文摘

我们解决飞行器的设计从系统的角度讨论个人的集成系统和技术的学科。然后一个概念性的基本方法和工具所需的分析、设计和优化航空汽车的车载能源的有效利用进行了讨论。这表明改变设计范式的优化系统的能量系统。我们建议的基础系统级设计与优化基于最小(火用)破坏。

1。介绍

飞机已经进化到一个地步非常复杂的机器构成高度集成设计问题。军用车辆包括许多系统都是相互关联和依赖权力(或能量)以某种形式。在一些系统也有副产品的创建,以热能的形式,必须从设备中移除。显然存在所有这些系统的设计方法,基于车辆发展进化的本质。然而,我们离开现有的数据基础和经验水平,信心越少我们可以接近最优设计。此外,许多经典的技术是基于简化的假设被用于最初的推导。如果这些都不考虑,那么就没有当这些经典技术指南不再给一个可接受的解决方案。

需要存在的方法论可以支持完整的车辆作为一个系统的设计的系统在一个共同的框架。它必须允许考虑所有方面的常见指标以进行完全可信的交易。愿景是开发这种方法将支持所有必需的设计活动水平自然时尚,从概念的比较通过最后的配置,导致一个真正的系统级的优化设计。在自然界中,如果是低效的,那么它死去或适应环境。我们声称“低效”可以量化的有用的工作与能源浪费。我们也考虑一个航空航天系统以某种形式消耗燃料和工作。降低发动机的燃油消耗率是主要因素之一,但这被认为是完全脱离车辆应用程序时,则系统可能不会真正优化。因此,需要工具和流程支持的发现新的和创新的设计配置的最大效率和最小能源浪费在整体最优系统设计层面,当然受到适当的约束(1]。

我们建议第一个问题在设计过程的任何飞行器应该解决方案是否预期(或理想的)进化或革命。进化可以被定义为应用概念的“相似”上有显著的现有数据配置。然后是一些对数据的外推的信心。一个革命性的概念,没有飞行经验,需要更严格的分析过程。任何应用程序在这些极端在细节上会有所不同,但本文的目的是显示一个系统级的过程集成的各种技术规程要求“通用货币”,(火用)。

2。背景

考虑一个新的飞机设计的过程。并行设计过程依赖于某种形式的系统分析或系统工程(1]。“系统工程过程表示如下:

(1)把系统分解成部件,(2)了解每个部分,(3)确定各部分如何相互作用,(4)定义每个系统性能的贡献,(5)把系统重新在一起,(6)构建它时,分析表明,该设计满足要求。

写在这张表格,然后系统工程似乎是一个简单的连续过程。所以我们可以问的问题系统工程是什么?

()将系统分解成组成部分历史上一直做得很好。它产生了明确的学科在科学等领域推进,空气动力学、结构设计、飞行控制和子系统。人们普遍接受,许多分析方法是基于物理定律,即使有简化的假设和实证调整。当我们考虑“物理定律”,然而,它必须认识到,这些法律经常用一种适合特定的应用程序。可能存在的假设在内容和制定可能影响其他应用程序。一个小例子可以用来开始这一思维过程。

飞机的巡航,电梯必须等于重量。所以,如果,然后是零工作被完成在垂直轴。从某种观点正确,然而:考虑相同的问题从不同的观点。画一个控制体积,巡航车。“系统”控制体积内工作创建一个垂直力对抗外部重力。所以,这怎么工作被完成?

在一个垂直力的理论,是由垂直动量给freestream空气量作为车辆通过。“物理定律”,然而,都写在空气水平流入控制体积的格式,让一些垂直速度。力等于动量的变化率,确切的物理。

上述讨论可以帮助设计一个飞行器小:这是引擎”,在做所有的工作“克鲁斯。所以,实际物理分析垂直诱导阻力方面的工作。这是用假设得到解析解调整匹配“真实数据”紧随其后。如果我们简化传统飞机设计过程优化的各个部分,然后建立多个原型对一组需求和飞选择赢家。

()了解每个部分可能是做得太好了!个人技术学科很好理解,尽管显然不是100%准确的感觉。在所有学科的研究仍在进行中。在我们讨论的风险,老式的方法开发了一个好的过程步骤()和()。这是很常见的最小化在步骤()和(),然后转到步骤(),并构建一个原型和驾驶它,看它是否满足要求。

()确定各部分如何相互作用并不是一个直接的过程,和交互是经常发现在飞行测试;例如,看到诺顿。发展过去理解的一个例子“个人部分”飞机是多学科设计优化(MDO)方面。它开始努力集成气动载荷的计算到结构优化,但是这仍然是计算力的结构。这不是真正的结构设计范式的变化,但这一领域也扩大,例如,夹杂物的控制方面。我们这样有一个问题如何定义和如何评估的重要交互的交互和可以忽略不计。适当的回答可以为不同的应用程序应该是唯一的。

(定义每个组件的贡献)系统的性能是一个不断改进的过程,而系统是指数变得更加复杂,是相互作用的。但我们提出的问题如果组件是设计系统指标是适当的(优化)不同的方面。此外,任何特定方面所需的系统模型是什么?必要的程度的忠诚是什么?

(理想意义上的)是重新组合系统需要一个完整的基于物理模型。在实际的世界中,然而,有许多问题需要解决,许多潜在的问题。这些组件是如何被验证系统集成是准备好了吗?前面的一部分问题是实验和数据分析。它不应该假设任何数据是完全准确的,所以需要一个显式的不确定性会计。组件学科如何在设计过程中协调吗?线性叠加可能足够精确的在某些方面和完全错误的。

()的最后一个方面,即构建它时,分析表明,该设计符合要求,提出了许多问题。什么是适当的分析或它应该分析吗?这个问题的答案可能是不同的对于任何应用程序。可能有轻微的进化升级现有系统的异常,但即便如此,不应该被认为是理所当然的。这个问题通向下一节。

作为本节的最后一点意见,我们强烈建议,“系统工程”不应该被应用作为一个连续的过程,但作为一个集成的和不断迭代的过程。

3所示。系统设计

许多物理问题已经解决在这个阶段进化的飞行器。如前所述,“物理定律”经常用一种形式适用于特定的应用程序,这个应用程序还没有完整的系统。考虑飞行器设备工作(第一作者扩展方法,Moorhouse [2)我们可以解决能源效率问题。这个词在标题“(火用)”可以被定义为从一个能源可用的工作。以燃料为能源来完成所有必需的工作,然后“一切车辆”必须定义这些术语。燃料本身的重量的部分开销,和乘数的概念在车辆级别燃料保存是众所周知的。相反的是,任何一种燃料的热含量变化必须平衡可能燃料重量或体积的变化,也就是说,飞机的尺寸和重量。这变得更加的设计考虑如果我们使用非传统燃料或混合循环操作另外,燃料可能作为冷却介质,因此,飞机的关键部分热能分布和管理系统。作者是一个项目的一部分开发等方法对飞行器的设计一个完整的系统的能量系统。接下来我们回顾一些贡献了AFRL程序的一部分。

3.1。优化设计

如我们已经讨论过的,考虑一个系统确实需要解决组件的设计团队。这是发展的一个重要部分分解策略,所有的子系统组件可以优化系统级度量;看到穆尼奥斯和冯Spakovsky [3]Rancruel和冯Spakovsky [4- - - - - -8]。

Periannan et al。9]使用上述技术展示的优势exergy-based分析和优化方法应用到飞机的合成/设计和操作系统。他们比较不同的目标函数相同的设计,减少起飞毛重、推力效率最大化,热力学效率的最大化,最小化(火用)破坏。他们表明,只要约束空间是一样的,一个能源目标产生相同的最佳exergy-based客观的提供,他们是等价形式的同样的事情,例如,燃料消耗。与活跃的(即。,with losses and degrees of freedom) inclusion of the AirFrame Subsystem-Aerodynamics (AFS-A), which is by definition not an energy system in the traditional sense, this equivalency between energy and exergy objectives properly interpreted no longer appears to hold. It is in fact the lack of a common currency, which is the case when an exergy-based approach is not used, that results in an inability to relate very different types of inefficiencies in one part of a system (such as those in the AFS-A) to those occurring in another part (such as those in the Propulsion System and Environmental Control System) which points generally to the need for(火用)为基础的分析和优化,即使对一些系统和能源的一些问题可能是足够的,如图1和2。

3.2。高速的考虑

到湖底et al。10)提供分析和数值应用和研究相关车辆performance-entropy关系。简化配置的一个二维钝头体在高马赫数是研究利用n - s CFD代码例前置注入和前置与上游注入能量沉积(热);这些都是与基线相比情况。这些情况下的流场的熵特征阐明了这些病例和演示的相对性能的效用直接联系熵代和车辆配置的性能分析、设计和优化。这个概念被加上一个简化rocket-based推进系统为了清晰地描绘出推进剂流量最小化之间的直接关系和最小熵总体的一代。调查的第二部分展示了在外部气流分布能源上游的潜在优势和毗邻一个实际的高超音速飞行器配置以及发动机燃烧室的“传统”的位置。图3显示一个战略使用的能量沉积可以削弱股票,从而减少总熵产生,和随后的阻力。在这个调查的一部分,第二定律分析了整个汽车流场和性能相关的熵的产生由于流动不可逆损失在汽车流场以及车辆。正如作者所说,整个工作的主要目的是开发、理解,并应用熵生产标准(最终““标准)为了评估车辆性能和性能损失。这种形式的基础,使用“通用货币”在当前汽车设计过程——使用的能量概念检查这里的一个例子是熵的分析可能会很有用。这种能力允许的发展新的和创新的概念,不只是略微提高性能但可以使整个新政权的实现高速航空飞行器的性能和可操作性。

3.3。更高的保真度计算

阿拉et al。11,12]分析了熵代周围b747 - 200飞机使用计算流体动力学。中的各种条件熵方程的贡献进行评估。粘性和非粘性的模型。计算表明,非粘性的结果低估了熵总产量约1000倍,只捕获的熵代由于冲击和停滞和之后的地区。发现两个模型之间的主要区别是由于湍流涡粘性中粘性计算。比较熵代条款与粘性计算表明粘性耗散贡献大约90%的总熵产生,与热transfer-related贡献了剩下的10%。此外,设计改进的计算显示可能尤其是离机身机翼部分删除。

先进系统的开发等概念描述超音速transatmospheric车辆将需要许多关键要素在之前甚至一个可行的设计是可行的。对于一个优化设计,需要了解正确的理论背景下广义第二定律原理变得至关重要。适当的上下文(13,14)实现基于热力学第二定律分析和设计原则始于基本方程 在哪里代表了功能性和熵因变量与参考状态。一个适当的函数形式的熵需要满足这个不等式。基本方程还提供了一种方法构造熵平衡方程在无限小的时间限制 这代替控制方程的时间变化率的场变量,一个标识代表熵通量,熵的生成和变化的时间变化率的熵。我们曾表明,基本的凹度熵的属性(1)成为一个凸性要求(火用),提供两个同样有效,互补的方式陈述和发展源于热力学第二定律。

欧拉(或n - s)方程可以写在紧凑的符号 在哪里问代表了状态矢量和代数通量向量的数量和我们使用的传统遗漏的求和符号重复索引符号。对理想气体热力学的熵公式是现成的,这样关于状态变量。特定的公式,从热力学

总比能,所以温度可以写成

设置恒定的参考状态等于零和写作的状态变量

熵产生的平衡(2和替换的右边3): 如果通量只包含对流运输质量,动量,和能源的欧拉方程,然后可以显示 在哪里熵通量是熵产生率 表明,熵代绝热是零,非粘(可逆)气体动力学。如果流量(3),然而,包含模型的条件粘度和导热的影响, 在哪里代表了单位面积上的升温速率(热通量)和粘性应力张量。替换的熵平衡方程,我们得到两个表达式代表熵代: 然后熵产生率与(火用)破坏的速度通过所谓Guoy-Stodola定理 为了纪念两位先驱提倡的效用的概念。左边的数量(13)代表了“失业”造成不可逆转的机制出现在模拟过程。通过耦合流体流动方程的数值解与添加约束,(13)必须满足非负熵产生原理,人能洞察的细节损失一个特定的过程或设计的机制。此外,这将大大增加我们的理解的相对贡献数值计算误差模拟物理损耗模型的控制方程。

工作在这个方向夫妇控制方程的解决方案的满意度thermofluid力学第二定律作为一个额外的约束。这一步的目标是利用第二定律作为后验检查解决方案:确定区域(火用)破坏或工作潜能损失过多。欧拉方程、熵是严格保守但执行这个约束导致nonunique可能不自然的解决方案。它早就知道身体相关熵的欧拉方程需要某种解决方案解决,通常在形式的有限的数值耗散。事实上,更成功的方法包含leading-error条款明确产生有限的熵与速度和温度梯度成正比,就像物理模型提供的粘度和导热navier - stokes方程。这允许解欧拉方程正确“捕获”身体抗压冲击波。相反,当求解n - s方程,包含entropy-producing机制明确,太多的熵代时用低精度的数值方法。

数值方法应用于控制方程的解决方案旨在计算更新变量从目前已知的分布在前一个时间步。时间和空间一体化的平衡方程可以被分离,这样产生的有限体积,semidiscrete公式 在哪里代表的比例cell-face区域离散细胞体积,可以集成在时间获得状态变量的新值。欧拉方程,离散熵平衡方程 如果平衡方程隐式地在时间和集成 如果综合平衡方程显式时间(注意熵条件的差异和熵通量的指数)。navier - stokes方程模型粘滞,导热流体,一些附加的条款会出现,但基本的想法是相同的。一个数值方法,满足非负熵产生原理在离散形式可以满足热力学第二定律。通过计算和监测的大小和符号熵在本地生成,可以识别地区第二定律是违反了(图4)。这允许一个扩展功能,以确保满足物理理论计算模拟,数值稳定,并产生最小的数值误差。

的欧拉方程代表了非粘流,绝热液体,熵平衡方程零净收益率熵的一代。然而,在流动条件下,冲击预计,熵代必须是正的。这就是为什么在CFD数值“休克捕获”方法需要一个有限的数值耗散对数值稳定性并保证只有抗压冲击出现在解决方案。navier - stokes方程,粘度和热传导占,热力学第二定律的收益率两个表达式的熵产生率,一个作为本构限制粘度和导热系数的符号,另一个代表熵与流体的运输,所示(12)。可以几个熵平衡方程的数值解navier - stokes方程通过输运方程和本构关系,可能是作为一个约束的熵产生率本身。如果执行,因此第二定律应该提供一个约束等熵产生率,只有身体上的可能的解决方案将会承认。此外,它可能会制定数值解的物理影响流体粘度和导热可能分开数值误差。它标志着一个重大的进展CFD和提供了必要的指导方针为航天汽车设计开发优化程序,减少熵产生率,因此多余的(火用)破坏。

我们寻求发展的计算能力来分析系统的热力学第二定律。自现有方法的建模、模拟、分析和设计航天汽车仅仅依靠能量是守恒的,他们无法捕捉第二定律的微妙影响。更重要的是,如果我们满足热力学第一定律是能量守恒原则,我们不排除的可能性产生设计违反热力学第二定律通过创建一个第二类永动机。包括热力学第二定律将能够进行数值实验的合成和设计新颖的航空系统优化的根据一个更完整的物理理论。广义热力学第二定律之外的古典形式将提供必要的指导方针,发展正确的优化原则entropy-generation / exergy-destruction最小化。

4所示。未来

一个非常重要的因素在系统开发是当前强调建模和基于仿真的采办。必须有一个假设的模型将“充分准确的”。这意味着操作系统满意的主观要求。首先,我们可以考虑的可能性减少对地面测试的更加强调建模与仿真的发展任何新系统。二是减少飞行测试的欲望。工作(15]不仅讨论了这些趋势的基本原理,也提供了一个指示最近的预测飞机状态的艺术特征。它包含七页的“意外的特点在飞行测试发现”。讨论了经验与广泛的飞机,商业和军事,战斗机和运输机,加上广泛的特点。异常也从妨害意义重大,但也有许多失败的实例预测气动特性,特别是拖动。

建模是设计的基础;启用的设计和优化的方法革命现有航天汽车之外,进化方法。平衡性能和效率与成本和能力来维持这样的车辆将需要一定程度的控制能量转换远远超出现有能力。物理形状优化有可能主动流动控制等离子体场的要求生成和操纵或鞘。等离子体流的基础物理是众所周知的,但其工程实现尚未展示其潜力。对于这样一个假设的车辆,开发一个统一的分析方法落在计算机建模与仿真需要多个学科。这样一个统一的方法可能是基于热力学第二定律,它提供了一个通用的概念(熵)和普遍原则适合这个任务。挑战,这项工作的目标是证明这种新功能进行多学科计算分析是可能的和有利的。

5。结论

整个工作的主要目的是开发、理解,并应用熵产生的一贯标准评估车辆性能和性能损失。这种形式的基础使用“通用货币”的系统级汽车设计过程——使用能量的概念就是一个例子,那里的分析可能会很有用。这种能力可能允许开发新的和创新的概念,不只是略微提高性能但可以使整个新政权的实现性能和可操作性,特别是对高速航天车辆。本研究的总体愿景是证明一个完整的集成exergy-based方法的承诺促进航空的突破优化车辆基于一个系统的能量系统。当前的进化设计取得了高度的效率建立在先前的经验。进化方法只有工作,然而,当考虑配置接近现有的经验和数据库。我们已经提出了一个基于最小系统级设计与优化的基础(火用)破坏。这些新方法的潜力将会意识到当我们尝试下一次革命没有飞行经验。

确认

作者欣然承认的支持美国空军科学研究办公室的项目管理下维克多Giurgiutiu博士(结构力学)和美国空军小企业创新研究(SBIR)计划资助我们的工业合作伙伴。