入，/>表示转捩判定准则输入是边界层信息，输出是转捩位置和转捩长度。
可选择地，所述S6中，所述当前固定转捩位置通过以下方式计算得到：
其中，表示第k次迭代的固定转捩位置，/>表示第k-1次迭代的转捩位置，表示松弛因子，/>表示第k-1次迭代时转捩预测得到的转捩位置及其对应的转捩长度组成的向量。
可选择地，所述S9包括：
S91：对于截面内任意一线性插值，根据所述预测转捩位置确定线性插值的转捩长度和转捩位置；
S92：根据所述转捩长度和转捩位置，利用间歇因子方程，得到截面所有表面网格点的间歇因子值；
S93：根据所有表面网格点的间歇因子值定义空间的间歇因子；
S94：将所述空间的间歇因子代入所述RANS求解器中，得到固定转捩流场。
可选择地，S9中，间歇因子方程为：
其中，表示间歇因子，/>表示预测转捩位置，/>表示转捩区长度，由局部的雷诺数和流向坐标决定且/>，/>表示流向坐标，/>表示雷诺数。
本发明具有以下有益效果：
本发明利用RANS 方程耦合e N方法进行转捩预测，能够提高转捩预测的精度，且本发明普遍适用于工程构件。
附图说明
图1为本发明通用化的基于线性稳定性理论的工程转捩预测方法的流程图；
图2为本发明基于风洞试验的临界N因子的标定结果示意图；
图3为 “Test1”转捩模拟的力系数关于翼型形状设计变量的变化示意图；
图4为“Test2”转捩模拟的力系数关于翼型形状设计变量的变化示意图；
图5为“Test3”转捩模拟的力系数关于翼型形状设计变量的变化示意图；
图6（a）为“Test1”转捩模拟的“Withg”和“Smoothed”对应的上下翼面转捩位置随设计空间插值系数X的变化曲线图；图6（b）为“Test2”转捩模拟的“Withg”和“Smoothed”对应的上下翼面转捩位置随设计空间插值系数X的变化曲线图；图6（c）为“Test3”转捩模拟的“Withg”和“Smoothed”对应的上下翼面转捩位置随设计空间插值系数X的变化曲线图；
图7（a）为“Test1”转捩模拟的“Smoothed”对应的不同翼型组上翼面的间歌因子(g)随设计空间插值系数X的变化示意图；图7（b）为“Test2”转捩模拟的“Smoothed”对应的不同翼型组上翼面的间歌因子(g)随设计空间插值系数X的变化示意图；图7（c）为“Test3”转捩模拟的“Smoothed”对应的不同翼型组上翼面的间歌因子(g)随设计空间插值系数X的变化示意图；
图8为“Withg”对应的“Test1”采用网格点近似转捩位置对应的间歇因子随插值系数X的变化，。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
本发明提供一种通用化的基于线性稳定性理论的工程转捩预测方法，参考图1所示，通用化的基于线性稳定性理论的工程转捩预测方法包括：
S1：针对给定工程构型，生成网格、初始固定转捩位置和飞行工况；
通过CFD仿真软件/ICEM/Pointwise生成网格和飞行工况。
飞行工况包括飞行攻角、马赫数、飞行高度和气动力系数。
S2：根据网格、初始固定转捩位置和飞行工况，求解RANS方程，得到流场解；
直角坐标系下，三维可压缩定常RANS方程的积分形式可以表示为
其中，为控制体的体积边界，/>为流场守恒变量，/>和/>分别是无粘通量和有粘通量。
通过迭代RANS方程，直到流场残差收敛，可得流场内任意网格点处流场状态变量，包括密度，速度，温度，压力等；通过截面提取程序可以得到压力分布数据。
RANS方程求解部分可表示为：
其中，表示RANS求解的流场残差，/>为流场守恒变量且为RANS方程的状态变量。
S3：提取所述流场解中的截面压力分布数据；
流场解即为流场内任意网格点处流场状态变量，包括密度，速度，温度，压力等；这样，在流场解已知的情况下，空间中每个点的压力都可以得知，然后截取一个截面，即为截面压力分布数据。
S4：根据截面压力分布数据和飞行工况求解笛卡尔坐标系下层流边界方程，得到边界层信息；
在粘性流动中，物体表面存在的边界层内粘性效应最为显著，边界层内流动的控制方程可由NS方程根据特征尺度进行化简得到，称为边界层方程。笛卡尔坐标系下层流边界层方程为：
其中，表示密度，u表示x方向速度，w表示z方向速度，x表示x坐标，y表示y坐标，p表示压力，h表示焓且/>，/>为定压比热容，T表示温度。
S5：根据边界层信息，求解线性稳定性理论方程，结合e N方法，获得预测转捩位置；
包括：
S51：利用线性稳定性LST分析/AFT-C1准则对边界层信息进行稳定性分析，得到空间扰动放大率；
空间扰动放大率为：
其中，表示扰动频率的虚部，/>表示扰动频率的实部，/>表示流向的扰动波数，/>表示展向的扰动波数。
时间模式下的扰动频率为复数，扰动稳定与否与虚部有关，当/>小于0时，扰动随时间衰减；当/>大于0时，扰动随时间放大；/>= 0时呈现中立稳定状态。线性稳定性理论和e N方法相结合时，需要得到沿流向增长的N因子空间放大率，所以针对以上从时间模式下求得的扰动频率需要向空间模式进行转捩。
S52：根据空间扰动放大率，利用e N方法，得到预测转捩位置。
流向扰动增长率可以定义为：
其中，A表示流向扰动幅值，对上式左右同时取自然对数可得：
定义流向扰动放大因子N=ln(A/A 0)。A 0表示初始扰动幅值，当α i <0时开始出现扰动，从位置x 0沿流向积分可得x位置放大N因子，如下式：
在某位置放大N因子达到阈值时，流动发生转捩。
对于流向TS波而言，通常给定扰动频率f，每个站位处最大的N值对应TS波扰动放大因子。
对于横流CF波，通常给定扰动波长，积分可得每个站位处横流涡的扰动放大因子。
在使用方法时，需要标定转捩临界N因子（包括/>和/>）阈值从而获得转捩位置。临界N因子主要与环境的湍流度、表面粗糙度、噪声等因素相关。
本发明基于风洞试验结果对临界N因子进行标定，参考图2所示，当 <4 时，此时 TS 波扰动占主导模式，最终得到标定的临界 TS 波N因子平均值为 9.3。另一方面，当/> <4 时，此时 CF 波扰动占导模式，最终标定的临界CF波N因子平均值为 7.0。从图3中可以看到，临界 TS 波N因子范围在 6～11；临界 CF 波N因子范围在 6～8.5。
预测转捩位置通过以下公式计算得到：
其中，表示临界N因子，/>和/>是网格的左右两侧坐标，/>和/>分别是对应的放大因子值。
S6：根据所述预测转捩位置和当前固定转捩位置确定转捩残差；
所述转捩残差为：
其中，表示固定转捩位置，/>表示转捩预测得到的转捩位置及其对应的转捩长度组成的向量且/>，/>为层流边界层的分离点，/>代表边界层积分信息或者边界层速度型，且作为线性稳定性方程的输入，/>表示转捩判定准则输入是边界层信息，输出是转捩位置和转捩长度。
所述当前固定转捩位置通过以下方式计算得到：
其中，表示第k次迭代的固定转捩位置，/>表示第k-1次迭代的转捩位置，表示松弛因子，/>表示第k-1次迭代时转捩预测得到的转捩位置及其对应的转捩长度组成的向量。
S7：判断转捩残差是否收敛，若是，进入S8；否则，进入S9；
S8：将预测转捩位置输入到RANS求解器中，得到转捩流场，并将所述预测转捩位置和所述转捩流场作为转捩预测结果输出；
S9：根据所述预测转捩位置和间歇因子方程，利用RANS求解器，得到固定转捩流场；
所述S9包括：
S91：对于截面内任意一线性插值x 0，根据所述预测转捩位置确定线性插值的转捩长度和转捩位置；
转捩长度为：
转捩位置为：
其中，1和2分别表示线性插值x 0处相近的剖面，表示1剖面处的转捩长度，/>表示2剖面处的转捩长度，/>表示线性插值x 0处的y向坐标，/>表示1剖面处的y向坐标，表示2剖面处的y向坐标，/>表示1剖面处的流向坐标，/>表示2剖面处的流向坐标，表示线性插值x 0处的流向坐标。
S92：根据所述转捩长度和转捩位置，利用间歇因子方程，得到截面所有表面网格点的间歇因子值；
S93：根据所有表面网格点的间歇因子值定义空间的间歇因子；
S94：将所述空间的间歇因子代入所述RANS求解器中，得到固定转捩流场。
间歇因子方程为：
其中，表示间歇因子，/>表示预测转捩位置，/>表示转捩区长度，由局部的雷诺数和流向坐标决定且/>，/>表示流向坐标，/>表示雷诺数。
S10：将所述固定转捩流场作为所述流场解并返回步骤S3。
本发明针对三组设计空间的翼型，给出了三种不同的结果：无间歇因子函数、使用间歇因子函数以及使用光滑的间歇因子函数，参考图3、图4和图5所示。其中，“No g”是不使用间歇因子函数，即直接将转捩位置返回RANS求解器中进行固定转捩计算，在此之前设置g为0，转捩线之后为1，即层流到湍流的过渡直接表现为间歇因子从0突变为1。从图3、图4和图5中可以看出，其对应的阻力系数在线性变化的两个翼型之间是不光滑的，这样在后续梯度优化过程中会出现数值噪声引起的局部最优问题，降低梯度优化寻优能力。
图3、图4和图5中“Withg”代表使用了间歇因子函数，但是在计算过程中使用网格点代替了插值得到的转捩位置，同时转捩位置的迭代残差仅收敛到10-4的状态。可以看到，虽然相比“Nog”较为光滑，但还是存在数值噪声，无法保证梯度优化对设计空间光滑性的要求。值得注意的是，“Withg”的阻力系数小于“Nog”的结果，主要是“Nog”全湍流区域更长。
图3、图4和图5中“Smoothed”即为使用间歇因子，同时涉及的计算都避免使用网格点近似，即光滑的间歇因子，同时确保转捩位置残差最终收敛到10-7。可以看到，“Smoothed”反应光滑的设计空间，满足梯度优化的光滑性要求。图6（（a）“Test1”、（b）“Test2”、（c）“Test3”）对比了“Withg”和“Smoothed”转捩位置随X的变化。图中“Withg”对应的转捩位置随插值系数的变化不是光滑变化，因而会最终导致力系数，尤其是阻力系数在设计空间的不光滑。而“Smoothed”的转捩位置曲线光滑变化，是保证阻力系数曲线光滑的必要条件。
对于“Test1”和“Test2”，随着插值系数的增大，即翼型形状变化，上翼面的转捩位置向上游动，而下翼面的转捩位置向下游动。对于压力分布变化（图3和图4），“Test2”下翼面前部分的逆压梯度明显降低，因而推迟了转捩位置。“Test2”对应的下翼面的转捩位置变化率更大一些，其下翼面的压力分布也是逆压梯度减小，随着X增加，前缘的小逆压梯度消失，甚至出现较长的顺压梯度，因而直接推迟了扰动临界点以及并降低了TS波扰动增长率，从而推迟了转捩位置。“Test3”下翼面前缘的逆压梯度随着X不断增大，最终导致转捩位置向上游移动。转捩位置在设计空间的变化是符合TS波转捩机制的。
图7给出了“Smoothed”对应的间歇因子分布，可以看到在转捩长度为 2%-5% 的范围内，间歇因子的变化光滑，不会出现不同转捩位置，对应相同的间歇因子起点。而图8给出的是“Test1”对应的10 个翼型形态的间歇因子变化。因本发明采用的是利用物面最近网格点代替计算得到的转捩位置，当转捩位置的变化小于一个网格单元时，会出现不同转捩位置对应相同的间歇因子起点，即会出现部分间歇因子重合现象。图8对应的间歇因子分布,会导致力系数的不光滑。而图7的变化是阻力系数在设计空间光滑的必要条件。这进一步验证“Smoothed”对应的结果，即保证设计空间光滑的方法是必要的。
通过不同组设计空间的翼型，探索了转捩预测数值模拟对应的力系数在设计空间的光滑性。当转捩预测数值模拟在保证转捩位置残差和 RANS 方程残差降低到给定值时同时对间歇因子光顺后，其力系数关于设计空间的线性插值系数X的曲线是光滑的，且光滑度与全湍流状态的结果一致。光滑性保证了后续梯度优化的可靠性和鲁棒性。针对耦合 RANS求解器和转捩模块，常见的人工引入的数值噪声问题可能是是未使用间歇因子，也可能是应用时使用了网格点坐标代替转捩位置等，这些数值噪声会引起设计的不光滑，从而无法保证梯度优化的鲁棒性以及可靠性。值得注意的是，数值噪声对升力系数的影响相对阻力系数小，但是也会引起其设计空间的不光滑，如图4。
基于上述技术内容，转捩预测问题可以描述为：
其中，表示转捩位置，/>表示转捩计算的流场残差。
进而，整个转捩问题具有如下形式：
其中，R表示RANS和转捩耦合系统的总残差，表示RANS求解的流场残差，表示转捩计算的流场残差。/>表示固定转捩位置，Q表示流场守恒变量，X表示设计变量。
以上仅为本发明的较佳实施例，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、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种通用化的基于线性稳定性理论的工程转捩预测方法，其特征在于，通用化的基于线性稳定性理论的工程转捩预测方法包括：
S1：针对给定工程构型，生成网格、初始固定转捩位置和飞行工况；
S2：根据网格、初始固定转捩位置和飞行工况，求解RANS方程，得到流场解；
S3：提取所述流场解中的截面压力分布数据；
S4：根据截面压力分布数据和飞行工况求解笛卡尔坐标系下层流边界方程，得到边界层信息；
S5：根据边界层信息，求解线性稳定性理论方程，结合eN方法，获得预测转捩位置；
S6：根据所述预测转捩位置和当前固定转捩位置确定转捩残差；
S7：判断转捩残差是否收敛，若是，进入S8；否则，进入S9；
S8：将预测转捩位置输入到RANS求解器中，得到转捩流场，并将所述预测转捩位置和所述转捩流场作为转捩预测结果输出；
S9：根据所述预测转捩位置和间歇因子方程，利用RANS求解器，得到固定转捩流场；
S10：将所述固定转捩流场作为所述流场解并返回步骤S3；
S5包括：
S51：利用线性稳定性LST分析/AFT-C1准则对边界层信息进行稳定性分析，得到空间扰动放大率；
S52：根据空间扰动放大率，利用eN方法，得到预测转捩位置；
S52包括：
根据空间扰动放大率和流向扰动增长率，确定流向扰动放大因子；
若流向扰动放大因子到达阈值，则根据流向扰动放大因子，确定预测转捩位置；
所述预测转捩位置xtr通过以下公式计算得到：
其中，Ncr表示临界N因子，xL和xR是网格的左右两侧坐标，NL和NR分别是对应的放大因子值。
2.根据权利要求1所述的通用化的基于线性稳定性理论的工程转捩预测方法，其特征在于，S1中，通过CFD仿真软件或ICEM或Pointwise生成网格和飞行工况。
3.根据权利要求1所述的通用化的基于线性稳定性理论的工程转捩预测方法，其特征在于，S2中，飞行工况包括飞行攻角、马赫数、飞行高度和气动力系数。
4.根据权利要求1所述的通用化的基于线性稳定性理论的工程转捩预测方法，其特征在于，S51中，空间扰动放大率αi为：
其中，ωi表示扰动频率的虚部，ωr表示扰动频率的实部，αr表示流向的扰动波数，βr表示展向的扰动波数。
5.根据权利要求1所述的通用化的基于线性稳定性理论的工程转捩预测方法，其特征在于，所述S6中，所述转捩残差L(Tr)为：
L(Tr)＝Tr-Tp
其中，Tr表示固定转捩位置，Tp表示转捩预测得到的转捩位置及其对应的转捩长度组成的向量且Tp＝Fτ(db1；xsep)，xsep为层流边界层的分离点，db1代表边界层积分信息或者边界层速度型，且作为线性稳定性方程的输入，Fτ表示转捩判定准则输入是边界层信息，输出是转捩位置和转捩长度。
6.根据权利要求1所述的通用化的基于线性稳定性理论的工程转捩预测方法，其特征在于，所述S6中，所述当前固定转捩位置通过以下方式计算得到：
其中，表示第k次迭代的固定转捩位置，/>表示第k-1次迭代的转捩位置，θ表示松弛因子，/>表示第k-1次迭代时转捩预测得到的转捩位置及其对应的转捩长度组成的向量。
7.根据权利要求1所述的通用化的基于线性稳定性理论的工程转捩预测方法，其特征在于，所述S9包括：
S91：对于截面内任意一线性插值，根据所述预测转捩位置确定线性插值的转捩长度和转捩位置；
S92：根据所述转捩长度和转捩位置，利用间歇因子方程，得到截面所有表面网格点的间歇因子值；
S93：根据所有表面网格点的间歇因子值定义空间的间歇因子；
S94：将所述空间的间歇因子代入所述RANS求解器中，得到固定转捩流场。
8.根据权利要求1-7中任意一项所述的通用化的基于线性稳定性理论的工程转捩预测方法，其特征在于，S9中，间歇因子方程为：
其中，γ表示间歇因子，xtr表示预测转捩位置，ltr表示转捩区长度，由局部的雷诺数和流向坐标决定且x表示流向坐标，Re(x)表示雷诺数。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN116702571B (zh) * 2023-08-07 2023-10-20 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 基于多重光滑度量因子的数值模拟方法及装置
CN116956781B (zh) * 2023-09-18 2024-01-05 西北工业大学 基于rans考虑转捩的静气动弹性分析方法

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115168983A (zh) * 2022-05-30 2022-10-11 西北工业大学 一种考虑边界层微吸气的转捩预测方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5747343B2 (ja) * 2010-12-14 2015-07-15 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構 超音速航空機の実機相当レイノルズ数における自然層流翼の設計方法

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115168983A (zh) * 2022-05-30 2022-10-11 西北工业大学 一种考虑边界层微吸气的转捩预测方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Transition Prediction in a RANS Solover based on Linear Stability Theory for Complex Tree-dimensional Configurations;Yayun Shi等;2018 AIAA Aerospace Science Meeting;全文 *
基于ｅＮ理论的转捩预测方法研究;陈永彬等;滨州学院学报;第35卷(第4期);全文 *
面向超声速民机层流机翼设计的转捩预测方法;聂晗等;航空学报;第43卷(第11期);全文 *

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