基于RANS方法的民用飞机网格分析.pdf

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1、第43卷第5期航空计算技术Vo1.43No.52013年9月AeronauticalComputingTechniqueSep.2013基于RANS方法的民用飞机网格分析聂智军,咸水燕,麻蓉,颜洪(中航工业西安航空计算技术研究所,陕西西安710068)摘要:基于RANS方程分别对代表民机巡航的DLR—F6模型和增升的NASATRAPWING模型进行多块结构化网格生成技术研究,通过网格拓扑、分布、质量参数等多项研究,得到影响民机外流场粘性计算需要的网格生成因子,形成一套适用高精度阻力预测的民机CFD网格生成指南。同时,为验证网格设计方法的可靠性及准确性,分析了不同网格

2、生成准则对于CFD计算模拟精准度的影响,为民机计算策略研究及气动力设计提供了参考依据,具有重要的工程实用价值。关键词:RANS;民机;多块结构网格;阻力预测;网格生成指南中图分类号:V211文献标识码:A文章编号:1671.654X(2013)05.0015.05MeshAnalysisofCivilAircraftBasedonPLANSEquationsNIEZhi-jun,CHENGShui—yan,MARong,YANHong(XianAeronauticsComputingTechniqueResearchInstitute,AVIC,Xian710068

3、,China)Abstract:BasedonRANSequations,generationtechniqueofmulti—blockstructuredgridisstudiedforrepresentativeconfigurationsofcivilairplane:DLR—F6cruisemodelandNASAtrapezoidalwinghigh-liftmode1.Gridgenerationfactorwhichinfluencesviscouscomputationofcivil—planeoutsideflow—fieldisobtained

4、bymuhinomialstudysuchasgridtopology,griddistribution,qualityparameters.CFDgridgener-ationguidelineofcivilairplaneisformedforhighcredibledragprediction.Keywords:RANS;civilairplane;multi—blockstructuredgrid;dragprediction;gridgenerationguideline引言是NASA共用研究模型,依然采用“盲评”的方式开展确认计算研究。民用飞机的阻力预测

5、一直是航空CFD领域内的2009年国内举办了首届“航空CFD可信度开放式非常关注的前沿课题。近十年来AIAA气动技术专业专题研讨活动”。此次会议选取DLR.F6翼身组合模委员会(APATC)连续发起了四次阻力预测会议。第型及用于最大升力预测的NASA高升力梯形机翼模型一届阻力预测会议在2001年召开。主要计算DLR—两类构型作为研究对象,对有可能会应用到大飞机气F4翼身组合模型的升力、阻力和俯仰力矩。第二届阻动设计中CFD软件的能力进行评估。力预测会议在2003年召开。这次会的研究重点是计本文针对“CFD可信度开放式专题研讨活动”系算挂架和短舱带来的阻力增量,以及开

6、展网格加密对列研究,分析网格在阻力预测研究过程的影响因子。计算结果的影响研究以评估软件之间的分散度。研究不同研究机构采用相同的构型对阻力的预测却有的模型是DLR.F6翼身组合模型及机翼一机身一挂架比较大的差异,有计算方法以及数值精度引起的误差,一短舱组合模型。第三届阻力预测会议在2006年召也有网格差异引起的计算结果的偏差。为了提高数值开。这次会议首次采用对阻力预测进行“盲评”的方模拟的精度,CFD专家提出了很多方法。首先,提高计法,不提前提供试验数据来进行比较。除了提供DLR.算方法的数值精度,采用高阶精度算法是常用的一种F6翼身组合模型及带FX2B凸包的修形模型

7、外,还提方法。但是该方法最大的缺点是计算速度非常慢,目供两副单独的机翼DPW.W1/DPW—W2以鼓励更多前主要用于解决一些二维模型复杂流动和三维简单模研究人员参加和方便开展更深入的网格收敛研究。第型流动问题。其次,专家们想到了提高计算速度、扩大四届阻力预测会议在2009年召开。这次的研究案例收稿日期:2013—07—08修订日期:2013—08—15基金项目:国家“863”计划项目资l~(2012AA01A304)作者简介:聂智军(1980一),男,陕西合阳人,工程师,主要研究方向为计算流体力学。2013年9月聂智军等:基于RANS方法的民用飞机网格分析于受前

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