固定翼无人机

Argonne的计算多物理组在汽车系统建模方面有悠久的历史，尤其是内燃机和喷射系统，但外部空气动力学对他们是一个新的领域。在开始整体无人机建模之前，他们模拟了NACA标准翼型，确保对相关物理特性有深入的了解。在完成模型验证后，他们开始模拟固定翼无人机。

Liu博士和Torelli博士模拟了先锋RQ-2A无人机，该无人机在二十世纪八九十年代用于军事行动，包括侦查、监视、目标捕捉和评估战斗损伤。这款无人机有大量的实验数据可以用于验证数值结果。先锋无人机几何如图1所示。

图1 固定翼无人机几何

Argonne的工程师们使用不可压缩、瞬态、非定常RANS模型来模拟无人机[1]。如图2所示，他们在壁面附近使用嵌入式加密来细化网格，准确模拟飞机周围的流动。此外，他们使用CONVERGE的自适应网格加密（AMR）技术动态细化尾迹区域的网格以捕捉速度梯度。

图2 自适应网格捕捉速度梯度

Liu博士和Torelli博士使用升力、阻力和力矩系数表征固定翼无人机特性，并将计算结果和实验风动数据对比。如图3所示，结果吻合度非常好。Argonne的工程师们还分析了尾流中的漩涡结构。当倾斜角为14度时会发生流动分离，翼尖产生的涡流从机翼表面和机身脱落（如图4）。

图3 升力、阻力和力矩系数实验数据和仿真数据比较

图4  固定翼无人机Q-criterion等值面

四翼无人机

在完成固定翼无人机的研究后，Liu博士和Torelli博士开始模拟四翼机，一种带有四个螺旋桨的多翼机。他们模拟了DJI幻影3无人机，这是一种用于摄影的四翼机。图5是它的几何外形。与固定翼无人机相比，多翼机在仿真方面更困难。Torelli博士说：“当你想到一架四翼机，你会看到一系列旋转的螺旋桨在每个时间步运动，同时和计算网格相互作用。这使我们处理流场解的方式变得复杂，因为你需要把螺旋桨运动考虑到一个新的计算域中。CONVERGE让我们可以使用切割网格单元的方法来解决这个问题，该方法通过计算基础网格和几何体的交点在每个时间步重新定义网格。”

图5 四翼无人机模型

首先，Liu博士和Torelli博士模拟了四翼机的一个螺旋桨[2]。他们测试了三种不同的湍流模型：k-ω SST，k-ω Spalart-Allmaras和DES模型。为了模拟近壁面边界流动，他们在螺旋桨周围设置嵌入式网格加密，同时使用AMR捕捉尾迹中的涡结构。用这种方法，他们计算了推力和力矩与螺旋桨转速的关系。如图6所示，这两个参数的趋势和实验数据非常吻合。

图6 推力和力矩系数实验和仿真数据比较

然后，Argonne的工程师使用DES湍流模型、固定网格加密和AMR技术模拟了整个四翼机几何。他们计算了无人机表面的压力系数，并通过Q-criterion将尾迹中的漩涡结构可视化。图7(a)显示了螺旋桨尖端旋转过四翼机表面时观察到的高压区域。图7(b)是螺旋桨旋转时桨尖端产生的螺旋涡带。

图7 (a)机身压力系数分布  (b)Q-criterion等值面

意义

通过CFD获得的结果可以纳入到系统仿真中来评估相关问题，诸如无人机和环境如何交互，现有无人机能否依赖其配备的电池完成任务，某无人机能否在任务中期完成分配给它的新任务等。这种跨平台集成是Argonne工程师们未来的计划。Liu博士介绍：“我下一步的研究尝试将CFD模拟和动态系统团队联系起来，进一步协助无人机设计。我的CFD模拟可以绘制不同范围内的数据map图，比如不同飞行速度或攻角，并提供全面准确的数据用于设计控制系统。”

这项研究不仅有助于制造更高效的飞行器，还将确保将来的无人机能完成诸如向需要的社区运送疫苗这样常规的重要任务。