Расширение модельного ряда производимых изделий сопряжено с совершенствованием уже имеющихся конструкций. Наиболее эффективным способом повышения аэродинамических характеристик создаваемых беспилотных летательных аппаратов является оптимизация лопастей винтов, обеспечивающих их движение в воздушном пространстве. При таком подходе нет необходимости в изменении уже созданных производственных цепочек, отладка которых занимает значительное время. С другой стороны, процедуру оптимизации во многих случаях невозможно осуществить из-за отсутствия качественной трехмерной параметрической модели, что обусловлено различными трудностями при работе в классических CAD-системах.
Статья подготовлена и опубликована компанией ЛС-Технологии, разработчиком ПО Flypoint Parametrica.
Рисунок 1 – Параметризация воздушного винта
В первую очередь это связано с особенностями иерархической структуры геометрического ядра Parasolid, на котором базируются практически все современные CAD-системы. При любых изменениях параметров, имеющей сложную криволинейную форму, всегда есть вероятность возникновения ошибок, приводящих к её разрушению на отдельные фрагменты. Более того, при передаче модели из CAD-системы в решатель довольно часто инженер сталкивается с потерей информации об элементах самой модели. Образуются несшитые поверхности, которые требуют ручного исправления. Это значительно увеличивает время на перестроение геометрии и, как следствие, всей процедуры оптимизации.
Рисунок 2 – Попытки параметризации лопасти в CAD-системе (слева) и в Flypoint Parametrica (справа)
К счастью, эти проблемы имеют своё решение, изящно воплощенное в программном комплексе нового поколения – Flypoint Parametrica, позволяющего сделать трехмерную параметрическую оптимизацию воздушных винтов для отечественных БпЛА доступной, а затраты и риски минимальными. На примере одного из наших проектов мы расскажем о том, как это удалось реализовать и какие результаты были достигнуты.
Объект, который мы оптимизировали
В качестве объекта оптимизации был взят воздушный винт модели APC10x4.7, общий вид которого представлен на рисунке ниже.
Рисунок 3 – Общий вид воздушного винта модели APC10x4.7
Это двухлопастной пропеллер для использования на радиоуправляемых самолетах с электромотором, слоуфлайеров, мультикоптеров. Он является частью базы данных, составленной в 2005 году Дж. Б. Брандтом из университета Иллинойса в Урбане-Шампейне.
С учетом этих данных, а также информации с сайта производителя, мы выполнили реверс-инжиниринг и получили точное математическое описание, которое легло в основу трехмерной параметрической модели в программном комплексе Flypoint Parametrica.
Параметризация воздушного винта
На первый взгляд может показаться, что параметризовать такой винт достаточно трудно. Тем не менее, имея доступ к исходной математике данного объекта и используя принцип работы деформационных кривых, в среде Flypoint Parametrica мы можем воздействовать на семь основных характеристик воздушного винта:
- Длина хорды;
- Геометрический шаг;
- Саблевидность;
- Откидка;
- Толщина;
- Кривизна;
- Профилировка лопасти.
При варьировании этих параметров геометрия не перестраивается каждый раз с нуля, что значительно сокращает время при оптимизации, а также снижает вероятность возникновения ошибок. При каждом изменении поверхности геометрии всегда остаются гладкими и согласованными.
Рисунок 4 – Изменение геометрии в Flypoint Parametrica
Получив полной контроль над формой изделия, пользователь может сам гибко настроить глубину параметризации и количество управляемых параметров модели винта. А при передаче геометрии в решатель не возникнет проблем с потерей кромок, граней или даже целых поверхностей, как это часто бывает при трансляции из CAD в CAE. Соответственно, вам уже не потребуется долгое и кропотливое ручное «лечение» 3D-модели. Таким образом открывается путь к автоматизированной инженерной оптимизации, и получению самых эффективных аэродинамических форм.
Теперь поговорим о численном моделировании лопасти воздушного винта и о том, как получить его аэродинамические характеристики.
Нахождение аэродинамических характеристик
Численное моделирование нашего воздушного винта производилось с использованием флагманского российского программного продукта FlowVision для режима обтекания, параметры которого представлены в таблице 1.
Таблица 1 – Режим обтекания
При создании расчетной области её границы задавались на достаточно большом расстоянии от поверхности винта, что позволило исключить влияние граничных условий на получаемые результаты.
Рисунок 5 – Общий вид расчетной области
На базе этой расчетной области была создана неструктурированная локально-адаптивная сетка. Её построение в FlowVision разделяется на два этапа: задание параметров начальной сетки и локальное уточнение в интересующих областях.
Создать начальную сетку достаточно просто. Она строится в автоматическом режиме по указанному количеству сеточных линий на каждом координатном направлении. Эта начальная сетка служит основой для последующего локального уточнения.
Рисунок 6 – Начальная сетка
Далее, чтобы измельчить ячейки сетки в интересующих областях используются адаптации. Адаптировать сетку во FlowVision можно по поверхности или в объёме геометрических объектов и граничных условий. Каждая последующая адаптация подразумевает разбиение исходной ячейки пополам по каждому направлению. Такой подход позволяет избежать появления вырожденных и слишком вытянутых ячеек.
Рисунок 7 – Уровни адаптации во FlowVision
На уровне начальной сетки число разбиений по направлению потока задавалось равным 60, в двух других направлениях декартовой системы координат – 20. Для повышения точности создано несколько адаптаций: на поверхности винта, в объеме его вращения и в объёме позади винта. При настройке сетки на поверхности лопастей винта безразмерный параметр Y+ ограничивался в диапазоне от 30 до 120.
В результате применения всех настроек размерность расчетной сетки составила 215 тысяч ячеек.
Рисунок 8 – Распределение параметра Y+ на поверхности лопастей винта.
Расчет выполнялся в нестационарной постановке с использованием осредненных по Рейнольдсу уравнений Навье-Стокса, замкнутых моделью турбулентности k-ω SST Ментера. Течение в пограничном слое моделировалось с помощью пристеночных функций.
Рисунок 9 – Фрагменты расчетной сетки
Магия трехмерной оптимизации
В ходе проведения оптимизации необходимо было увеличить коэффициент полезного действия воздушного винта на заданном режиме обтекания. Условия оптимизации приведены в таблице.
Таблица 2 - Постановка задачи оптимизации
КПД воздушного винта зависит всего от двух параметров: коэффициента тяги и коэффициента мощности. Максимизируя первый и минимизируя второй, мы можем существенно улучшить его показатели.
Как выглядит цикл оптимизации
Весь цикл оптимизации был разработан на платформе LS-TECH Framework. Наш флагманский продукт, который позволяет полностью автоматизировать оптимизационный цикл и значительно упростить «порог входа» в задачи оптимизации сложных криволинейных форм. Здесь мы выделим три последовательных действия:
- В программе Flypoint Parametrica производится перестроение исходной геометрии воздушного винта по заданным распределениям в реальном времени;
- Обновленная геометрия импортируется в расчетный комплекс FlowVision – одну из передовых российских программ для математического моделирования, где запускается автоматизированный расчет аэродинамических характеристик винта;
- Полученные результаты расчета передаются в оптимизатор IOSO, который выдает новую группу параметров в среду Flypoint Parametrica для нового перестроения 3D-модели.
Рисунок 10 – Автоматизированный цикл оптимизации
Применяя нашу технологию, мы реализовали полностью автоматизированную 3D-оптимизацию лопастей винта с использованием исключительно отечественных программных продуктов!
Результаты оптимизации воздушного винта
В ходе работы оптимизационного цикла было просчитано 226 различных геометрий исследуемого воздушного винта, среди которых оптимизатор отобрал ту, которая обладает наилучшей аэродинамикой и удовлетворяет всем заданным ограничениям. Посмотрим на эту 3D-модель поближе.
Рисунок 11 – Сравнение исходной геометрии (фиолетовый цвет) и оптимизированной (зеленый цвет)
Коэффициент полезного действия у полученной оптимальной геометрии выше на 2.94% по сравнению с исходной. Величина коэффициента тяги увеличена на 2.64%, при этом коэффициент мощности снижен на 0.21 %.
Таблица 3 – Результаты оптимизации
Сравнивая распределения шага и кривизны для исходной и оптимизированной геометрии, можно заметить, что оптимизатор уменьшил значения шага на корневых сечениях и увеличил на концевых. Это способствовало повышению полной аэродинамической силы, и, как следствие, увеличению КПД.
Что касается кривизны профилей лопасти, то этот показатель оказывает исключительное влияние на аэродинамику. Его увеличение на корневых сечениях воздушного винта отодвигает начало возникновения отрыва потока в область больших частот вращения и приводит к росту результирующей тяги. В то же время существует предел, до которого можно увеличить кривизну лопасти, что обусловлено снижением КПД.
В результате мы имеем немонотонное изменение кривизны по длине относительно исходной геометрии. Это позволило увеличить тягу нашего воздушного винта и незначительно уменьшить коэффициент мощности на заданной относительной поступи.
Рисунок 12 – Распределения шага лопасти по относительным радиусам винта
Рисунок 13 – Распределения кривизны лопасти по относительным радиусам винта
Анализируем аэродинамику
Для начала рассмотрим изменения в распределении статического давления на геометрии винта.
Для удобства рассмотрения лопасть воздушного винта можно разбить на две поверхности: переднюю и заднюю. При вращении винта воздушный поток обтекает переднюю поверхность каждой лопасти быстрее задней. В результате получается, что перед воздушным винтом давление будет меньше, чем за ним.
Рассматривая лопасть с обеих сторон, можно сказать, что в ходе оптимизации на передней поверхности винта картина давления практически не изменилась. Но если обратить внимание на заднюю поверхность в районе концевых сечений, то тут хорошо видно, что область пониженного давления заметно снизилась, что способствовало повышению тяги винта.
Рисунок 14 – Распределение статического давления на передней (слева) и задней (справа) поверхностях воздушного винта до и после оптимизации
Если обратить внимание на изменения в линиях тока на концевых сечениях воздушного винта, то хорошо видно, что за счет уменьшения кривизны и повышения значений шага обтекание лопасти стало более равномерным. Кроме того, в области задней кромки винта значения скорости увеличились, при этом закрутка потока практически не изменилась.
Рисунок 15 – Линии тока в сечении r/R=0.75 и r/R=0.9
Что получили на выходе?
На примере решения задачи 3D-оптимизации воздушного винта БпЛА, мы поставили «на отечественные рельсы» нашу технологию трехмерной параметрической оптимизации, адаптировав ее для российских программных комплексов Flypoint Parametrica, FlowVision и IOSO.
Автоматизируя весь цикл оптимизации с помощью LS-TECH Framework, мы добились снижения времени и труда при подходе к задачам подобного класса. Теперь получать самые эффективные аэродинамические формы стало легко и удобно, даже не будучи экспертом в трехмерной оптимизации.
Статья подготовлена и опубликована компанией ЛС-Технологии, оригинал статьи с дополнительными материалами доступен по ссылке: https://dzen.ru/a/Z0Qzws7GUENyn8th