导读:2020年开年伊始,疫情爆发,无人机为疫情的防控和宣传提供了一种全新方式,航空喷洒消毒、疫情巡查、防疫空中拍照、抗疫信息宣传等领域效果显著。
航空喷洒
增加测温标定支架的御 2无人机
Zipline货运无人机
总的来说,最近这几年无人机行业的快速的发展,迅速的让曾经高大上的无人机为大家所熟悉。一般来说无人机分为消费级、行业应用级无人机。
消费级无人机-1
消费级无人机-2
极飞植保无人机
大疆植保无人机
纵横CW-007
飞马F1000
CFD在无人机上的应用
1、静、动气动系数计算
以上介绍的无人机的流动状态一般为中低雷诺数,不可压缩流动。这些计算一般用S-A模型或者KW-SST模型进行计算,能够获得不错的工程精度。静、动气动力系数主要用于无人机操纵性和稳定性的分析,评估无人机的飞行品质,判断无人机的飞行性能。同时获取的气动载荷也作为无人机零部件结构设计的输入载荷条件。静气动系数计算是CFD技术在无人机行业应用最广泛的,几乎每一款固定翼无人机的设计都需要进行CFD分析。
2、螺旋桨性能与滑流的计算
螺旋桨的气动性能计算时无人机CFD计算的一个关键点。包括螺旋桨的性能计算,以及螺旋桨滑流的影响。在fluent中进行螺旋桨计算的方式一般有3种,分别为单旋转坐标系,多重旋转坐标系和滑移网格。
螺旋桨的滑流对全机尤其是扫过部件的气动特性影响分析以及改进设计提供必要的数据支撑。结合能量方程,还可以进行部件散热分析。
下面给大家摘录一段大疆官方发布的mavic air多旋翼无人机研发过程中利用CFD技术优化全机散热的案例。
利用螺旋桨的下洗气流进行全机的散热
3、气动外形优化
随着超算资源更加地易于获取以及CFD技术的飞速进步,现代飞行器的气动外形优化设计从试凑设计理念阶段逐渐过渡到数值优化阶段,大幅度的提升了气动外形的优化设计质量,缩短了设计周期。
目前在固定翼无人机中用的比较多的是气动布局优化和翼型优化。这两个都属于参数优化,既然 是参数优化就需要对优化对象进行参数化。对翼型有来说有CST、HH等几种参数化方式,对于气动布局来说参数化的方式可以采用3D建模软件进行,也可以采用代数公式的方式进行,也可以利用专门的参数化软件进行。优化目标一般有多点优化,单点优化等。
下面给大家分享一个成都纵横发布的CW-007优化案例。从这个官方发布的案例中可以看到纵横对CW-007进行了翼型优化和布局优化。翼型优化,以升力系数和失速迎角为目标,显著提升了翼型的性能。布局优化,应该是以升阻比为目标,从而得出了展弦比增加、浸湿面积减少的结果。通过翼型和布局优化,该无人机的性能有了显著的提高。
成都纵横CW007无人机气动布局优化案例
4、部件级仿真
植保无人机上经常使用无刷电机作为动力。刷直流电机具有功率大,重量轻,功率密度高的优点。无人机行业大量使用的是外转子无刷电机,电机的主要发热部件在电机的内部,设计不合理的外转子结构设计会极大影响电机的散热,如果再要求外转子结构具备防水,防灰尘的功能,那么无刷电机的散热问题将会更加突出。无刷电机的散热受到电机自身的转动、电机发热功率、环境温度等多方面因素的影响,其散热性能的好坏直接关系到无刷电机的工作寿命和可靠性。
具备防水防灰尘要求的无刷直流电机
无刷电机线圈为主要发热部件之一
利用FLUENT进行外转子无刷电机强制风冷散热的流线和部件温度云图
利用CFD技术的流-热耦合计算,解决流动与结构的换热计算,通过该方法可以获得较为准确的结构表面的对流换热的情况,进而可以获取电机在某一转速稳定转动时的部件温度分布。同时利用获取的电机转子流场图改进电机外转子的设计。
5、其他应用
除了以上介绍的应用以外,CFD技术还应用于植保无人机喷雾、料斗播撒效果的评估,电子零部件的散热分析等。同时借助气动噪音模型,开展无人机桨叶静音化设计。
标准模型介绍
以上介绍了CFD技术在无人机行业应用的一些案例,反应了CFD技术对消费级、行业应用级无人机行业的推动作用。
CFD技术在应用的时候最关心的就是计算的准确性,这里介绍3个航空外流场计算的标准模型,这些模型具有完备的测试条件和实验数据,被广泛应用于CFD计算精度验证。
1、RAE2822翼型
RAE2822是一个典型的二维跨声速湍流流动的经典算例。RAE2822翼型被16 个EUROVAL的欧洲项目合作组和AGARD挑选作为经典的确认算例, 该模型在RAE8ftx6ft的跨音速风洞进行试验测量。一共测试了12个状态,见下表:
RAE2822翼型测试结果表
每一个测试的case都有详细的压力分布数据,很方便验证CFD的计算精度。ANSYS官方帮助手册里面的验证案例41就是取的RAE2822翼型在3.19度时的状态。
2、M6机翼
Onera M6机翼是一个经典的CFD验证机翼,因为它的几何外形简单、亚音速流动复杂、拥有完善的实验数据,使其几乎成为了CFD代码的验证标准。
下图是M6机翼的外形参数图以及在风洞实验照片和实验参数的照片。M6机翼在风洞中一共进行了28组不同状态的测试,见下图。这些测试都有丰富的实验数据。给我们后续CFD验证提供了极大的便利。
3、DLR-F6翼身组合体
DPW是 1998 年开始, 由美国AIAA 应用空气动力学技术委员会发起组织的“AIAA CFD Drag Prediction Workshop”, 简称DPW。为了评估当前CFD 技术对阻力的预测精度,AIAA 应用空气动力学技术委员会决定组织一个针对运输机亚、跨音速阻力CFD 计算的国际研讨会—–DPW。DPW到目前为止已经举办了好几届。每一届会议都有相应的模型和实验数据,因此这些模型自然而然的成为了标准模型,用于研究求解器、网格等对CFD结果精度的影响。
其中影响最广的是DLR-F6模型。该模型是德国宇航院设计,在法国的ONERA的S2MA风洞中行了系统性的测试,具有完备的压力系数和气动力系数数据。
DLR-F6模型
公开课-无人机仿真流程与案例实操
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