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直升機尾槳氣動及噪聲特性的計算分析與降噪研究

發(fā)布時間:2019-09-13 03:13
【摘要】:尾槳氣動特性和噪聲特性的研究是直升機空氣動力學(xué)領(lǐng)域的重要課題。本文將Navier-Stokes方程與FW-H方程相結(jié)合,建立了直升機旋翼(尾槳)氣動及噪聲特性的計算方法和模型。應(yīng)用所建立的方法分別針對常規(guī)尾槳和剪刀式尾槳進行了氣動及噪聲特性的計算分析,并在此基礎(chǔ)上進一步開展了剪刀式尾槳噪聲的降噪方法研究,同時對比計算了有無旋翼干擾下的尾槳噪聲特性。主要工作內(nèi)容如下:作為背景和前提,本文首先介紹了論文的研究目的與意義,闡述了國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀,并指出了現(xiàn)有研究中的不足之處,提出了本文的研究方法及開展的主要研究內(nèi)容。在論文的第二章,根據(jù)旋翼(尾槳)的外形特點與運動特點,以嵌套網(wǎng)格為基礎(chǔ),基于Navier-Stokes方程建立了一套適合于直升機旋翼(尾槳)的流場計算方法。在該方法中,采用Roe格式進行空間離散,在雙時間法中引進LU-SGS隱式格式進行時間離散,并與Spalart-Allmaras一方程湍流模型聯(lián)立求解。然后,應(yīng)用建立的流場計算方法,針對Caradonna-Tung旋翼懸停試驗以及Helishape 7A旋翼前飛試驗進行了流場算例計算,驗證了該方法的有效性。在此基礎(chǔ)之上,又以UH-1H直升機旋翼作為算例,對基于FW-H方程建立的噪聲方法進行了驗證計算,表明了該方法對噪聲求解的準確性。應(yīng)用本文所建立的方法,第三章首先計算了剪刀式尾槳懸停和前飛狀態(tài)的氣動及噪聲特性,并與常規(guī)尾槳進行了對比,同時,針對剪刀式尾槳運動參數(shù)和槳葉外形參數(shù)對噪聲的影響進行了分析,得到了一些有實際意義的結(jié)論。在第三章剪刀式尾槳槳葉外形參數(shù)對噪聲影響分析的基礎(chǔ)上,論文第四章又通過改變槳尖外形與槳尖段翼型厚度,對剪刀式尾槳降噪方法進行了較深入的研究。在此基礎(chǔ)上,摸清了槳尖外形與槳尖段翼型厚度對剪刀式尾槳噪聲影響的特點。為研究直升機旋翼氣動干擾對尾槳噪聲的影響,在第五章,又給出了一個用于旋翼/尾槳干擾計算的幾何模型,然后針對有旋翼干擾的尾槳氣動及噪聲特性進行了計算與分析,并通過與孤立尾槳的對比,表明了旋翼對尾槳的干擾作用,同時還計算了前進比對有旋翼干擾的尾槳氣動及噪聲的影響規(guī)律。論文第六章,對本文主要研究工作及所得結(jié)論進行了總結(jié),并指出了文中需要進一步完善之處,對后續(xù)研究提出了幾點展望。
【圖文】:

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(c) AH-64 直升機(剪刀式尾槳) (d) 米-28 直升機(剪刀式尾槳)圖 1.1 單旋翼帶尾槳直升機(圖片來源于網(wǎng)絡(luò))鑒于此,本文擬采用 CFD 與 FW-H 方程相結(jié)合的數(shù)值計算方法深入開展直升機尾槳氣動噪聲的研究。首先基于嵌套網(wǎng)格技術(shù)建立一種適用于尾槳流場計算的 CFD 方法,然后基于 FW-H方程的 Farassat 1A 時域公式給出一個尾槳噪聲的計算模型。在此基礎(chǔ)上,著重計算分析剪刀式

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根據(jù)網(wǎng)格圍繞翼型的不同方式,二維翼型網(wǎng)格可分為三種型式:C 型、O 型及 H 型,,而本文生成C型二維翼型網(wǎng)格。圖2.1為通過本節(jié)方法所生成的C型二維翼型結(jié)構(gòu)網(wǎng)格示意圖。從圖 2.1 中可以看出,針對對稱翼型(NACA0012)和非對稱翼型(OA209)所生成的二維網(wǎng)格具有一定的正交性,且在翼型表面附近可以進行控制性的加密以滿足 N-S 方程對網(wǎng)格密度和質(zhì)量的要求。(a) NACA0012 翼型網(wǎng)格(b) OA209 翼型網(wǎng)格圖 2.1 生成的 C 型二維翼型網(wǎng)格示意圖三維槳葉網(wǎng)格的生成是以二維翼型網(wǎng)格為基礎(chǔ),且可以在不同展向位置進行弦長、扭轉(zhuǎn)、前后掠、上下反等變化,也可使用不同的翼型對槳葉進行多段翼型配置。根據(jù)槳葉槳尖處網(wǎng)格的不同處理方法,基于 C 型二維翼型網(wǎng)格生成的槳葉網(wǎng)格可分為 C-O 型和 C-H 型網(wǎng)格。圖 2.2是本文生成的兩種型式槳葉網(wǎng)格的示意圖。從圖 2.2(a)中可以看出,C-O 型網(wǎng)格槳尖(槳根)
【學(xué)位授予單位】:南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:V275.1

【參考文獻】

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本文編號:2535532

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