Como os modelos de túnel de vento são usados ​​no projeto de aeronaves supersônicas?

Há duas coisas envolvidas: arrasto de onda e separação da camada limite. O arrasto da onda depende do número Mach, enquanto o último depende do número de Reynolds do fluxo. É fácil manter o número Mach recebido, pois é independente da geometria; no entanto, o número de Reynolds depende da geometria do modelo.

Se o ar for usado como um meio, assumindo que o fluxo seja mantido com um número Mach constante, e u serão fixados pelas relações dinâmicas dos gases. μ está praticamente fora de nossas mãos, então o único parâmetro não fixo é d .$\rho$$u$$\mu$$d$

Como é muito menor para um modelo do que para uma aeronave real, o fluxo terá um Re menor do que uma aeronave real. Isso fornecerá características de separação de fluxo diferentes para um modelo e para uma aeronave real.$d$$\text{Re}$

Nos testes subsônicos, a única coisa que importa é , que pode ser ajustado para corresponder ao tamanho real, ajustando u para um dado d . Mas no fluxo supersônico, não temos esse luxo, pois você é decidido pelo número Mach do fluxo de entrada.$\text{Re}$$u$$d$$u$

Então, como os modelos de túnel de vento são usados ​​para o design de aeronaves, naves espaciais e mísseis? Existem técnicas de correção para prever melhor a separação de fluxo? As mesmas técnicas podem ser usadas para lidar com dados CFD?

Na comunidade Fluid Dynamics, cerca de 40 anos atrás, o grupo foi dividido principalmente em experimentalistas e teóricos. No entanto, naquela época, o CFD era bastante novo, precisava ser executado em supercomputadores caros e não era confiável. Era bastante comum que um teórico ou experimentalista desconsiderasse, na melhor das hipóteses, os resultados do CFD, enquanto outros podem desconsiderar totalmente os resultados do CFD como inúteis. De fato, meu ex-orientador de doutorado, Dr. David Whitfield, foi um dos pioneiros no uso de CFD em experimentos de aerodinâmica no Complexo de Desenvolvimento de Engenharia de Arnold (AEDC). Esta referência explica bem o pensamento sobre CFD naqueles dias:

Na AEDC, o CFD foi usado para complementar os testes em túneis de vento, mas, segundo o Dr. Whitfield, muitas pessoas não acreditavam no CFD no início dos anos 70.

"De fato", ele disse, "meus esforços para promover CFD dentro da AEDC no início dos anos 70 provavelmente me levaram a ser expulso, ou através da maioria das portas de mogno. No entanto, quando o CFD foi usado para explicar a fonte do problema da angularidade do fluxo em a seção de teste do 16T, e quando o grupo de CFD do Dr. John Adams, da AEDC, na VKF, explicou como um túnel estava realmente operando no Mach 12 e não no Mach 16 como se pensava anteriormente, o CFD encontrou uma nova vida ".

"Me disseram uma vez que 'o AEDC é um local de dados de teste e não há lugar para CFD'", explicou ele. "Nosso objetivo era ajudar as pessoas que administram os túneis a fazerem melhor seu trabalho. Não acho que o AEDC deva ser apenas um local de 'dados de teste'. Em vez disso, deve ser um local de soluções e compreensão física dos problemas. , e isso pode ser conseguido melhor com a cooperação mútua entre aqueles que se concentram em experimentos e aqueles que se concentram em números. "

Naqueles dias, geralmente o projetista projetava um novo protótipo e o enviava ao túnel de vento para testar, e talvez algum CFD fosse realizado ao mesmo tempo. Geralmente, havia muitos protótipos construídos e testados, o que era muito caro. Uma dessas instalações experimentais, onde eu costumava trabalhar, cobrava US $ 16.000 por dia de teste. Por outro lado, com o desenvolvimento de códigos CFD de código aberto robustos, como o OpenFoam e computadores de cluster, as simulações de CFD são bastante baratas.

Assim, com o tempo, o CFD começou a amadurecer e, com a popularização dos computadores de cluster, tornou-se viável a execução barata. Com mais e mais validações com experimentos sendo publicados em periódicos como o AIAA Journal, os modelos de CFD começaram a ser cada vez mais confiáveis. Atualmente, o custo da execução de experimentos é muito mais caro do que a execução de simulações de CFD. Portanto, mais simulações de CFD são usadas nos estágios iniciais do projeto, com muitas iterações para frente e para trás, e mesmo hoje em dia a otimização do projeto baseado em CFD (CDO) é freqüentemente usada no processo de design.

Atualmente, eu entendo que os túneis de vento são usados ​​hoje em dia principalmente pelas seguintes razões: (1) teste de protótipos finalizados e (2) realização de pesquisas fundamentais em fluxos supersônicos, especialmente para desenvolver modelos numéricos mais precisos.

Com relação à obtenção de similaridade de fluxo, quando você tem dois números não dimensionais diferentes, como o Número de Reynolds e o número Mach, o experimentalista deve escolher qual número é o mais importante a ser correspondido. Para fluxos subsônicos, o número de Reynolds deve ser usado, enquanto que para fluxos transônicos e supersônicos, o número de Mach deve ser usado.

$^{\circ}$C, mas atinge apenas um número máximo de Reynolds de 50 milhões por metro. Com um comprimento máximo de 9 metros da seção de teste, o número máximo possível de Reynolds seria 450.000.000, ainda menos da metade do de um Boeing 747. Nesses casos, as pessoas desenvolveram leis de escala para lidar com como escalar os resultados até os maiores. Número de Reynolds. A escala tem a ver principalmente com a espessura da camada limite, que também afeta outras coisas, como atrito na pele e, finalmente, levanta e arrasta. Houve uma conferência especial realizada na Universidade de Princeton em 2003 para discutir essas questões. Os resultados dessa conferência foram este livro: http://link.springer.com/book/10.1007/978-94-007-0997-3

Pela minha experiência, as experiências são usadas apenas para:

• validar métodos numéricos
• resolver recursos de fluxo que não são capturados corretamente pelo CFD (por exemplo, fluxo instável, diferenças nas escalas de comprimento e tempo, interação estrutura-fluido)

Como o @Wes disse, a qualidade e a precisão do CFD moderno são tão altas combinadas com o poder de computação dos clusters modernos que a realização de experimentos simples normalmente não vale mais a pena.