基于Isight的二元進氣道壓縮楔射流控制參數優化

孫馮濤, 史志偉, 張偉麟, 丁保政, 舒彥淋

(南京航空航天大學航空學院, 江蘇南京 210016)

引 言

自高超聲速飛行的概念提出以來, 以超燃沖壓發動機為動力的吸氣式高超聲速飛行器研究日益受到關注[1]。高超聲速進氣道作為現代高超聲速飛行器的重要組成部分, 飛行空域廣、 速域大。對于固定幾何的進氣道, 當來流Mach數低于設計Mach數時, 進氣道的喉道流通能力低, 進氣道不易起動; 當來流Mach數高于設計Mach數時, 壓縮激波容易直接打入進氣道唇口, 使得進氣道進入超額定狀態, 容易引發激波干擾降低進氣道性能。

為使二元進氣道能夠滿足現代化飛行的寬速域要求, 采用變幾何進氣道或者加入主動流動控制, 均可在一定程度上提高進氣道性能。變形控制方式主要以形狀記憶合金作為載體, 根據記憶合金形狀隨溫度變化而變化的特性改變幾何體局部形狀達到控制效果[2-4]; 主動控制方式包括射流激勵[5-9]、 壁面抽吸[10-12]、 磁流體控制[13-15]、 合成射流[16-18]、 等離子體控制[19-21]等, 可以應對復雜流場環境, 達到高效、 準確的控制效果。對于射流激勵方面, Haws等[5]在21世紀初針對射流激勵控制高超聲速進氣道前體激波進行了研究, 通過改變射流強度探究射流對進氣道前體激波的控制效果。南京航空航天大學的Tan等[8]在Haws的基礎上提出一種新型射流激勵方式, 通過注入少量射流迫使邊界層向外偏轉, 從而使得激波也向外偏轉, 實現控制激波角度的目的。南京航空航天大學的靳守林[9]針對該種射流激勵, 通過數值模擬和實驗驗證, 證明了該方法在提高二元進氣道總壓恢復系數方面的可行性, 并初步探究了不同射流激勵參數(射流角度、 射流寬度、 以及射流位置)對總壓恢復系數的影響, 但沒有給出射流激勵器的最優參數。變型面控制和主動流動控制均可以一定程度上提升進氣道的性能, 但要使得進氣道性能在非設計工況下實現最大化, 須進一步開展優化設計。國內外研究人員對此進行了諸多研究。

Damm等[22]采用離散伴隨梯度法對NASA P2高超聲速進氣道進行了優化設計。Kline等[23-25]基于連續伴隨梯度法對二維高超聲速前體-進氣道進行優化以獲得最大推力, 理論上, 伴隨梯度法可以處理多變量高超聲速前體-進氣道優化問題, 然而該方法容易陷入局部最優解。Shukle等[26]以最大總壓恢復系數為目標函數, 以進氣道出口氣流均勻性為約束條件對二元進氣道進行優化。Brown等[27]采用進化算法, 以壓力恢復系數(pressure recovery factor, PRF)最大和PRF方差最小為目標函數, 對具有3個壓縮拐角的二維超燃沖壓發動機進氣道進行了優化設計。國內研究者也對二元進氣道的優化設計展開了相關研究。孫菲等[28]針對高超聲速二元進氣道提出了一種優化方法, 采用遺傳算法, 以總壓恢復系數和喉道Mach數為優化目標, 流量系數為約束條件進行優化。范曉檣等[29]建立了二元進氣道的參數化設計方法, 為二元進氣道的優化設計提供了便捷的變參數路徑。Wu等[30,31]采用基于代理模型的逐次優化策略對二維高超聲速前體進氣道進行整體優化, 結果表明, 數據驅動優化方法與梯度優化方法一樣高效, 但精度較低。

大部分優化算法可以在進氣道型面優化上得到較好的應用, 但在射流激勵基礎上開展的進氣道優化方案較少。為此, 在射流激勵條件下, 保證進氣道流量系數滿足性能要求, 如何實現總壓恢復系數最大具有重要的研究意義。本文以二元兩級壓縮進氣道模型為研究對象, 進氣道設計Mach數為4.0, 流動控制Mach數為6.0, 在兩個壓縮面上分別布置一個射流激勵器, 基于Isight對射流角度和射流寬度進行參數優化, 使得進氣道的總壓恢復系數最大, 并對優化前后的流場進行對比分析。

1 進氣道模型及數值驗證

1.1 進氣道模型

進氣道模型為二元兩級壓縮進氣道模型, 如圖1所示, 主要由兩級外壓縮面和內通道兩部分組成, 內通道轉角和唇口內側均采用圓弧過渡處理, 以削弱流場因結構外形改變而發生角度偏轉產生的斜激波[9]。進氣道主要設計參數如表1所示。

圖1 進氣道模型Fig. 1 Inlet model

表1 進氣道主要設計參數

1.2 數值驗證

本文的數值模擬方法采用隱式耦合求解二維Reynolds平均N-S方程, 湍流模型選取SSTk-ω模型, 為提升數值計算中對近壁面邊界層流場的計算精度, 對近壁面的網格均進行了加密, 以確保y+小于1。采用Roe-FDS計算格式和2階迎風離散, 計算工況均為0°攻角0°側滑角。模型網格選用結構化網格, 唇口附近局部網格如圖2所示, 來流條件為壓力遠場, 來流Mach數(Ma∞)為6, 來流靜壓1 260 Pa, 靜溫73.2 K, 進氣道內通道出口和遠場出口均為壓力出口。

圖2 唇口附近局部網格Fig. 2 Local grid near the lip

對Ma∞=6的工況進行了數值計算, 數值計算方法和邊界條件與前文所述一致。為驗證所用數值方法的準確性, 選用1.9×105, 3.3×105, 5.0×105網格量模型作為3種不同疏密程度的網格, 參考文獻[9]的實驗結果進行算例驗證, 圖3為數值計算和實驗的激波分布, 圖4為實驗和數值計算下內通道下壁面靜壓系數分布, 可見中等網格和密網格捕捉到的激波較精細, 并且內通道中的分離區清晰可見, 而稀疏網格捕捉的激波粗糙。對比數值計算和實驗的內通道下壁面壓力系數, 中等網格和密網格的計算結果和實驗結果符合良好, 能夠保證所用數值方法的可靠性。為在保證計算精度的同時節約計算資源, 本研究選取中等網格量進行后續數值計算。

圖3 數值仿真密度梯度圖和實驗紋影圖Fig. 3 Contour of density gradient magnitude and experimental schlieren

圖4 數值仿真和實驗內通道下壁面壓力系數分布Fig. 4 Comparison of lower-wall pressure coefficient between simulation and experiment

2 射流角度參數優化

2.1 優化變量及目標函數

在兩級壓縮面上分別布置一個射流激勵器, 射流激勵器邊界條件為壓力入口, 射流激勵器參數如圖5所示。射流角度定義為射流前緣壁面與壓縮面壁面之間的夾角θ, 射流寬度W為射流壁面之間的距離, 射流位置以射流前緣壁面到壓縮面前緣拐點的距離D定義,Pr為射流壓比, 定義為射流靜壓與來流靜壓之比。射流縫截面形狀始終被約束為平行四邊形。選取射流角度θ和射流壓比Pr作為優化變量, 射流位置D=5 mm, 射流寬度W=10 mm, 以出口總壓恢復系數σ最大為目標函數進行優化, 同時以流量系數φ為約束條件(0.9<φ<1.05), 且在優化結果的后處理過程中需剔除不滿足約束條件的樣本點, 保證在滿足流量系數的前提下最大化進氣道的總壓恢復系數。

圖5 射流激勵器參數Fig. 5 Parameters of jet exciter

射流角度優化變量的初值和取值范圍在表2中列出。θ1和Pr1分別為一級壓縮面上射流激勵器的射流角度和射流壓比,θ2和Pr2分別為二級壓縮面上射流激勵器的射流角度和射流壓比。由于要在最大化總壓恢復系數的同時減小射流流量損耗, 還要兼顧尋優范圍不能過小, 所以將射流壓比限制在2～6。為方便后續表述, 將一級壓縮面上的射流縫稱為一級射流縫, 二級壓縮面上的射流縫稱為二級射流縫。

表2 射流角度優化變量取值范圍

2.2 優化方法

對于射流角度優化來說, 優化變量為射流角度和射流壓比, 總共為4個待優化變量。遺傳算法計算變量較多的優化問題時效率偏低, 計算代價大; 梯度算法利用梯度信息計算局部最優解, 處理多變量優化問題效率高; 直接搜索法不需要計算函數梯度, 而是通過相應的搜索步長來直接搜索最優解。由于該優化問題中的優化變量較多, 本文選取Hooke-Jeeves優化方法, 該算法不需要連續的目標函數, 能很好地處理多變量優化問題, 同時能迅速收斂到局部最優解[32]。對于Hooke-Jeeves優化方法而言, 最終尋得的最優解很大程度上受到優化變量初值的影響, 為解決局部最優解問題, 須結合進氣道SOC(shock-on-cowl)原則, 即進氣道前體激波匯聚在唇口時, 進氣道性能達到最優, 因此選取激波匯聚在唇口附近的參數值作為優化初值, 此時尋得的最優解即可視為全局最優解。

2.3 優化流程

利用Isight軟件搭建整體優化流程, 圖6是Isight優化求解過程。以優化射流角度和射流寬度為例說明整個優化流程的運行。首先在Value_input中輸入射流參數, 設置射流角度為90°, 射流寬度為10 mm, 將射流參數傳遞給Catia模塊, 按照輸入參數值改變射流角度和射流寬度, 之后將改變射流參數后的進氣道模型傳遞給Pointwise模塊, 按照預先在軟件中錄制好的腳本文件進行網格劃分并輸出cas文件, 該射流參數下的射流激勵器模型及網格劃分如圖7(a)所示; Fluent模塊除了讀取Pointwise模塊輸出的cas文件外, 還須嵌入編寫的Jou腳本文件進行邊界條件設置和求解設置, 數值計算完成后通過Calculator模塊計算進氣道性能參數, 計算收斂結果如圖7(b)所示, 最后將進氣道性能參數輸出至優化模塊(Optimization1), 根據目標函數對性能參數進行評估并優化射流參數, 同時將其傳遞給Value_input模塊, 以上過程不斷循環迭代直至目標函數收斂。

圖6 Isight優化流程Fig. 6 Optimization process of Isight

(a) Mesh generation

(b) Simulation results

Hooke-Jeeves優化方法包括兩個關鍵參數: 相對步長和步長縮減因子。相對步長是指算法在最初尋優時和設計變量的初始值共同決定擾動范圍, 該參數在本問題取0.5。步長縮減因子的取值范圍在0～1之間, 該值越大, 收斂的可能性就越大, 但是評估函數的時間相應增加。該值越小, 函數的評估和程序運行的時間越少, 但不收斂的可能性會增加[32]。本問題折中取0.5。對于射流角度的優化, 優化迭代100步后目標函數收斂, 各優化變量收斂過程如圖8所示。

(a) Objective function(total pressure recovery coefficient)

(b) First jet angle

(c) Second jet angle圖8 目標函數及各優化變量收斂過程Fig. 8 Convergence process of objective function and optimization variables

2.4 優化結果

圖8給出了優化過程中總壓恢復系數和各優化變量的收斂過程。由圖8(a)可知, 總壓恢復系數收斂在0.49附近, 最大值為0.496, 相對于不加射流激勵的本體提升了18%, 此時各優化變量的值如表3所示, 一級壓縮面上的射流角度達到了約束最大值150°, 二級壓縮面上的射流角度減小, 兩個射流縫的射流壓比相對于初值均有所增加。

表3 射流角度和壓比最優值

圖9為優化過程中優化點集的分布狀況, 空間分布的紅點為優化過程中樣本的總壓恢復系數值的分布, 平面分布的藍點和黑點分別為總壓恢復系數σ在yz和xz面上的投影, 結合圖8、 圖9, 優化迭代次數達到60左右時, 目標函數已經在σmax附近收斂, 所以優化點集大多集中在最優值附近, 尋優過程中的狀態點較少。從圖9優化點集分布可以看到, 在兩個壓縮面上, 隨著射流壓比Pr的增大, 總壓恢復系數先增后減, 這是由于在同一射流參數條件下, 隨著射流壓比逐漸增大, 前體激波交匯點從唇口下方逐漸上移, 在唇口附近總壓恢復系數達到最大, 隨后激波交匯點繼續上移遠離唇口, 總壓恢復系數逐漸減小。

(a) Jet angle

(b) Jet pressure ratio圖9 優化過程中點集分布Fig. 9 Distribution of point sets during the process of optimization

總壓恢復系數σ隨射流角度和射流壓比變化擬合云圖如圖10所示。隨著射流角度θ1的增大, 總壓恢復系數基本呈現遞增的趨勢, 在θ1=150°附近取得最大值; 隨著θ2的增加, 總壓恢復系數并沒有較大變化, 表明二級壓縮面上的射流角度并非影響總壓恢復系數的主要因素; 同時從圖10(b)(c)中可得, 隨著射流角度增大, 相應實現最大總壓恢復系數的射流壓比并沒有顯著增加, 低射流壓比(Pr1=2.5,Pr2=3.15)條件下即可使得大部分射流角度下的總壓恢復系數達到最大值, 只有在θ1=150°附近時射流壓比最大為4。

表4列出了優化前后進氣道各性能的相對變化量。優化射流角度后流量系數大于1, 這是由射流注入的額外流量導致的, 此時進氣道不僅滿足流量系數的要求, 出口Mach數也降低了0.25%。從射流壓比來看, 雖然射流壓比相較于優化初值略有提高, 增加了射流流量, 但這能夠使得總壓恢復系數提高18%。

(a) Total pressure recovery coefficient and jet angle

(b) Jet angle and pressure ratio of first jet

(c) Jet angle and pressure ratio of second jet圖10 總壓恢復系數和射流角度及射流壓比擬合云圖Fig. 10 Fitting contour of total pressure recovery coefficient with jet angle and pressure ratio

表4 優化前后進氣道性能對比

提取優化角度后和優化過程中非最優樣本點的進氣道流場如圖11所示, 所選非最優射流參數θ1=90°,θ2=150°,Pr1=4,Pr2=3.15, 總壓恢復系數σ=0.4, 優化初值和最優角度參數已在前文給出。對比優化初值和非最優角度流場, 一級射流縫處射流壓比增加, 導致第1道激波角度明顯增大, 一定程度上造成溢流, 影響進氣道的壓縮性能; 二級射流縫處射流角度增大為150°, 有前向射流趨勢, 射流切向動量效果增強, 受影響的邊界層區域前移, 但是壓比并沒有變化, 使得法向動量效果減弱, 吹起的邊界層厚度減小, 第2道激波角度略有減小; 而最優角度下, 兩道激波均在唇口處封口, 且吹起的邊界層厚度明顯小于其余兩種優化工況, 從而總壓損失減小。

(a) Initial value of optimization

(b) Non-optimal jet angle

(c) Optimal jet angle圖11 射流角度優化過程中不同樣本點流場Fig. 11 Flow fields of different examples when optimizing jet angle

3 射流位置參數優化

3.1 優化流程

除射流角度外, 射流位置也是影響進氣道性能的重要參數之一, 很大程度上影響激波位置以及進氣道流量系數, 因此也須對其進行參數優化, 以確定最優射流位置。和射流角度優化相似, 以射流位置和射流壓比為優化變量, 總壓恢復系數依然作為目標函數, 優化變量的初值以及取值范圍在表5中列出,D1和Pr1分別為一級射流縫的射流位置和射流壓比,D2和Pr2分別為二級射流縫的射流位置和射流壓比。

表5 射流位置優化變量取值范圍

3.2 優化結果

在經過160次優化迭代后, 總壓恢復系數達到收斂條件, 各優化變量的最優值在表6中列出, 此時目標函數和各優化變量的收斂過程如圖12所示, 總壓恢復系數收斂于0.5附近, 最大值為0.505, 與最優射流角度下的總壓恢復系數相差不大, 同時最終的流量系數也收斂于1.0附近, 滿足進氣道的流量需求。對于各優化變量, 兩個射流激勵器的射流位置D均后移, 從二級射流縫的射流位置和射流壓比來看, 雖然增大射流位置D后移可以在一定程度上增加總壓恢復系數, 提高進氣道性能, 但是可能會導致射流壓比的增加, 造成射流流量損耗。

表6 射流位置和壓比最優值

(a) Objective function(total pressure recovery coefficient)

(b) Flow cofficient

(c) First jet position D1

(d) Second jet position D2圖12 射流位置優化時各優化變量收斂過程Fig. 12 Convergence process of optimization variables when optimizing jet position

總壓恢復系數隨射流位置和射流壓比變化的擬合云圖如圖13所示, 對于一級射流縫的位置, 隨著射流位置后移, 使得總壓恢復系數達到最大的射流壓比也相應增加; 二級射流縫的射流位置也有相似的規律, 但隨著射流位置后移到一定位置時, 即使進一步增加射流壓比, 也不會使總壓恢復系數明顯增加。綜上, 射流位置后移要以犧牲射流流量為代價來提高總壓恢復系數, 而對射流角度來說, 較低射流壓比下就可以使得大部分射流角度參數下的進氣道總壓恢復系數最大化, 僅在最優值時的射流壓比達到4, 其在不同射流角度下實現總壓恢復系數最大的平均射流流量損耗較小。

(a) Position and pressure ratio of first jet

(b) Position and pressure ratio of second jet圖13 總壓恢復系數隨射流位置和射流壓比變化擬合云圖Fig. 13 Fitting contour of total pressure recovery coefficient with jet position and pressure ratio

提取優化參數初值和最優射流位置的流場如圖14所示, 隨著射流位置后移, 射流影響區域也隨之后移, 同時抬起激波到相同位置所需的壓比也相應增加, 從而使得射流吹起的邊界層厚度增加, 一定程度上增加了總壓損失, 限制總壓恢復系數的增加, 同時改變射流角度在一定程度上也會增加射流流量損耗, 如果將射流位置和射流角度同時作為優化參數, 會造成額外的射流流量損失, 結合文獻[9]中對射流寬度和射流位置的研究結論: 對于射流寬度, 通過增大射流寬度能夠降低對射流壓比的要求; 而對于射流位置, 進氣道壓縮面上射流激勵器的布置位置應盡可能靠近壓縮面前緣, 以避免這種強射流造成額外的總壓損失?？紤]進氣道寬速域以及低射流流量損耗的性能要求, 可以先確定一個較優的射流位置, 選用射流角度和射流寬度作為綜合優化的變量, 考慮到實際應用, 射流縫應與壓縮面前緣留有一定的距離, 所以射流激勵器的位置選用5 mm, 即D1=D2=5 mm。

(a) Initial value of optimization

(b) Optimal jet position圖14 射流位置優化過程中不同樣本點流場Fig. 14 Flow fields of different examples when optimizing jet position

4 射流角度與射流寬度綜合優化

4.1 優化流程

在原有射流角度的基礎上增加射流寬度作為優化變量, 優化方法和優化流程與射流角度參數優化相同。優化變量取值范圍如表7所示。其中,θ1,W1,Pr1分別為一級壓縮面上射流激勵器的射流角度、 射流寬度和射流壓比,θ2,W2,Pr2分別為二級壓縮面上射流激勵器的射流角度、 射流寬度和射流壓比。

表7 綜合優化變量取值范圍

4.2 優化結果

目標函數收斂過程如圖15所示, 由于待優化變量數目的增加, 目標函數達到收斂所需的迭代次數也相應地增加, 在100步附近時, 已經達到目標函數最大值, 開始縮小搜索步長, 在200步時收斂于0.505附近, 最大值為0.51, 相對于不加射流激勵提升了21.4%, 相對于僅優化射流角度參數提升了2.82%, 說明射流激勵參數除射流角度外, 射流寬度也是影響進氣道總壓恢復系數的重要參數。此時優化變量的最優值如表8所示。

(a) Objective function(total pressure recovery coefficient)

(b) First jet angle

(c) Second jet angle

(d) First jet width

(e) Second jet width圖15 綜合優化各優化變量收斂過程Fig. 15 Convergence process of objective function and optimization variables of combination optimization

表8 綜合優化變量最優值

表8給出了綜合優化后各優化變量的最優值, 可見一級射流角度θ1的最優值不同于角度優化結果, 綜合優化θ1=60°時總壓恢復系數取得最大值, 可見優化過程中的射流參數作為離散量, 簡單地將各射流參數組合起來不一定是全局最優解, 而二級射流角度θ2并沒有太大變化, 表明θ2對總壓恢復系數的影響較小; 一級射流寬度W1和二級射流寬度W2均接近約束上限, 一級射流壓比Pr1和二級射流壓比Pr2均沒有明顯改變, 可以說在沒有增大射流壓比的前提下, 有效地增加了總壓恢復系數, 由此可見, 通過增加射流寬度可以補償射流流量的不足, 降低對射流流量的要求。

分別擬合出總壓恢復系數σ隨優化變量的分布云圖, 如圖16所示, 可見隨著θ1的增大,σ先增后減, 而θ2對σ的影響不大; 隨著W1的增大,σ整體呈單調遞增趨勢, 而W2對總壓恢復系數的影響與W1有關, 當W1在最優值附近時,σ隨W2遞增, 當W1較小時,σ隨W2先增后減。

(a) Jet angle and total pressure recovery coefficient

(b) Jet width and total pressure recovery coefficient

表9為綜合優化后進氣道性能參數, 可見加入射流寬度作為優化變量后, 總壓恢復系數得到了進一步提升, 流量系數均大于1, 這是由于射流流量的注入增加了額外流量, 此外出口Mach數也沒有明顯變化, 整體上沒有減弱進氣道對來流的壓縮性能。

表9 綜合優化后進氣道性能

提取綜合優化過程中不同樣本點流場, 如圖17所示, 非最優參數θ1=60°,θ2=120°,W1=W2=20 mm, 3種狀態的射流壓比相同, 分別為Pr1=2.85,Pr2=3.15?？梢钥闯? 通過增加射流寬度, 一定程度上抵消了射流角度變化帶來的負面影響, 在不增加壓比的情況下, 使得壓縮面兩道激波在唇口處封口, 進一步表明合理改變射流寬度能在實現激波封口的同時有效減小射流流量損失。

(a) Initial value of optimization

(b) Non-optimal parameters

(c) Optimal value of combination optimization圖17 綜合優化過程中不同樣本點流場對比Fig. 17 Flow fields of different examples in the process of combination optimization

5 進氣道流場結構分析

提取不同射流參數下進氣道流場, 如圖18所示, 無射流激勵時, 激波直接打入唇口內側, 形成內通道激波波系, 引發激波干擾, 降低進氣道性能, 此時總壓恢復系數σ=0.42; 初步加入射流激勵后, 激波在射流的影響下被“抬起”, 但沒有完全實現封口, 同時內通道由于激波/邊界層干擾形成的分離區也相應地前移, 此時總壓恢復系數σ=0.43, 相對于無射流激勵有所提升; 角度優化后, 兩道激波在唇口處實現封口, 進氣道總壓恢復系數提高至 0.496; 綜合優化后的總壓恢復系數達到0.51, 相對提升了2.82%,可以看出雖然在不同射流激勵參數下, 均可“抬起”激波, 在唇口處實現封口, 但其封口時的總壓恢復系數有所不同, 主要體現在內通道和前體壓縮面的流場差異。

為方便分析內通道流場, 在內通道中提取截面如圖19所示, 依次對截面編號, 其中截面1為喉道截面, 截面7為出口截面, 各截面相距50 mm。圖20為兩種優化結果各截面上的靜壓、 Mach數和總壓恢復系數, 均采用質量加權平均, 可以看出內通道中沿程靜壓值沒有太大差異, 綜合優化后內通道中流速增加, 總壓損失減小, 總壓恢復系數均在各截面上大于角度優化, 可見前體激波同為封口狀態, 內通道中流場相似, 所以主要對進氣道前體流場進行對比分析。

(a) Without jet

(b) Initial value of optimization

(c) Optimal jet angle

(d) Combination optimization圖18 不同射流參數下進氣道流場Fig. 18 Flow fields of inlet at different jet parameters

圖19 內通道截面示意圖Fig. 19 Sketch of inner channel cross-section

(a) Static pressure variation along sections

(b) Mach number variation along sections

(c) Total pressure recovery cofficient variation along sections圖20 內通道中各截面參數Fig. 20 Parameters of each section in the inner channel

圖21為角度優化和綜合優化的流場Mach數云圖, 可見優化后的前體激波均在唇口處實現封口。對比射流縫結構可以看到, 對于二級射流縫, 優化前后均沒有太大變化。角度優化時, 一級射流縫的θ1從優化初值的90°變為150°, 角度增大, 射流由初始的垂直于壁面方向變為前向射流; 綜合優化時,θ1從優化初值的90°變為60°, 角度減小, 射流由初始的垂直于壁面方向變為后向射流。由圖22中的流線圖可見, 當θ1=150°時, 前向射流主要影響射流縫前緣區域, 在射流的影響下, 來流在繞過射流影響區域后迅速再附于壁面上, 形成類似于后臺階的“虛擬型面”, 在一級射流縫后緣處形成額外的分離區, 造成總壓損失; 當θ1=60°時, 射流出口處的邊界層均勻受到射流的影響, 來流速度變化較為平緩, 射流縫后緣附近僅在射流的直接作用下使得邊界層厚度增加, 并沒有形成明顯的分離區, 相較于θ1=150°時降低了總壓損失。

(a) Optimal jet angle

(b) Combination optimization圖21 角度優化和綜合優化流場Mach數云圖Fig. 21 Contour of Mach number of angle optimization and combination optimization

圖22為進氣道前體總壓恢復系數分布, 整體看來, 綜合優化后流場的總壓恢復系數分布更加均勻, 對于一級壓縮面產生的激波, 波后總壓恢復系數相差不大, 唯一不同的是θ1=150°時, 一級射流縫后緣近壁面附近總壓恢復系數明顯減小; 對于二級壓縮面產生的激波, 綜合優化的波后總壓恢復系數分布明顯要優于角度優化, 主要表現在唇口下方和近壁面處的總壓損失少, 總壓恢復系數較大。因此采用后向射流比前向更有優勢, 因為前向射流會引起流動分離和再附, 造成額外的氣動損失。

(a) Optimal jet angle

(b) Combination optimization圖22 角度優化和綜合優化流場總壓恢復系數分布Fig. 22 Contour of total pressure recovery coefficient of angle optimization and combination optimization

圖23, 24分別給出了不同優化結果的進氣道前體密度梯度云圖和壓力梯度云圖, 由圖可見, 一級射流縫處采用前向射流會導致一級射流縫后緣處來流迅速再附, 在后緣分離區處形成誘導激波, 近壁面附近耗散更多總壓, 從而減小了總壓恢復系數。由于二級射流縫的射流角度相差不大, 且第2道激波均處于在唇口處封口的狀態, 所以可以將二級射流縫附近流場結構的不同近似歸結于射流寬度的影響, 由圖24可見, 射流寬度的增加, 使得激波起點延后, 以二級射流縫前緣為參考點, 分別給出不同寬度下激波前緣點到參考點的距離, 可以看到激波寬度增加后使得激波前緣向后移動了9 mm, 減小了邊界層厚度增加的區域, 同時也使得高壓力梯度區域面積減小, 使得流場分布更加均勻, 從而提升總壓恢復系數。

(a) Optimal jet angle

(b) Combination optimization

(a) Optimal jet angle

(b) Combination optimization

6 結論

本文通過Isight對二元兩級壓縮進氣道前體射流角度和射流寬度進行了優化, 分析射流角度和射流寬度對進氣道性能的影響, 并對優化后的進氣道流場結構進行了對比分析, 得出以下結論:

1) 優化角度后的進氣道前體激波在唇口處封口, 驗證了Hooke-Jeeves優化方法在優化進氣道前體射流激勵控制優化問題上的可行性, 優化后的進氣道相較于本體性能有較大的提升, 最優射流角度激勵下的進氣道總壓恢復系數相較于本體不施加任何激勵提升了18%,同時流量系數也滿足進氣道氣動性能要求。

2) 通過優化射流位置提升總壓恢復系數會導致射流流量的額外損失, 因此選擇將射流角度和射流寬度作為主要優化變量進行綜合優化, 優化后的總壓恢復系數比僅優化射流角度高出4%, 表明射流寬度也是影響總壓恢復系數的重要參數, 且射流參數在優化過程中作為離散量, 不能簡單地將各個參數的最優值組合視為全局最優解。

3) 對于兩級壓縮進氣道而言, 一級壓縮面上射流角度是主要影響因素, 采用前向射流時會引起流動分離和再附, 造成額外的氣動損失, 而采用后向射流時并沒有形成明顯的分離區, 有利于進一步提升總壓恢復系數; 而二級壓縮面上射流寬度為主要影響因素, 射流寬度的增加一方面減小了邊界層厚度增加的區域, 同時也使得高壓力梯度區域面積減小, 從而提升總壓恢復系數。