时间:2024-07-28
王则力 巨亚堂 张凯
(北京强度环境研究所,北京 100076)
20世纪40年代末,美国贝尔X-1A飞行器突破了音障,人类进入了喷气式超音速飞行时代。同时,突破音障后带来的气动加热、发动机喷流加热导致了结构温度上升,引发了对高温下飞行器结构强度、刚度、疲劳、气动弹性等问题的关注。以美国为首的世界军事大国相继开始了对飞行器飞行环境和地面模拟加热试验技术进行了研究,并在较短的时间内,开发了实用的热强度试验技术,建设了相应的试验设备,开展了全尺寸飞行结构的加热试验。早期热结构的研究主要集中在发展用于精确模拟飞行热环境剖面的相关试验技术[1-3]。到了20世纪90年代,随着NASP(空天飞机)和HSCT(高速民航运输机)研制计划的开展,结构热问题更加突出,对结构热试验与热环境试验提出了新的要求。飞行器经历着复杂的热、力、噪声等复合环境,单一热或力环境的地面试验方法已不适用于复合环境地面试验,如高温热环境很容易使力环境加载机构和工装失效[4]。
NASA Dryden飞行研究中心热结构设计及试验流程中特别指出(如图1所示),在试验设计和试验方案制定阶段,需要进行热结构试验环境分析和试验预示研究工作,即热结构虚拟试验[5,6]。在试验方案设计阶段进行试验环境真实边界的数值仿真分析和试验预示,能够在试验前向试验负责人员提供更丰富的试验信息,在试验后有助于试验负责人员进行有效的数据分析[7]。
图1 NASA研究中心热结构研制试验流程 Fig.1 Ground test procedure for thermal structure of NASA
新一代高超声速飞行器、航天输运系统、导弹武器系统弹体舱段结构经历着十分复杂的力热复合环境问题[8]。在传统飞行器弹体舱段结构力热复合地面试验中,飞行时的气动热环境通过石英灯辐射加热器进行模拟[9,10]。与常规的传热计算不同,面向地面试验的热虚拟试验,除了针对舱段结构试件自身进行传热计算外,还需要考虑试验边界,特别是石英灯辐射加热作用的影响[11,12]。本文介绍了飞行器典型舱段结构的可控热环境虚拟试验技术,其中包含了建立地面辐射加热器的辐射传热分析模型,以及热载荷虚拟试验的PID(比例-积分-微分)反馈控制方法。针对典型舱段结构开展相应的辐射热环境虚拟试验分析。在地面复杂多变试验环境下,通过与地面实物试验结果对比,虚拟试验结果达到了解决工程问题的精度。
虚拟试验计算模型如图2所示,包括典型舱段(直径400mm,高500mm)、力载荷环境工装边界以及石英灯辐射加热器。按照地面实物试验的状态,石英灯辐射加热器由石英灯阵和反射板构成。石英灯的模型如图2(a)所示包括石英灯管、石英灯端头以及钨丝发热体。虚拟试验计算模型(包括试验件与工装)与地面实物试验一致,从而能够真实反映地面试验状态。
图2 虚拟试验计算模型 Fig.2 Simulation model of ground test pre-present
地面实物试验中,传感器把接收的温度信号传递给计算机,与设定热载荷进行比较处理后,采用PID反馈算法输出控制信号,控制辐射加热功率。通过改变温度控制传感器接收的热载荷,实现热量按给定热载荷加载。在虚拟试验中,该过程必不可少。基于虚拟PID反馈算法,使得石英灯辐射加热器模型上施加的热功率与舱段结构表面控制传感器位置处的温度值之间形成反馈耦合过程,从而实现虚拟试验中,结构表面热量按给定热载荷加载。
在舱段结构辐射热环境计算中,每一个计算时间步内,反馈控制计算流程如图3所示。
图3 虚拟试验温度反馈控制计算 Fig.3 Simulation steps of ground test pre-present with temperature virtual PID control algorithm
辐射传热计算采用蒙特卡洛光束法。这是以概率统计理论为基础的一种方法,特别适合于解决粒子扩散和辐射问题。其求解热辐射问题的基本思想是:令每个热源发射大量独立的能束,通过随机数选取能束的发射位置和发射方向;将辐射传输过程分解为发射、透射、反射、吸收和散射等一系列子过程,并把它们化成随机问题,即建立每个子过程的概率模型;跟踪、统计每束能束的归宿(被介质或界面吸收,或从系统中透射出或逸出),并进行统计处理,从而得到所需的辐射热流场分布情况。
作为一种概率统计方法,蒙特卡洛光束法不可避免的存在一定的统计误差,其计算结果总是在精确解周围波动,随着模拟抽样光束数量的增加逐渐接近精确解。目前模拟工程实际问题时,单个面元或体元的随机光束数已经可以达到几百万到几亿束,因此,对于一般工程问题,统计误差完全可以忽略。在本文中,计算总结点数约为3万个,每个节点发射的蒙特卡洛光束数量为50万束。
针对典型舱段结构,开展了可控辐射热环境虚拟试验。通过对控制点的温升状态的计算,获得加热器在每个时刻所需要的加热功率,从而进一步获得整个系统的温度分布。虚拟试验计算获得的控制点温度随时间变化关系如图4所示。从图4中控制点温度随时间变化的关系可以看出,虚拟试验与地面实物试验以及设定值十分吻合,最大误差小于0.5%。这保证了热环境虚拟试验中,热载荷施加的准确性。典型舱段在140s时刻(150℃平衡段)、290s时刻(150℃平衡段)和440s时刻(150℃平衡段)的温度分布云图如图5所示。虚拟试验结果与试验结果比较如图6所示。测点TA1、TB1位于石英灯辐射加热器灯阵拼接区域,属于加热能量较少的区域,称为“加热盲区”;测点TA2、TA3、TB2、TB3位于石英灯辐射加热器覆盖区域。测点TC1、TC2、TC3、TC4位于试验工装表面。
图4 控制点温度随时间变化关系 Fig.4 Comparison among set-values, ground pre-test results and ground test results for temperature versus time relation
图5 典型舱段温度分布云图 Fig.5 Temperature fields of the cabin structure
图6 温度测点预示结果与试验结果比较 Fig.6 Comparison of temperature results between ground pre-test and ground test
从图6中可以看出,在覆盖的加热区域内的温度测点TA2、TA3、TB2和TB3处,虚拟试验所得的温度结果与试验测量结果之间的相对误差小于5%;在灯阵与灯阵之间的“加热盲区”位置的温度测点TA1和TB1处,虚拟试验所得的温度结果与试验测量结果之间的相对误差小于8%。在试验工装表面的温度测点TC1~TC4处,虚拟试验所得温度结果与试验测量结果均处在60℃以下的温度水平。仿真区域的结果与试验测量结果之间的误差是由仿真模型与实物试验模型之间的差异引起,这些差异主要包括结试验件物性参数因素引起的差异以及试验件及加热器装配因素引起的差异。
分析结果表明,在本文中采用的可控热环境虚拟试验方法中,由于模拟的对象、热载荷施加方式与地面实物试验一致,虚拟试验获得的温度结果与地面实物试验之间的最大误差小于8%。除此之外,虚拟试验能够获得典型舱段整体温度场的分布数据,极大补充了实物试验。
本文介绍了典型舱段结构可控辐射热环境虚拟试验方法,辐射分析模型建立及求解、热载荷加载过程的自动控制,实现了在计算机上模拟地面实物辐射热环境试验过程。可控热载荷虚拟试验获得控制曲线结果与地面实物试验控制结果十分符合,最大误差小于0.5%。这保证了热环境虚拟试验中,热载荷施加的准确性。在石英灯加热器灯阵覆盖的加热区域内,虚拟试验所得的温度结果与试验测量结果之间的相对误差小于5%;在灯阵与灯阵之间的“加热盲区”位置处,虚拟试验所得的温度结果与试验测量结果之间的相对误差小于8%。虚拟试验结果能够很好地反映出舱段结构温度场的分布特性,极大补充了地面实物试验。需要指出的是,对于全尺寸的飞行器结构件,虚拟试验数值建模复杂性增加,同时计算量也大幅度增加。对于工程应用而言,需要在计算量与虚拟试验模拟精度之间做出权衡。
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