Tóm tắt Luận án Nghiên cứu biện pháp nâng cao các đặc tính khí động cánh máy bay không người lái

iển: + Phương pháp panel: [58]. + Phương pháp xoáy rời rạc (PPXRR): [3], [9], [11], [12], [13], * Các phương pháp động lực học lưu chất tính toán: + Phương pháp sai phân hữu hạn: [50]. + Phương pháp thể tích hữu hạn: [17]. + Phần mềm tính toán Ansys: [39], [40], [41]. 4 1.5. Những tồn tại và hướng nghiên cứu của luận án Các công trình tối ưu hóa hình dạng cánh phần lớn nghiên cứu ở vùng tốc độ lớn (hệ số Cy nhỏ), khối lượng tính toán lớn. + Tối ưu hóa cánh 3D khi hệ số Cy lớn (bắt buộc phải xét bài toán 3D) và số Re nhỏ, chưa có công trình nào đề cập tới. + Các nghiên cứu nâng cao hệ số Cymax chủ yếu bằng phương pháp thực nghiệm trong OTKĐ, chưa có công trình nào nghiên cứu chặt chẽ bằng phương pháp số. + Chưa có nghiên cứu cánh thích nghi ở các chế độ bay khác nhau bằng cánh nhiều lớp. Hướng nghiên cứu của luận án: kết hợp ưu điểm phương pháp thiết kế ngược và phương pháp thiết kế thuận. Với cách tiếp cận phương pháp thiết kế ngược nhanh chóng xác định được hình dạng cánh ban đầu tiệm cận đến hình dạng cánh tối ưu, sau đó sử dụng phương pháp thiết kế thuận tiếp tục tối ưu hóa hình dạng cánh ban đầu này để đạt được hình dạng cánh tối ưu. 1.6. Kết luận chương 1 UAV có nhu cầu bay hành trình với hệ số lực nâng Cy lớn. Bài toán thứ nhất của luận án là tối ưu hóa hình dạng cánh để giảm hệ số Cx ở chế độ bay hành trình với hệ số Cy lớn nhưng vẫn đảm bảo hệ số Cx tăng không đáng kể ở chế độ bay hành trình với hệ số Cy nhỏ. Khi đó sẽ tăng được khối lượng tải có ích trên UAV Để cải thiện tính năng cất hạ cánh thì bài toán thứ hai của luận án là tối ưu hóa hình dạng cánh để nâng cao hệ số Cymax. Chương 2. TỐI ƯU HÓA HÌNH DẠNG CÁNH MỘT LỚP 2.1. Đặt vấn đề Xác định hình dạng cánh ban đầu tiệm cận đến hình dạng cánh tối ưu giữ vai trò rất quan trọng. Tối ưu hóa hình dạng cánh một lớp với bộ tham số tối ưu hóa gồm các tham số đại diện cho hình dạng cánh ban đầu và tham số góc tấn để được hình dạng cánh tối ưu. 2.2. Phương pháp và thuật toán xác định hình dạng cánh một lớp cận tối ưu 2.2.1. Đề xuất hàm phân bố tải khí động đảm bảo dòng chảy tiến nhập êm và tối ưu theo lý thuyết mặt nâng tuyến tính đối với cánh mỏng trên bình đồ cánh hình chữ nhật 5 ̅ √ ( ) (2.5) b (dây cung); L (sải cánh); S (diện tích cánh); (hệ số lực nâng của cánh); x, z (tọa độ theo phương dây cung và phương sải cánh); Gốc tọa độ thuộc mặt phẳng đối xứng và nằm tại mép trước cánh; 2.2.2. Đề xuất phương pháp xác định mặt cong trung bình đáp ứng phân bố tải khí động cho trước trên cánh Luận án xây dựng được hệ phương trình đại số tuyến tính (2.16) xác định các góc tấn cục bộ (độ dốc cục bộ đường trung bình tại các mặt cắt khác nhau): ∑ ∑ ̅ ̅ ̅ (2.16) trong đó: n, N là số dải chia theo phương sải cánh và dây cung cánh; i, j là chỉ số đặc trưng cho vị trí của xoáy theo hàng dọc, hàng ngang; ̅ là đạo hàm cường độ xoáy trên ô thứ ij theo góc ; ̅ là tải khí động tại ô thứ ij của mặt cong dưới góc tấn α; ̅ là tải khí động tại ô thứ ij của tấm phẳng dưới góc tấn α; Tích phân các góc tấn cục bộ , khi đó xây dựng được công thức xác định tọa độ yij tương ứng với tọa độ xij của mặt cong: { ̅̅ ̅̅ ̅ ∑ ( ) ̅̅ ̅̅̅ ̅̅ ̅̅ ̅ (2.17) Tập hợp các điểm (xij, yij) xác định mặt cong trung bình cánh thỏa mãn phân bố tải khí động cho trước. 2.2.3. Xác định hình dạng cánh theo mặt cong trung bình Bản chất là bồi thêm bề dày cho mặt cong trung bình, ví dụ theo dạng profile NACA [37]. 2.2.4. Kết quả tính toán hình dạng cánh một lớp cận tối ưu Trên cơ sở các mục từ 2.2.1-2.2.3 thiết lập được chương trình phần mềm tính toán xác định hình dạng cánh một lớp cận tối ưu. Tính toán cánh một lớp cận tối ưu với các số liệu đầu vào: + Hệ số lực nâng của cánh =0.8; góc tấn tính toán =80; + Dây cung b=0.337[m]; sải cánh L=1[m]; + Độ dày tương đối lớn nhất ̅ =12%; n=N=41; 6 Hình 2.9. Hình dạng một nửa cánh một lớp cận tối ưu tương ứng hệ số lực nâng của cánh =0.8 Với hình dạng cánh này, kết quả mô phỏng bằng phần mềm Ansys: Cy=0.85, sai khác so với PPXRR (Cy=0.8) là 7%. Sai số nhỏ có thể chấp nhận được và khẳng định độ tin cậy chương trình tính toán. 2.3. Tối ưu hóa hình dạng cánh một lớp 2.3.1. Xây dựng bài toán tối ưu hóa hệ số lực cản Cx Luận án lựa chọn bộ tham số ( ) để tối ưu hóa hình dạng cánh, trong đó α là góc tấn,  là góc xoắn hình học bổ sung thêm góc xoắn hình học giữa dây cung profile mút cánh và dây cung profile gốc cánh của cánh cận tối ưu và hệ số đại diện cho hình dạng mặt cong trung bình của cánh cận tối ưu (vừa có xoắn khí động, vừa có xoắn hình học). Bài toán được đặt ra như sau: cho trước Cy=const, tìm bộ 3 tham số ( ) sao cho: ( ) với ( ) (2.22) hay ( ) ( ) ( ) với ( ) (2.23) điều kiện ràng buộc được thực hiện ở một chế độ bay hành trình với hệ số lực nâng . 2.3.2. Thuật toán tối ưu hóa hệ số lực cản Cx có ràng buộc hệ số lực nâng Cy=const bằng phương pháp số theo gradient Hình (2.19) trình bày cách xác định “hướng giảm nhanh nhất” hệ số Cx và đảm bảo hệ số Cy “tiệm cận” đến mặt cong ràng buộc gần nhất với cùng một bước đi xác định. , là véc tơ gradient hệ số Cx, Cy tại điểm tính toán thứ k nằm trên mặt cong ràng buộc Cy=const; là hình chiếu của véc tơ trên mặt phẳng vuông góc với véc tơ tại điểm tính toán thứ k; Cxmin là hệ số Cx đạt giá trị nhỏ nhất tương ứng với nghiệm của bài toán tối ưu hóa. Theo tài liệu [2], [46]: để đi đến điểm tối ưu 7 Cxmin nhanh nhất phải đi theo hướng véc tơ chiếu tại điểm tính toán thứ k. Công thức xác định véc tơ chiếu : | | (2.34) I, P lần lượt là ma trận đơn vị và ma trận chiếu cỡ 3x3. là ma trận chuyển vị của ma trận và | | là bình phương mô đun véc tơ . Thuật toán số tối ưu hóa được thể hiện trên hình (2.20): Hình 2.19. Cách xác định hướng giảm hệ số Cx nhanh nhất đảm bảo hệ số Cy tiệm cận gần nhất đến mặt cong ràng buộc trong không gian 3 chiều bằng phương pháp số theo gradient Hình 2.20. Thuật toán số tối ưu hóa hệ số Cx có ràng buộc Cy=const + Điểm xuất phát là điểm 1: , tính các véc tơ gradient và , tính véc tơ chiếu theo công thức (2.34). Chọn bước đi xác định được 8 điểm . Điểm không nằm trên mặt cong ràng buộc, tại điểm này phải điều chỉnh các biến phụ thuộc để xác định được điểm 2: nằm trên mặt cong ràng buộc Cy=const. + Điều kiện hội tụ: hệ số Cx bắt đầu tăng hoặc hệ số K bắt đầu giảm, đồng thời mô đun véc tơ chiếu | | | |. + Nếu số bước lặp là n thì . 2.3.3. Kết quả tối ưu hóa và nhận xét Minh họa kết quả tối ưu hóa cánh 1 lớp: Dây cung: b=0.337[m]; Sải cánh: L=1[m]; Độ dày tương đối: ̅ =12%; Điều kiện ràng buộc: =0.3; Điều kiện tính toán: vận tốc V=30[m/s], độ cao H=0[m]; n=41, N=21; Kết quả tối ưu hóa: =11.3 tại điểm ( ) =(2.8 0 , 0.4 0 , 0.3) + Gọi hình dạng cánh tìm được khi tối ưu hóa với điều kiện ràng buộc = 0.3 là cánh tối ưu Cyopt =0.3; + Góc xoắn hình học bổ sung =0.4 0 không đáng kể. Mặt cong trung bình cánh cận tối ưu có góc xoắn hình học về cơ bản là tối ưu; + Đồ thị K=f(Cy) cánh tối ưu Cyopt=0.3 và một số cánh kinh điển tương đương được thể hiện trên các hình 2.26, 2.28: - Khi Cy>0.25 (vùng Cy lớn): hệ số chất lượng khí động cánh tối ưu Cyopt=0.3 tương đương cánh có độ cong 4% nhưng cải thiện hơn rất nhiều so với cánh có profile đối xứng. Hình 2.26. Đồ thị K=f(Cy) cánh tối ưu Cyopt=0.3 và một số cánh kinh điển tương đương 9 Cụ thể khi Cy=1.2: K(cánh tối ưu Cyopt=0.3)=K(cánh có độ cong 4%)=6.7; K(cánh có profile đối xứng)=6, khi đó hệ số K cánh tối ưu Cyopt=0.3 và cánh có độ cong 4% cải thiện 12% so với cánh có profile đối xứng. - Khi Cy<0.25 (vùng Cy nhỏ): hệ số K cánh tối ưu Cyopt=0.3 cải thiện so với cánh có độ cong 4% và giảm so với cánh có profile đối xứng. Hình 2.28. Đồ thị K=f(Cy) cánh tối ưu Cyopt=0.3 và một số cánh kinh điển tương đương vùng hệ số lực nâng Cy nhỏ Cụ thể khi Cy=0.1: K(cánh tối ưu Cyopt=0.3)=5.48; K(cánh có độ cong 4%)=5.18; K(cánh có profile đối xứng)=5.71, khi đó hệ số K cánh tối ưu Cyopt=0.3 cải thiện 6% so với cánh có độ cong 4% và giảm 4% so với cánh có profile đối xứng. Nhận xét chung: + Hình dạng cánh tối ưu là hình dạng cánh cận tối ưu có hệ số lực nâng xác định mặt trung bình và bay với góc tấn α=αopt. Trong đó và αopt là nghiệm của bài toán tối ưu hóa . + Cánh tối ưu đã “dung hòa” hệ số lực cản Cx các cánh kinh điển có độ cong khác nhau (profile không đổi theo sải cánh). + Bằng cách nào đó thay đổi được mặt cong trung bình đến mặt cong trung bình các cánh tối ưu (với ràng buộc khác nhau) thì hệ số Cx sẽ giảm đáng kể so với tất cả các cánh kinh điển ở mọi chế độ bay hành trình với hệ số Cy khác nhau. 2.3.4. So sánh cánh tối ưu và cánh chim Sự tương đồng giữa cánh tối ưu và cánh chim (hình 2.32): 10 Hình 2.32. So sánh cánh tối ưu và cánh chim + Đường trung bình profile tại các thiết diện có độ cong giảm dần theo thứ tự từ gốc cánh đến mép ngoài của cánh; + Dây cung profile tại các thiết diện “vặn” theo chiều làm giảm góc tấn cục bộ cũng theo thứ tự từ gốc cánh đến mép ngoài của cánh. + Cánh tối ưu và cánh chim vừa có xoắn khí động (profile thay đổi tại các mặt cắt khác nhau) và xoắn hình học (các profile xoắn tương đối với nhau). Trong quá trình bay ở tốc độ, độ cao khác nhau (Cy khác nhau), cánh chim sẽ thay đổi hình dạng (chủ yếu là thay đổi mặt cong trung bình) để thích nghi đến các chế độ bay đó. Như vậy, cánh tối ưu một phần nào đó giải thích cánh chim - tối ưu hóa của thiên nhiên. Hình 2.33. Thiết kế Winglets trên cánh máy bay Boeing 737 Sự tương đồng giữa mép ngoài phía sau cánh tối ưu và thiết kế Winglets (hình 2.33): tại mép ngoài phía sau của cánh “vểnh lên” đột ngột, điều này khá tương đồng với thiết kế Winglets. Bản chất vật lý của dạng hình học này Thiết kế Winglets 11 chính là làm giảm cường độ xoáy tại mép ngoài của cánh, do đó sẽ giảm được đáng kể lực cản cảm ứng trên cánh và tiết kiệm được lượng nhiên liệu vận hành. 2.4. Kết luận chương 2 Đề xuất phương pháp, phát triển thuật toán và phần mềm xác định hình dạng cánh một lớp tối ưu “dung hòa” được hệ số lực cản các cánh kinh điển có độ cong khác nhau và một phần nào đó giải thích cánh chim - tối ưu hóa của thiên nhiên. Chương 3. TỐI ƯU HÓA CÁNH NHIỀU LỚP 3.1. Đặt vấn đề Chương 3 trình bày kết quả tối ưu hóa một số phương án cánh nhiều lớp. Cụ thể là tối ưu hóa góc tấn và vị trí tương đối giữa các cánh thành phần ở các chế độ bay hành trình với hệ số Cy khác nhau và chế độ cất hạ cánh. 3.2. Tối ưu hóa cánh nhiều lớp phẳng Cánh nhiều lớp có các cánh thành phần là profile đối xứng và giống nhau gọi là cánh nhiều lớp phẳng. 3.2.1. Xây dựng các bài toán tối ưu hóa * Xác định bộ tham số tối ưu hóa (hình 3.1): Có các định nghĩa: α là góc tấn (quy ước là góc tấn cánh 1); δ1, δ2 là góc lệch cánh 2, cánh 3 so với cánh 1 (góc giữa dây cung profile cánh 2, cánh 3 so với dây cung profile cánh 1 tại một mặt cắt qua cánh; δ1, δ2 >0 khi cánh 2, cánh 3 “vểnh xuống” so với cánh 1); b là chiều dài dây cung các cánh thành phần; b0 là chiều dài dây cung cánh ba lớp; h1, h2 lần lượt là kích thước khe hở giữa cánh 1 và cánh 2, cánh 2 và cánh 3; Hình 3.1. Tham số hình học mặt cắt vuông góc với sải cánh của mô hình 3 tấm phẳng Mặc dù các kích thước liên quan đến khe hở (h1, h2) ảnh hưởng khá nhiều đến hệ số lực cản Cx (khi Cy lớn) và hệ số Cymax nhưng góc lệch của các cánh thành phần (δ1,δ2) được chứng minh ảnh hưởng mạnh hơn rất nhiều và để giảm khối lượng tính toán thì luận án lựa chọn bộ tham số (α, δ1, δ2) để tối ưu hóa cánh 3 lớp. 12 * Các bài toán tối ưu hóa: + Bài toán 1: Cho trước , tìm bộ tham số thỏa mãn các điều kiện: với ràng buộc (3.2) hay , (3.3) + Bài toán 2: Tìm bộ tham số sao cho: ( ) (3.4) Thuật toán giải bài toán 1 đã được trình bày trong chương 2. Dưới đây trình bày thuật toán số giải bài toán 2 không có ràng buộc. 3.2.2. Thuật toán số tối ưu hóa hệ số Cymax bằng phương pháp gradient Hình 3.3. Cách xác định hướng tăng hệ số Cy nhanh nhất trong không gian 2 chiều bằng phương pháp số theo gradient Hình (3.3) trình bày cách xác định “hướng tăng nhanh nhất” hệ số Cy đến điểm tối ưu bằng phương pháp số. Theo tài liệu [2], [46]: để đi đến điểm tối ưu nhanh nhất phải đi theo hướng véc tơ gradient hệ số lực nâng với bước đi tại điểm tính toán thứ k. 3.2.3. Kết quả tối ưu hóa và nhận xét Tối ưu hóa cánh 3 lớp phẳng: dây cung b0=0.337[m]; sải cánh L=1[m]; h1=h2=2%b0; các cánh thành phần có profile đối xứng (NACA 0012). * Kết quả tối ưu hóa hệ số chất lượng khí động (hệ số lực cản Cx): Đồ thị K=f(Cy) và đồ thị cực tuyến Cy=f(Cx) cánh 3 lớp phẳng tại các điểm tối ưu và một số cánh một lớp tương đương (hình 3.4). 13 Hình 3.4. Đồ thị phụ thuộc hệ số chất lượng khí động vào hệ số lực nâng K=f(Cy) cánh 3 lớp phẳng tại các điểm tối ưu và một số cánh một lớp tương đương + Khi Cy=0.2 (đại diện hệ số Cy nhỏ): K(cánh 3 lớp phẳng tại điểm tối ưu)=10.7; K(cánh có độ cong 4%)=9.1; K(cánh tối ưu Cyopt=0.3)=K(cánh có profile đối xứng)=9.5; Khi đó hệ số chất lượng khí động cánh 3 lớp phẳng tại điểm tối ưu: - Tăng 12% so với cánh tối ưu Cyopt=0.3 và cánh có profile đối xứng; - Tăng 17% so với cánh có độ cong 4%. + Khi Cy=1.4 (đại diện hệ số Cy lớn): K(cánh 3 lớp phẳng tại điểm tối ưu)=6.46; K(cánh có profile đối xứng)=4.94; K(cánh tối ưu Cyopt=0.3)=K(cánh có độ cong 4%)=5.8; Khi đó hệ số chất lượng khí động cánh 3 lớp phẳng tại điểm tối ưu: - Tăng 11% so với cánh tối ưu Cyopt=0.3 và cánh có độ cong 4%; - Tăng 31% so với cánh có profile đối xứng. + Ở các chế độ bay hành trình với hệ số Cy khác, cánh 3 lớp phẳng tại các điểm tối ưu vẫn duy trì cải thiện đáng kể hệ số chất lượng khí động so với cánh 1 lớp. Như vậy cánh 3 lớp phẳng có hệ số chất lượng khí động (hay hệ số Cx) tại các điểm tối ưu được cải thiện rất nhiều (từ 11%-31%) so với cánh 1 lớp tương đương ở tất cả các chế độ bay hành trình với hệ số Cy khác nhau. * Kết quả tối ưu hóa hệ số lực nâng lớn nhất Cymax: ( ) =2.45 tại điểm =(8 0 , 29.5 0 , 54.1 0 ) Mô phỏng bằng phần mềm Ansys, tính được: + Cymax (cánh có profile đối xứng)=1.44; + Cymax (cánh có độ cong 4%)=1.83; 14 Hệ số Cymax cánh 3 lớp phẳng tại điểm tối ưu tăng 70% so với cánh có profile đối xứng và tăng 34% so với cánh có độ cong 4%. 3.3. Tối ưu hóa cánh nhiều lớp có mặt cong trung bình đáp ứng phân bố tải khí động cho trước Phần này trình bày kết quả mặt cong trung bình cánh nhiều lớp (minh họa cánh 3 lớp có dây cung các cánh thành phần bằng nhau) đáp ứng phân bố tải khí động cho trước trên cánh gồm phân bố tải khí động trên từng cánh thành phần đảm bảo dòng chảy tiến nhập êm và tối ưu theo lý thuyết mặt nâng tuyến tính đối với cánh mỏng như đã đề cập trong chương 2. Với mặt cong trung bình tìm được, bồi đắp thêm độ dày cho từng cánh thành phần theo dạng profile NACA đối xứng để được hình dạng cánh nhiều lớp cận tối ưu. Sau đó sử dụng bộ tham số (α, δ1, δ2) để tối ưu hóa hệ số Cx, Cymax cánh 3 lớp cận tối ưu ở các chế độ bay khác nhau. Các tham số này được định nghĩa lại: + α: góc tấn (quy ước là góc tấn tiết diện giữa của cánh 1); + δ1, δ2: lần lượt là góc lệch của cánh 2, cánh 3 so với cánh 1 (là góc giữa dây cung profile giữa cánh của cánh 2, cánh 3 so với dây cung profile giữa cánh của cánh 1). δ1, δ2 >0 khi cánh 2, cánh 3 “vểnh xuống” so với cánh 1. Kết quả tối ưu hóa và nhận xét: * Kết quả xác định hình dạng cánh 3 lớp cận tối ưu (hình 3.8, 3.9). Hình 3.8. Mặt cong trung bình cánh 3 lớp cận tối ưu =0.8 Hình 3.9. Hình dạng cánh 3 lớp cận tối ưu =0.8 15 Kết quả tính bằng phần mềm Ansys: Cy=0.87, sai số so với PPXRR là 11% có thể chấp nhận được và khẳng định độ tin cậy chương trình tính toán. * Kết quả tối ưu hóa hệ số chất lượng khí động: tối ưu hóa cánh 3 lớp cận tối ưu =0.8 với ràng buộc =1.5: =6.15 tại điểm =(3.8 0 , 6.3 0 , 22.6 0 ) Tương ứng với hệ số Cy=1.5: K (cánh có profile đối xứng)=4.8; K (cánh có độ cong 4%)=5.2; Vậy hệ số chất lượng khí động cánh 3 lớp cận tối ưu =0.8 tại điểm tối ưu tăng 28% so với cánh có profile đối xứng, tăng 18% so với cánh có độ cong 4%. * Kết quả tối ưu hóa hệ số lực nâng lớn nhất Cymax: Kết quả tối ưu hóa hệ số Cymax cánh 3 lớp cận tối ưu =0.8: ( ) =2.9 tại điểm =(3.5 0 , 35 0 , 70 0 ) Vậy hệ số Cymax cánh 3 lớp cận tối ưu =0.8 tại điểm tối ưu tăng 101% so với cánh có profile đối xứng, tăng 58% so với cánh có độ cong 4% và tăng 18% so với cánh 3 lớp phẳng tại điểm tối ưu. 3.4. Cánh nhiều lớp thích nghi Các phương án cánh 3 lớp có dây cung các cánh thành phần bằng nhau gặp khó khăn khi điều khiển hai cánh phía sau do tải khí động và hành trình chuyển vị của chúng lớn, vì vậy có thể áp dụng riêng ở một chế độ bay (ví dụ chế độ cất hạ cánh hoặc một chế độ bay hành trình). Để khắc phục nhược điểm trên, luận án đề xuất giảm khá nhiều (hơn 3 lần) kích thước dây cung 2 cánh phía sau (hình 3.11, 3.12) với mong muốn vẫn giảm được hệ số Cx và tăng được hệ số Cymax so với cánh kinh điển và bằng quá trình điều khiển bộ tham số (α, 1, 2) đến các bộ tham số tối ưu sẽ có cánh 3 lớp thích nghi với các chế độ bay khác nhau. Phương án cánh 3 lớp được đề xuất có các tham số hình học: Hình 3.11. Mặt cắt cánh 3 lớp thích nghi Hình 3.12. Hình dạng cánh 3 lớp thích nghi 16 + Dây cung cánh 3 lớp: b0=0.337[m]; Sải cánh L=1[m]; + Dây cung cánh 1, cánh 2, cánh 3: b1=0.8b0, b2= b3=0.1b0; + Kích thước khe hở: h1=h2=1%b0; + Các cánh thành phần có profile đối xứng (profile NACA 0015). Khi đó độ dày lớn nhất của cánh 1:c1max=15%b1=12%b0. 3.4.1. So sánh với cánh 1 lớp tương đương Tối ưu hóa cánh 3 lớp được đề xuất ở các chế độ bay hành trình với hệ số Cy khác nhau và chế độ cất hạ cánh. Dưới đây là kết quả so sánh hệ số chất lượng khí động và hệ số Cymax so với cánh kinh điển. * So sánh hệ số chất lượng khí động: + Khi Cy=1.6 (đại diện hệ số Cy lớn, hình 3.22): - K(cánh 3 lớp thích nghi)=5.4; K(cánh tối ưu Cyopt=0.3)=4.9; - K(cánh có độ cong 4%)=5.0; Hệ số K cánh 3 lớp thích nghi tăng 8% so với cánh tối ưu Cyopt=0.3 và cánh có độ cong 4%, trong khi đó cánh có profile đối xứng không đạt được hệ số lực nâng này. Hình 3.22. Đồ thị K=f(Cy) cánh 3 lớp thích nghi và các cánh 1 lớp tương đương + Khi Cy=0.1 (đại diện cho hệ số Cy nhỏ, hình 3.24): - K(cánh 3 lớp thích nghi)=5.55; K(cánh tối ưu Cyopt=0.3)=5.48; - K(cánh có profile đối xứng)=5.7; K(cánh có độ cong 4%)=5.2; Hệ số K cánh 3 lớp thích nghi cơ bản tương đương cánh tối ưu Cyopt=0.3, kém 2.6% so với cánh có profile đối xứng và cải thiện 6.7% so với cánh có độ cong 4%. + Tương tự, ở các hệ số Cy lớn khác thì hệ số K cánh 3 lớp thích nghi vẫn duy trì cải thiện đáng kể so với các cánh 1 lớp. 17 Hình 3.24. Đồ thị K=f(Cy) cánh 3 lớp thích nghi và các cánh 1 lớp tương đương vùng hệ số Cy nhỏ * So sánh hệ số lực nâng lớn nhất Cymax: Kết quả tối ưu hóa hệ số lực nâng lớn nhất Cymax: ( ) =2 tại điểm =(21.2 0 , 17 0 , 33.6 0 ) Ở chế độ cất hạ cánh, ý nghĩa cánh 3 lớp thích nghi tương tự cánh sử dụng cánh tà có nhiều khe nhưng ở đây đã tìm được điểm tối ưu để có cánh thích nghi ở chế độ bay này. 3.5. Kết luận chương 3 Tối ưu hóa một số phương án cánh 3 lớp và xác định được các điểm tối ưu tương ứng với từng chế độ bay. Phương án cánh 3 lớp có dây cung các cánh thành phần bằng nhau có hệ số chất lượng khí động và hệ số Cymax được cải thiện rất nhiều so với cánh kinh điển nhưng gặp khó khăn điều khiển 2 cánh phía sau, vì vậy có thể áp dụng riêng ở 1 chế độ bay. Cánh 3 lớp thích nghi đã khắc phục được nhược điểm trên nhưng vẫn đảm bảo sự cải thiện đáng kể hệ số chất lượng khí động so với cánh 1 lớp. Phương án cánh này chế tạo khá đơn giản và điều khiển được trong khi bay nên có tính khả thi cao. Chương 4. THỰC NGHIỆM KIỂM CHỨNG 4.1. Kiểm chứng mô hình tính bằng thực nghiệm Để kiểm chứng kết quả tính toán, tiến hành thí nghiệm một số mô hình cánh trong OTKĐ –OT để đánh giá và củng cố thêm độ tin cậy các kết quả tính toán. Trong điều kiện cho phép về kinh phí và thời gian nên chỉ kiểm chứng hiệu quả giảm hệ số Cx một số mô hình cánh tối ưu điển hình so với mô hình cánh có profile đối xứng. 18 Mô hình thí nghiệm Các mô hình cánh thí nghiệm có các tham số hình học giống với các kích thước cánh tương ứng ở chương 2 và chương 3, làm bằng gỗ, hoàn toàn đặc và được phay bằng máy CNC: + Mô hình cánh có profile đối xứng (hình 4.1); + Mô hình cánh tối ưu Cyopt=0.3 (hình 4.2); + Mô hình cánh 3 lớp thích nghi (hình 4.3). Hình 4.1. Mô hình thí nghiệm cánh có profile đối xứng Hình 4.2. Mô hình thí nghiệm cánh tối ưu Cyopt=0.3 Các phương án thí nghiệm + Mô hình cánh có profile đối xứng: thực nghiệm tại các góc tấn: α=00, 50, 10 0 , 15 0 , 20 0 . + Mô hình cánh tối ưu Cyopt=0.3: thực nghiệm tại các góc tấn: α=-50, 00, 5 0 , 10 0 , 15 0 , 20 0 . +Mô hình cánh ba lớp thích nghi: thực nghiệm tại các góc tấn và góc lệch của 2 cánh phía sau: Hình 4.3. Mô hình thí nghiệm cánh 3 lớp thích nghi (α, δ1, δ2)= (0 0 , 0 0 , 0 0 ), (5 0 , 0 0 , 0 0 ), (10 0 , 0 0 , 0 0 ), (0 0 , 10 0 , 18 0 ), (5 0 , 10 0 , 18 0 ); (10 0 , 10 0 , 18 0 ), (15 0 , 10 0 , 18 0 ), (10 0 , 20 0 , 28 0 ). 4.2. Phương pháp thí nghiệm 4.2.1. Điều kiện thí nghiệm + Nhiệt độ không khí:TH=14 0 [C]; + Áp suất khí quyển ở độ cao H =0[m]: PH=760mmHg; + Độ ẩm không khí: 80%; Mật độ không khí:H=1.225[kg/m 3 ]; + Vận tốc dòng khí trung bình: V= 21.5[m/s]; + Re5.105; M0.062. 19 Các mô hình cánh sử dụng trong thí nghiệm có kích thước như mô hình thực, các tham số của nó trong quá trình thổi thực nghiệm là các tham số đầu vào để tiến hành tính toán bằng lý thuyết (phần mềm Ansys) và cuối cùng là so sánh với kết quả thí nghiệm. Vì thế, quá trình thí nghiệm cánh mô hình trong OTKĐ thì các yếu tố đồng dạng hoàn toàn được đáp ứng. 4.2.2. Phương pháp xử lý số liệu thí nghiệm Các hệ số Cx, Cy, K được tính theo các công thức [7]: Tương ứng mỗi thí nghiệm, máy khí động đo trong thời gian 33s, 1s đo được 500 kết quả. Vì vậy sẽ đo được 16500 kết quả tương ứng với các lực và momen khí động (Fx, Fy, Fz, Mx, My, Mz) và theo lý thuyết các hệ số Cx(i), Cy(i) là những hệ số không đổi ở mỗi kết quả đo nhưng thực tế cho thấy chúng thay đổi liên tục do vận tốc dòng khí chảy bao mô hình cánh ở từng thời điểm là khác nhau (mặc dù không nhiều) dẫn đến dao động của cây chống và mô hình cánh thí nghiệm, khi đó các sensor của cân khí động bị biến dạng làm cho các kết quả đo dao động xung quanh giá trị thực của nó. Vì vậy phải lấy trung bình các giá trị Cx(i), Cy(i) tính được ở từng thời điểm trong quá trình đo để được kết quả thí nghiệm. 4.3. Kiểm chứng mô hình tính toán Mô hình và kết quả thí nghiệm thu được sau xử lý có độ tin cậy đủ điều kiện để kiểm chứng mô hình tính toán. * Mô hình cánh có profile đối xứng (hình 4.26, 4.27): + Đường đặc tính Cy=f(α): sai lệch lớn nhất là 15% tương ứng với phương án thí nghiệm α=50 (hình 4.26). Hình 4.26. Đồ thị Cy=f(α) cánh có profile đối xứng 20 + Đường đặc tính K=f(Cy): sai lệch lớn nhất là 16% tương ứng với phương án thí nghiệm α=00 (hình 4.27). Hình 4.27. Đồ thị K=f(Cy) cánh có profile đối xứng * Mô hình cánh tối ưu Cyopt=0.3 (hình 4.29, 4.30): + Đường đặc tính Cy=f(α): sai lệch lớn nhất là 10% tương ứng với phương án thí nghiệm α=00 (hình 4.29). Hình 4.29. Đồ thị Cy=f(α) cánh tối ưu Cyopt=0.3 + Đường đặc tính K=f(Cy): sai lệch lớn nhất là 15% tương ứng với phương án thí nghiệm α=00 (hình 4.30). * Mô hình cánh 3 lớp thích nghi (hình 4.32): + Hệ số lực nâng Cy: sai lệch lớn nhất là 13% tương ứng phương án thí nghiệm (α, δ1, δ2)= (0 0 , 10 0 , 18 0 ). 21 + Đường đặc tính K=f(Cy): sai lệch lớn nhất là 11% tương ứng phương án thí nghiệm (α, δ1, δ2)= (5 0 , 0 0 , 0 0 ). Các sai số này có thể chấp nhận được và các đường thực nghiệm Cy=f(α), K=f(Cy), Cy =f(Cx) phản ánh tương đối chính xác qui luật đường đặc tính của chúng. Hình 4.30. Đồ thị K=f(Cy) cánh tối ưu Cyopt=0.3 Hình 4.32. Đồ thị K=f(Cy) cánh 3 lớp thích nghi Vì các điểm thực nghiệm có độ tản mát khá nhiều so với giá trị thực tế (đó là các sai số ngẫu nhiên trong mỗi lần thí nghiệm) và để so sánh được hệ số Cx các mô hình cánh thí nghiệm phải xây dựng được đường thực nghiệm (gần đúng) trên cơ sở các điểm thực nghiệm theo nguyên tắc bình phương tối thiểu [8]. Ý tưởng phương pháp này là từ các điểm thực nghiệm đã có phải 22 tìm một đường cong trơn liên tục sao cho tổng bình phương khoảng cách từ các điểm t