工作高度对扑翼飞行器气动特性影响分析

胡洪彬 余波 杜强

摘要：为了得到扑翼飞行器在大气边界层中不同工作高度的飞行状态，采用基于标准的k-ε湍流模型，以大气边界层梯度风剖面为入口边界条件，结合Fluent的滑移网格技术，分别对扑翼飞行器在不同工作高度的气动特性进行数值模拟，得到其升阻力系数。计算结果表明，扑翼飞行器的升阻力系数随高度的增加而增加，在标准参考高度以下时，升阻力系数增加幅度较大；在标准参考高度以上时，升阻力系数增加幅度较小。

关键词：扑翼飞行器；大气边界层；滑移网格；工作高度；气动特性

中图分类号：V211.3 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2019）04-0233-03

Abstract： In order to obtain the flight state of the flapping-wing air vehicle at different working heights in the atmospheric boundary layer， a standard-based k-ε turbulence model is adopted， and the atmospheric boundary layer gradient wind section is used as the inlet boundary condition， combined with Fluent's sliding mesh technology， respectively. The aerodynamic characteristics of the flapping-wing air vehicle at different working heights are numerically simulated to obtain the coefficient of lift resistance. The calculation results show that the lift resistance coefficient of the flapping-wing air vehicle increases with the increase of the height. When the standard reference height is below， the lift resistance coefficient increases more； when the standard reference height is above， the lift resistance coefficient increases less.

Key words： flapping-wing air vehicle； atmospheric boundary layer； sliding mesh； working height； aerodynamic characteristics

1 引言

撲翼飞行器是仿照自然界中鸟类和昆虫飞行方式的一种新型仿生机器人，相比现有的旋翼和固定翼飞行器而言，更具有机动性强、飞行更节能的特点，能够在战场侦察、电网线路巡查、森林防护等方面发挥重要作用。在实际飞行中，扑翼飞行器是身处在风速随高度变化的近地面梯度风流场内，也称为大气边界层。学术界针对扑翼飞行器在大气边界层中的研究目前还很缺少，扑翼飞行器的相关研究普遍采用传统的均一风速的工业风洞，这与扑翼飞行器实际工作中的流场环境明显不同。而且在实际飞行中，高度随时变化，流场环境也随高度变化，因此有必要探究下不同工作高度对扑翼飞行器气动特性的影响，从而为控制系统提供真实可靠的实时数据，让智能控制飞行更加稳定。

2 扑翼飞行器翅翼模型及扑动方式

综合考虑文献6和文献11，翅翼采用断面翼型为S性的2032cjc，翼型的根部弦长为110mm，中部弦长为108mm，翼梢部分弦长为20mm，单边翅翼长度为280mm，面积为252.36cm2的后缘渐变弧形刚性翅翼。翅翼三维模型如图1所示。

通过观察自然界鸟类的飞行不难发现，鸟类翅膀为左右对称扑动，即左右翅翼上下扑动角度、时间完全一致。为满足鸟类扑翼原理要求，双曲柄双摇杆机构基本能够还原鸟类扑动方式。双曲柄双摇杆机构模型如图2所示。

为在Fluent中采用动网格模拟翅翼运动，需要编写UDF程序，这就需要翅翼具体的扑动参数。基于满足翅翼上下扑动行程比为2：3的扑动方式，计算各个部件的尺寸，通过UG软件建立各部件的三维模型并组装，运用Adams View软件仿真得到翅翼角速度曲线并在MATLAB中进行曲线拟合，最终输出角速度曲线方程。

由于机构模型的对称性，因此，只需在Adams View中仅对机构模型的一半进行仿真。当原动件齿轮以360°/s的速度旋转时，曲柄随着齿轮一样做旋转运动。同时，曲柄又通过连杆带动摇杆做上下拍动，从而也就实现了翅翼的扑动。借助Adams View中的后处理机可以得到翅翼的角速度曲线如图3所示。

3 扑翼飞行器的数值计算方法

3.1 网格生成及动网格设置

运用ANSYS ICEM软件对翅翼表面和三维流场进行非结构网格划分，流场区域为10m[×]10m[×]10m的正方体计算域。其中，翅翼面向入口，距离入口4m。为了更好捕捉翅翼模型表面，需要对翅翼的面网格进行微细划分。在ICEM中共生成6094034个控制体，最小控制体体积为7.40571e-06，满足最小体积为正值的要求。

本文采用Fluent滑移网格技术对翅翼运动进行模拟，通过单独建立一个包裹翅翼在内的圆柱体的小型区域，该区域壁面为interface类型，起到内外区域数据传递的接口。与一般采用弹簧光顺加上局部重划的动网格技术比较，滑移网格具有更快的计算速度和更高的计算精度，而且不用担心出现负体积网格，是目前运动仿真模拟计算比较先进高效的计算方法之一。指定翅翼的具体运动必须使用Fluent提供的DEFINE宏并运用基本的C语言知识编写翅翼运动的UDF程序。对于翅翼的刚性运动，其中的DEFINE_CG_MOTION宏通过定义用户指定的单位时间步长，并赋予指定刚体区域的线速度与角速度来达到刚体区域的运动。

3.2 边界条件

入口边界条件如下：来流为湍流，x方向风速剖面满足指数律为[V（z）=Vb（zzb）α]，Vb为标准参考高度处（我国规范取Zb=10m）的平均风速，考虑到本文计算域的大小，标准参考高度Zb取为6m。z为从零高度算起的垂直高度。

由图5可得出，扑翼飞行器的实际升阻力系数随高度增加而增加。在风速随高度变化的大气边界层中，高度的增加意味着风速的增加，翅翼上下表面的压力差也随高度的增加而加大，因此扑翼飞行器的升阻力系数就随高度的加大而加大。在大气边界层中，当扑翼飞行器位于标准参考高度以下时，其升阻力系数随高度的增加变化幅度较大；当扑翼飞行器位于标准参考高度以上时，其升阻力系数变化幅度较小。

4 结论

本文以实际工作状态下的扑翼飞行器为例，主要研究了以风速随高度变化的风剖面为入口边界条件，数值模拟得到扑翼飞行器气动特性在不同工作高度时的变化规律。仿真结果表明：

（1） 扑翼飞行器在下扑过程中，翅翼表面始终附着有漩涡，且下表面产生的漩涡更大，空气流动不稳定，也证明了扑动飞行会产生涡街，符合鸟类、昆虫的飞行气动机理。

（2） 扑翼飞行器的实际升阻力系数随工作高度的上升而加大，其升阻力系数增加的快慢由标准参考高度来决定。在标准参考高度以内，升阻力系数增加幅度较大，工作高度高于标准参考高度时，升阻力系数增加幅度很小。

参考文献：

[1] 王世超， 贺卫亮. 基于滑移网格技术的翼伞动导数分析[J]. 航天返回与遥感， 2018， 39（05）：34-41.

[2] 赵志芳， 齐明思， 冯靖凯，等， 张纪平.基于四连杆机构的扑翼设计与仿真[J]. 机械传动， 2017， 41（11）：87-91.

[3] 昂海松. 仿生扑翼推进飞行器的发展和前景[A]. 中国力学学会、北京理工大学. 中国力学大会-2017暨庆祝中国力学学会成立60周年大会论文集（B）[C]. 中國力学学会、北京理工大学：中国力学学会， 2017：10.

[4] Mostafa H， Abdessattar A， Wei Mingjun， et al. A novel methodology for wing sizing of bio-inspired flapping wing micro air vehicles： theory and prototype[J]. Acta Mechanica， 2017， 228（3）：1097-1113.

[5] 杜强， 杜平安. 大气边界层中天线风载特性的数值分析[J].电子科技大学学报， 2010， 39（02）： 169-172.

[6] Lindsey H， Domenico C， Metin S. Liftoff of a motor-driven， flapping-wing microaerial vehicle capable of resonance[J].IEEE Transactions on Robotics，2014，30（1）：220-232.

[7] John G， Alex H， Ariel P R， et al. Robo raven： a flapping-wing air vehicle with highly compliant and independently controlled wings[J]. Soft Robotics， 2014， 1（4）：275-288.

[8] He Wei， Yan Zichen， Sun Changyin， et al. Adaptive neural network control of a flapping wing micro aerial vehicle with disturbance observer[J]. IEEE Transactions on Cybernetics， 2017， 47（10）：3452-3465.

【通联编辑：梁书】