文摘
热防护系统的设计需要高精度和高可靠性的CFD仿真进行验证。准确预测超音速气动加热,整个仿真策略提出了基于共同的选择。最重要的是,墙上的基于网格标准网格雷诺数。随后,湍流模型和离散化方案的依赖。建议适当的值的壁细胞雷诺数是1通过仔细对比和可用的实验数据。过度的细胞由于耗时的计算是不可取的。从结果可以看出,AUSM +离散化的组合方案和Spalart-Allmaras湍流模型精度最高。在这部作品中,热流驻点的误差在1%以内,和总体平均相对误差在10%以内。
1。介绍
轴对称形状是广泛应用于高超音速导弹,如Kinzhal导弹和圆梦(1)程序。超音速汽车实现高速(马赫5 - 20)通过火箭推进或超燃冲压发动机引擎[2),高升阻设计(3,4,近的优势。一方面,高速飞行很难探测和跟踪的高超音速飞行器。另一方面,高速飞行将导致暴力表面之间的摩擦和空气并产生大量的热量。Ref。5- - - - - -7]说明6马赫,皮肤温度可能超过900 K,和前沿温度很容易超过1000 K,这对于热保护提出了重大挑战。热保护系统(TPS)可以提供超音速汽车气动加热的保温(5,8,9]。这个子系统的车辆用于确保飞机的安全,特别是当存在一个舱室内部温差较大和TPS结构。因此,可靠的预测表面热通量对TPS至关重要,和它的大小必须是最小值能够保证合适的保护(10]。以下三种方法(11)通常用于计算热流指导TPS的设计:实验/风洞实验,计算流体力学(CFD)模拟、评估方法和工程经验。与工程经验估算方法相比,CFD模拟更准确。与实验和风洞实验相比,CFD仿真周期短,模型大小不需要减少,可以灵活地修改和仿真参数。因此,为了更好地指导TPS的设计超音速飞机(12),如何准确预测气动加热用CFD方法已经成为一个理想的问题。
在CFD模拟的整个过程,每一步都会影响最终的数值模拟精度,包括网格生成,湍流模型,离散化方案设置。可怜的仿真策略可能会导致错误的4倍(13)或更多。随着传热速率是由温度梯度(14),网格质量的主要因素。由于这个原因,很多研究工作已经进行网格策略,尤其是在第一层网格(15,16]。壁细胞雷诺数是一个重要的尺度标准。其合理值范围成为一个研究热点。Ref。17,18]显示细胞雷诺数的大约20个在第一网格层是合理的。发现墙时的热通量收敛网格雷诺数小于或等于3 (19]。然而,上述值范围需要更具体的满足高精度仿真的需要。除了网格的研究中,有许多问题值得关注,如湍流模型和离散化方案。高超音速验证和评价的结果表明,不同的湍流模型和离散化方案有很大的差异在预测气动加热的准确性(13,20.]。现有的研究单独的独立影响因素,但CFD模拟是一个整体的过程。它是分析单因素对精度有限,这需要考虑在一起(21]。此外,详细和量化策略对网格的主要因素是可取的。
在这项研究中,一个新的网格战略提出了基于壁细胞雷诺数通过比较aeroheating预测的准确性。在得到适当的网格在预处理阶段,湍流模型和离散化方案之间的依赖是发现和特点。综合考虑所有的因素,而不是单独的整体CFD仿真策略提出了能实现高精度的气动加热模拟、热防护设计提供数据依据。
2。方法
如图1,整个过程可以分为四个步骤。我们的方法需要考虑整个仿真实现的高精度预测。最重要的是,几何部分是必要的。第一步的重点是几何模型应该尽可能简单和复杂的必要。第二步是把几何模型导入到离散的细胞。网格质量对收敛性和结果有着重要的影响。导入网格文件之后,可以指定一个模拟的设置。的过程,分析仿真结果可以反馈。
2.1。几何和网格
在这项工作中,我们把钝双锥作为一个例子,关于美国宇航局的风洞测试报告tp - 2334 (22]。在UG NX 10.0创建几何模型,及其平面图如图2(一个)。头部的曲率半径是0.3835厘米,和半锥角是12.84°和7°,分别和模型的长度是12.224厘米。
(一)
(b)
因为这个研究侧重于边界层的流动,结构化网格用于避免不良大型离散误差。方程(1)说明热通量是由温度梯度,所以第一层的高度是至关重要的。如图2 (b),ICEM-CFD软件用于整个计算域网格结构化网格。因为模型是轴对称,它分为六个街区与计算域的一半。除此之外,在边界层网格加密,特别是在头部附近严重的加热。
自由流动条件指的是风洞试验条件,如表所示1。边界条件是远场入口,出口压力,分别和等温墙。
壁细胞雷诺数(23)指的是当地的雷诺数基于速度计算细胞和细胞的长度范围,如方程所示(2)。在这,表示表的雷诺数1。的意味着正常的边界层高度。
量化网格战略提出了工作是基于以下两个标准:(1)的预测准确性,第一个单元格高度将被设置为2.8 - - - - - -7米,5.6 - - - - - -7米,…,1.8 - - - - - -5米,相应的在墙上细胞雷诺数从0.5到32。(2)正常的网格固定在膨胀比1.1,因此细胞的总数只有第一层的密度有关。在任何的壁细胞雷诺数,总元素的值范围从100万到500万。
2.2。湍流模型
CFD模拟过程本质上是一个方程和求解离散化的解决方案,而湍流模型是用来描述输运方程(年代)。因为直接数值模拟(DNS)需要巨大的计算资源,雷诺平均(跑)方法被广泛用于处理时间平均,如方程所示3)和(4),来解决四个物理量:三个速度分量 和压力 。
虽然跑的方法可以减少计算成本,它还引入了非线性项,这导致了未关的计算方程。因此,有必要引入附加湍流变量(s)和微分方程(年代)。摘要Spalart-Allmaras模型和剪应力运输(SST)模型,广泛应用在从模拟和执行好,选择[24,25]。
Spalart-Allmaras模型(26)是一个方程模型。变量的引入相当于湍流运动粘度。这个模型的输运方程如下: 在哪里是生产的湍流粘度,湍流粘度的破坏,是恒定的。
作为一个方程模型、SA模型自然是错过了术语(湍流动能)。但这不是主要影响薄剪切流,和添加 应力张量的对角元素是在任何情况下近似。SA模型是涡粘性模型有一个健壮的数值制定和展示了有前景的结果为各种流动。与大多数two-equation模型、SA模型不需要额外的墙函数在处理壁面流动问题,所以很不敏感的墙间距。不到2.5%的表面性质不同的流时墙间距是0.01之间变化和统一27]。而稳定的大值,最大SA模型的精确的解决方案应该差不多 。
风场two-equation模型(26表示“状态”)提出和发展。它结合了标准模型和标准模型,它将使用模型和壁面区域自由表面模型。风场模型引入了两个变量:湍流动能和涡流的耗散率 。这个模型的输运方程如下:
在哪里和项目的生产项目吗和项目 ,分别有效扩散系数,是湍流耗散。
风场模型利用相同的混合函数( )之间的和模型作为基线(声波测井)模型;然而,这位前模型还使用一种修改的涡流粘度定义占运输的雷诺应力。涡流粘度定义在以下方式: 在哪里是一个混合函数,保证了模型是满意而原始配方 用于其他流。Johnson-King模型背后的哲学基础上,对海温模型导致显著改善所有涉及到不良的流动压力梯度和空气动力学的应用程序应该选择的模式。风场模型极大地受益于底层的湍流模型的强度。与其他two-equation模型相比,风场模型更适合于许多工业应用和最通用的商业CFD代码。
2.3。离散化方案
离散化是将连续函数的过程中,模型、变量和方程离散同行。所示的裁判。20.,21,28],Roe-FDS方案和ASUM +方案已广泛应用,取得了良好的效果。因此,下面的工作集中在这两个离散化方案的影响:
2.4。Roe-FDS [29日]
因为戈杜诺夫格式需要大量的计算,罗伊渗流雅可比矩阵,提出了一种新的通量差分格式在此基础上。这个方案是一个通量差分裂方案(FDS)近似黎曼解: 在哪里代表了Roe-averaged价值观和代表了对角矩阵的特征速度。和分别是左和右特征向量。
2.5。AUSM + (30.]
Vanleer AUSM方案改进的计划方案结构而言,这是一个综合方案阵线(通量向量分裂计划)和FDS的耗散项。AUSM + Liou提出的方案,把非粘性的通量对流项和压力项 : 声速的接口在哪里 和 。
3所示。结果与讨论
在本节中,仿真结果导入到CFD-post直观的表达和分析。通过比较不同的仿真参数设置的结果,每个阶段和相互依赖关系的影响进行了分析。入口设置为远场边界,自由流动的参数如表所示1。出口边界设置为压力。墙上是双锥形的表面模型,和一个无衬等温线采用壁条件。为了节省计算资源,使用一半的计算域,采用对称边界条件。
3.1。啮合电网的影响
我们将讨论啮合的影响,即。,grid strategy, on CFD accuracy during hypersonic aerodynamic thermal numerical simulation in this section. According to Ref. [16,18,31日),网格的数量和第一层的高度发挥重要作用在仿真结果的准确性,甚至决定他们是否能收敛。出于这个原因,结构化网格划分。图3(一个)显示了钝双锥形的计算域,和图3 (b)显示了边界层和驻点的细节。考虑攻角为0°,35套网格划分。网格参数中指定的表2,总数的 。
(一)
(b)
在这种情况下,靠近鼻锥头,热量越严重。因此, 选择平面轮廓显示流场压力和温度轮廓,如图4。两种不同的网格没有。2 - 4和3 - 1号(见表2选择)来解释显然网格战略的影响。如图5,固体黑线上的数据图4选择比较分析清晰地解释网格策略的影响。可以看出,即使有不同的雷诺数壁细胞和不同密度的网格,轮廓相似的压力。温度之间的差异导致了这两个网格很小可以忽略不计。结论我们可以从这个是温度和压力不是特别依赖于网格,所以没有必要严重模拟条件。
(一)
(b)
(c)
(d)
(一)压力曲线在毫米
(b)温度曲线在毫米
图6是墙热通量的模拟结果与两种不同的网格。可以看出,总体分布是完全不同的,尤其是在驻点。,最大相对误差10%。我们可以得出结论,墙上热流结果是高度依赖于网格,所以需要展示一个适当的网格策略。
(a)墙心通量轮廓与磨1 - 4
(b)墙心通量轮廓与磨3 - 1
(c)墙与不同的磨心流量分布
如图7比较结果后,通过CFD模拟风洞试验值 ,可以得出以下结论:(1)的准确性驻点的传热速率增加而增加网格数量的起初,但元素的数量达到300万后,精度的提高几乎是可以忽略不计的。(2)同时,精度依赖于第一层网格的高度。精度是最高的壁细胞雷诺数时约1。当墙上网格雷诺数大于16日预测也很差。(3)与先前的研究相比,可以显著提高仿真精度(如表所示3)通过使用一个适当的网格战略,相对误差小于1%。(4)如表所示3,本文给出的方法执行比Fay和里德尔的理论32),常用于工程。(5)两套网格用于后续分析,其中300万元素使用雷诺数墙元素设定在1和2号3 - 1号(网格和网格3 - 2)。
3.2。湍流模型和离散化方案的影响
在本节中,湍流的影响的分析模型和离散化方案的模拟精度将通过仔细的比较实验结果和理论。有几个验证不同的湍流模型的质量标准:(1)湍流模型敏感性(网格墙间距和动荡水平);(2)迭代收敛的时间和步骤;(3)定量精度的数值模拟与实验数据相比。根据上一节的分析,虽然SA模型对网格细化和墙间距,一般来说,热通量的模拟误差较大时比较大。因此,网格战略提出了可以显著提高模拟精度。除此之外,在我们的情况下,采用统一的迭代步长和迭代时间,确保每次运行在1的残余 - - - - - -3所示。
本文数值模拟的准确性和鲁棒性的湍流模型进行了分析通过仔细对比和可用的实验数据。当墙网格雷诺数很大( ),转变很容易发生在边界层,流动和湍流更常见。相对于层流、紊流更混乱和不规则的。在这个工作中,两套网格3 - 2号3 - 1号(网格和网格)用于比较分析不同的湍流模型的模拟精度。墙上的热通量表面我们获得归一化(除以 )为定量比较。因为在驻点热流密度太大,这个工作只显示下半年的结果,如图8。
除了仿真精度,计算时间也是一个重要因素,必须在实际工程测量。选中的点的整体意思错误在墙上面有不同的模型也比较,如表所示4。从上面的讨论,可以得出以下结论:(1)在我们的例子中,边界的解决方案主要集中在粘性底层。虽然它是基于准确的和健壮的壁面威尔科克斯的配方模型,另外壁面函数还有些笨拙,所以SA模型的性能仍优于SST模型。(2)附近的边界层的外缘和剪切层,对海温模型混合成一个版本的转换配方,从而提供相同的良好预测流场的温度和压强SA模型(见图4- - - - - -6)。(3)主要额外的复杂性SST模型公式相比,标准模型是计算的必要性从墙上的距离,从而导致较长的计算时间比SA模型。
基于密度的瞬态计算方程解算器,离散化方案是一个重要因素影响的准确性和稳定性的解决方案。与中央计划相比,逆风方案有其耗散特点,这是接近真实的流场。因此,在这项工作中,对CFD模拟的准确性的影响与AUSM +方案和Roe-FDS方案讨论。
同样,仿真数据表面的钝双锥规范化。因为在驻点热流密度太大,这个工作只显示了下半年的结果。结果两个网格(3 - 2号3 - 1号网格和网格)如图9。可以看出AUSM +方案和Roe-FDS方案的结果几乎是一致的,它可以预测气动加热。热流在我们工作的预测精度在1%,如表所示5。
3.3。湍流模型和离散化方案之间的依赖
上述的独立影响分析湍流模型和离散化方案,这也是大多数当前的主要研究主题的工作。在这部作品中,讨论两个因素之间的依赖。同样,第一个预处理是标准化。墙热通量的结果如图所示10。可以得出以下结论:(1)最大相对误差在15%以内。(2)至于SST湍流模型,AUSM +方案和Roe-FDS方案是可取的。(3)至于SA湍流模型,AUSM +方案表现远比Roe-FDS方案。
4所示。结论
广泛关注,实现准确的预测热负荷条件下的高超音速流强烈压缩和摩擦。在这项工作中,一个整体仿真策略基于量化网格标准和提出了不同阶段的相互依存。通过仔细对比另一个可用的实验数据,得出的结论如下:(1)虽然SA模型和SST模型相当迟钝墙间距与其他湍流模型相比。结果表明,热通量是强烈依赖于网格质量。基于热通量数值分析结果与不同的啮合驻点网格,网格雷诺数是建议为1(2)湍流模型和离散化方案之间的依赖性不容忽视。似乎很难独立分析这两个因素。实际上,没有一个绝对好的湍流模型,也没有绝对好的离散化方案。对SST模型比AUSM + Roe-FDS更合适;相反,AUSM + SA模型是一个更好的选择。不同的搭配会导致精度差别很大。摘要表面热通量的平均相对误差从14.3%减少到9.3%,综合考虑(3)前缘地区最高温度和热通量和最有可能受到损害。因此,准确预测高超音速飞行器的气动加热负荷具有重要意义。在这部作品中,驻点热流密度的相对误差小于1%,整体的CFD仿真策略。准确预测热通量可以用来提供一些参考热保护系统的设计满足要求的严重飞行条件和轻量级
数据可用性
使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突有关的出版。
确认
这项研究是由中国国家自然科学基金(61572307)。