基于智能蒙皮的可压缩湍流主动减阻控制研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11302250
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    26.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0910.计算流体力学
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2016-12-31

项目摘要

Skin-friction caused by turbulence constitutes a large fraction of the total drag when the aircrafts flying and any reduction of turbulence friction entails substantial savings of the operational cost as well as obviously increasing the flying efficiency. Therefore, direct numerical simulations are carried out in the present project to assess the potential drag reduction of compressible wall turbulence by using smart wall approach and active control methodology. The main contents of the project consist of of following aspects. (1) Numerical methods which are suitable for the direct numerical simulation of compressible wall turbulence are developed. A novel approach is employed to optimize the spectral properties of the shock-capturing schemes to make them have good spectral properties as well as robust discontinuity-capturing capabilities. (2) The active control approaches based on the measurable quantities are devised. The relationship between the measurable quantities and the near-wall coherent structures is firstly established. Then the active control methods are designed to supress the near-wall coherent stuctures aiming at skin-friction reduction. (3)The fundamental mechanisms of the drag reduction are investigated.The effects of the active control on the compressible wall turbulence are studied by employing the turbulence statistical quantities, the near-wall coherent stuctures, and the transport of the tubulent kinetic energy, etc. In summary,this project aims to supply active control methodologies which are suitable for skin-friction reduction of aircraft in real-project applications. We also want to deepen our understanding on the compressible wall turbulence by the investigation of the drag reduction mechanisms.
飞行器运动过程中,周围湍流边界层产生的摩擦阻力在总阻力中占有很大的比重。有效地控制湍流边界层的摩擦阻力可大大提高飞行器的运行效率,节约运行成本。本项目拟采用直接数值模拟方法,利用智能蒙皮和主动控制技术对可压缩湍流的减阻问题进行研究。主要研究内容如下:(1)可压缩壁湍流的直接数值模拟方法:通过激波捕捉格式的谱特性优化,使得格式既能够模拟湍流的高波数成分,又能够很好地捕捉激波。(2)基于壁面可测信号的主动减阻控制方案:首先建立起壁面可测信号与可压缩壁湍流近壁相干结构的关系,然后设计控制方案,利用壁面可测信号抑制近壁湍流相干结构,达到减阻的目的。(3)减阻的机理:通过湍流统计量,近壁相干结构的动力学过程和湍动能的输运等分析主动控制对可压缩湍流近壁区相干结构的影响,进行减阻机理的研究。项目旨在为飞行器提供能够工程实用的主动减阻控制方案,并通过减阻机理的分析,加深对可压缩湍流的认识。

结项摘要

飞行器运动过程中,周围湍流边界层产生的摩擦阻力在总阻力中占有很大的比重。有效地控制湍流边界层的摩擦阻力可大大提高飞行器的运行效率,节约运行成本。本项目利用直接数值模拟的方法,对可压缩湍流的主动减阻控制问题进行了研究,主要内容及结论如下:(1)高精度数值格式谱特性优化研究。本项目对高精度差分格式的色散和耗散特性进行了研究,在色散和耗散分别优化的基础上,进一步提出了利用色散-耗散条件确定格式耗散的大小。发展了具有六阶精度的、耗散可控的低色散有限差分格式和具有四阶精度的、耗散可控的低色散紧致-WENO混合格式,数值算例证明了这两种格式具有高分辨率的同时,具有很好的激波捕捉特性,为可压缩湍流的精细数值模拟奠定了基础。(2)可压缩湍流的主动减阻控制方案与减阻机理研究。本项目利用智能蒙皮的制动方案,对可压缩湍流的反向控制和次优控制进行了研究。具体方案是通过在槽道下壁面布置一系列可以智能运动的凹坑,依据相应的控制方案对凹坑运动进行控制,以减小壁面的摩擦阻力。利用反向控制,对马赫数为0.33和1.5的槽道湍流分别得到了月15%和12%的减阻效果。同时发现,为了有效减阻,凹坑的尺寸在展向应与条带结构的尺寸相当,而在流向应该拉长。智能凹坑对湍流脉动的抑制和对近壁区平均流向速度梯度的削弱是摩擦力减小的主要原因。(3)低雷诺数翼型的分离控制与减阻控制研究。利用隐式大涡模拟对低雷诺数翼型绕流进行了主动控制研究。首先,尝试利用壁面垂向反向控制方案在分离区进行控制。研究表明,反向控制作用相当于基于流场信息的壁面抽吸控制,控制使得翼型前缘附面层变薄,并增强了其抗逆压梯度的能力,使转捩点推迟到了尾缘。然后,在转捩点后的湍流边界层处利用反向控制方案对翼型进行减阻控制,发现反向控制阻断了流向涡的法向输运,抑制了涡结构的发展并减弱了猝发过程使得湍流的高摩阻力得到了有效降低。

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(5)
专利数量(0)
A sixth order hybrid finite difference scheme based on the minimized dispersion and controllable dissipation technique
基于最小色散和可控耗散技术的六阶混合有限差分格式
  • DOI:
    10.1016/j.jcp.2014.03.052
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Journal of Computational Physics
  • 影响因子:
    4.1
  • 作者:
    Sun; Zhen-sheng;Luo; Lei;Ren; Yu-xin;Zhang; Shi-ying
  • 通讯作者:
    Shi-ying
激波绕射动态裂纹的数值模拟
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    弹箭与制导学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    罗雷;孙振生;张世英
  • 通讯作者:
    张世英
A Numerical Strategy for Freestream Preservation of the High OrderWeighted Essentially Non-oscillatory Schemes on Stationary Curvilinear Grids
静止曲线网格上高阶加权基本非振荡方案的自由流保护数值策略
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Journal of Scientific Computing
  • 影响因子:
    2.5
  • 作者:
    Sun ZS;Ren YX;Hu Y;Zhang SY
  • 通讯作者:
    Zhang SY
马赫数对可压缩湍流相干结构的影响研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    第二炮兵工程大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    易懋鼎;段华巍;孙振生;张世英
  • 通讯作者:
    张世英
A high-resolution, hybrid compact-WENO scheme with minimized dispersion and controllable dissipation
具有最小色散和可控耗散的高分辨率混合紧凑型 WENO 方案
  • DOI:
    10.3389/fped.2019.00151
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    SCIENCE CHINA Physics, Mechanics & Astronomy
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Hu Yu;Luo Lei;Zhang Shiying;Yang Zhengwei
  • 通讯作者:
    Yang Zhengwei

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其他文献

Numerical Simulation on Dynamic Load of Main Bearing of Tunnel Boring Machine Based on Combination Stratum
基于组合地层的隧道掘进机主轴承动载荷数值模拟
  • DOI:
    10.1007/s10033-017-0159-4
  • 发表时间:
    2024-09-14
  • 期刊:
    Chinese Journal of Mechanical Engineering
  • 影响因子:
    4.2
  • 作者:
    张旭;朱峰;霍军周;孙振生;王慧慧;张鹏
  • 通讯作者:
    张鹏
基于特征向量法功率谱估计的发动机故障尾气静电信号分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    火箭军工程大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张寅;胡宇;孙振生;张豪
  • 通讯作者:
    张豪
高精度格式的细长旋成体流场稳定性分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    火箭军工程大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王江彬;孙振生;胡 宇;朱玉杰
  • 通讯作者:
    朱玉杰
基于改进K-SVD字典训练的涡扇发动机气路突变故障稀疏诊断方法
  • DOI:
    10.13224/j.cnki.jasp.2020.09.023
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    航空动力学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李魁;胡宇;孙振生;张寅;周伟
  • 通讯作者:
    周伟
基于混合数学模型的气路静电传感器灵敏度特性分析
  • DOI:
    10.19452/j.issn1007-5453.2021.02.003
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    航空科学技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张寅;胡宇;孙振生;张豪;周伟
  • 通讯作者:
    周伟

其他文献

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孙振生的其他基金

基于可压缩湍流能谱分布的高分辨率有限差分格式的构造
  • 批准号:
    91952110
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    95.0 万元
  • 项目类别:
    重大研究计划

相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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