本发明涉及实验流体力学领域，具体而言，涉及一种用于风洞试验的模型尾腔与支杆之间间隙的预测方法。
背景技术：
目前，通常采用两种方法来判断模型尾腔与支杆是否发生碰撞。第一种是通过分析气动力曲线是否出现异常变化来判断是否发生碰撞。第二种是通过在试验前在支杆上涂染料，观察染料涂抹处是否留下碰撞痕迹来判断是否发生碰撞。上述两种方法主要用于确认和验证风洞试验中模型与支杆是否发生碰撞，都具有事后性，即只有碰撞已经发生才能够反映出来，而无法用于碰撞的预测，无法在实验开始前对是否会发生碰撞进行预测，对于提高实验精确度、提高实验效率、节约实验资源来说没有实质作用。
有鉴于此，特提出本申请。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种用于风洞试验的模型尾腔与支杆之间间隙的预测方法，其简单易用、实施方便，能够在实验进行前对模型与支杆的碰撞进行预测，从而帮助改进实验规划，有助于提高实验精确度和实验效率，并节约实验资源。
本发明的实施例是这样实现的：
一种用于风洞试验的模型尾腔与支杆之间间隙的预测方法，其包括：利用物理数据与特征数据的差值来表征模型尾腔与支杆之间的间隙。其中，物理数据包括：模型尾腔半径和支杆半径，且二者为求差值关系。特征数据包括偏转角数据、模型尾腔支杆位移和支杆头位移，偏转角数据与模型尾腔支杆位移求和、并与支杆头位移求差后取绝对值。偏转角数据包括模型尾腔与支杆头的间距、和模型偏转角的正弦值，且二者为乘积关系。
进一步地，支杆头位移由头部法向力数据和头部俯仰力矩数据求和得到。头部法向力数据为法向力与“支杆头位移对法向力的偏导数”的乘积。头部俯仰力矩数据为俯仰力矩与“支杆头位移对俯仰力矩的偏导数”的乘积。
进一步地，模型尾腔支杆位移由尾部法向力数据和尾部俯仰力矩数据求和得到。尾部法向力数据为法向力与“模型尾腔支杆位移对法向力的偏导数”的乘积。尾部俯仰力矩数据为俯仰力矩与“模型尾腔支杆位移对俯仰力矩的偏导数”的乘积。
进一步地，模型偏转角由法向力偏转角数据和俯仰力矩偏转角数据求和得到。法向力偏转角数据为法向力与“模型偏转角对法向力的偏导数”的乘积。俯仰力矩偏转角数据为俯仰力矩与“模型偏转角对俯仰力矩的偏导数”的乘积。
本发明实施例的有益效果是：
本发明实施例提供的用于风洞试验的模型尾腔与支杆之间间隙的预测方法简单易用、实施方便，能够在实验进行前对模型与支杆的碰撞进行预测，从而帮助改进实验规划，有助于提高实验精确度和实验效率，并节约实验资源。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为在实验过程中模型与支杆的位置关系示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。实施例中未注明具体条件者，按照常规条件或制造商建议的条件进行。
下面对本发明实施例提供的用于风洞试验的模型尾腔与支杆之间间隙的预测方法进行具体说明。
本发明实施例提供的一种用于风洞试验的模型尾腔与支杆之间间隙的预测方法，其包括：利用物理数据与特征数据的差值来表征模型尾腔与支杆之间的间隙。
可以结合图1，物理数据包括：模型尾腔半径和支杆半径，且二者为求差值关系，可以表示为(d-d)/2。需要说明的是，d为模型尾腔直径，d为支杆直径。
特征数据包括偏转角数据、模型尾腔支杆位移和支杆头位移，偏转角数据与模型尾腔支杆位移求和、并与支杆头位移求差后取绝对值。其中，偏转角数据包括模型尾腔与支杆头的间距、和模型偏转角的正弦值，且二者为乘积关系，可以表示为|lsin(δα) s尾-s头|。需要说明的是，l为模型尾腔与支杆头的间距，δα为模型偏转角，s尾为模型尾腔支杆位移，s头为支杆头位移。
于是，模型尾腔与支杆之间间隙δl就可以表示为：
δl＝(d-d)/2-|lsin(δα) s尾-s头|。
进一步地，支杆头位移由头部法向力数据和头部俯仰力矩数据求和得到。头部法向力数据为法向力与“支杆头位移对法向力的偏导数”的乘积。头部俯仰力矩数据为俯仰力矩与“支杆头位移对俯仰力矩的偏导数”的乘积，可以表示为s头＝ky头y km头m。需要说明的是，s头为支杆头位移，y为法向力，m为俯仰力矩，ky头为支杆头位移对法向力的偏导数，km头为支杆头位移对俯仰力矩的偏导数。
进一步地，模型尾腔支杆位移由尾部法向力数据和尾部俯仰力矩数据求和得到。尾部法向力数据为法向力与“模型尾腔支杆位移对法向力的偏导数”的乘积。尾部俯仰力矩数据为俯仰力矩与“模型尾腔支杆位移对俯仰力矩的偏导数”的乘积，可以表示为s尾＝ky尾y km尾m。需要说明的是，s尾为模型尾腔支杆位移，ky尾为模型尾腔支杆位移对法向力的偏导数，km尾为模型尾腔支杆位移对俯仰力矩的偏导数。
进一步地，模型偏转角由法向力偏转角数据和俯仰力矩偏转角数据求和得到。法向力偏转角数据为法向力与“模型偏转角对法向力的偏导数”的乘积。俯仰力矩偏转角数据为俯仰力矩与“模型偏转角对俯仰力矩的偏导数”的乘积，可以表示为δα＝kyαy kmαm。需要说明的是，δα为模型偏转角，kyα为模型偏转角对法向力的偏导数，kmα为模型偏转角对俯仰力矩的偏导数。
一般而言，影响模型尾腔与支杆的间隙的因素，包括模型和支杆的几何尺寸、材料的强度和刚度、载荷(包括自重和气动载荷)等。对于一项已经设计好的试验，模型和支杆的外形和材料都已经选定，其几何尺寸、材料的强度和刚度均不再变化。在这种情况下，载荷成为影响模型尾腔与支杆间隙最主要的因素。
风洞试验中，当流场建立并达到稳定后，天平开始采集模型受力信息。此时气流作用在模型上的载荷基本保持恒定，模型姿态也保持稳定。下面以基本纵向测力这种最常见的试验类型为例，来对本实施例提供的用于风洞试验的模型尾腔与支杆之间间隙的预测方法进行具体说明。
在基本纵向测力试验工况下，侧向力、偏航力矩和滚轴力矩均为0，阻力较小，且主要对支杆产生轴向压缩作用，对纵向变形影响较小。在这种情况下，模型尾腔与支杆间隙主要受法向力和俯仰力矩影响。在法向力和俯仰力矩作用下，支杆将发生弯曲变形，同时模型也随之平移和转动。考虑到模型的纵向刚度较大，其纵向变形可忽略不计。
在支杆端部施加固支约束，约束端面所有节点在6个方向上的自由度。将支杆头锥面约束为刚体，刚体参考点设置在天平校心处，在参考点上施加法向力和俯仰力矩载荷。
根据线性叠加原理，天平和支杆受组合力作用时产生的变形等于单个力作用下产生的变形之和。分别在加载点上施加法向力y＝10000n和俯仰力矩m＝700n·m，根据其变形情况，得到s头、s尾和δα与法向力y和俯仰力矩m等相关数据，如下表所示。
表-弹性形变与载荷的线性函数相关参数
将上表计算得到的参数带入前述的模型尾腔与支杆之间间隙δl的计算公式，得到模型尾腔与支杆间隙为：δl＝(d-d)/2-|(3.961l-1.762)×10-6y (2.629l-0.652)×10-5m|。
以某型飞行器风洞基本纵向测力试验疑似出现模型尾腔与支杆相碰事件为例，对上述公式的可靠性进行验证。该飞行器模型尾腔呈椭圆形，长轴d为54.4mm。支杆在尾喷口处截面呈圆形，直径d为51.24mm。模型尾腔与支杆头间距l为459mm。根据风洞试验测量得到的法向力和俯仰力矩，计算得到不同迎角下的模型尾腔与支杆间隙如表所示。
表不同迎角下的模型尾腔与支杆间隙计算结果
由结果可知，随着模型迎角的增大，模型尾腔与支杆间隙不断减小。α＝7.85°时，δl＝0.081mm,α＝9.70°时，δl＝-0.016mm。由于δl不可能为负值，说明在迎角7.85°与9.70°之间模型尾腔与支杆相碰。模型尾腔接触到支杆后，天平及支杆受力分布发生改变，此时天平测值不能真实反映模型所受气动力。另一方面，观察俯仰力矩随攻角的变化曲线，可以发现俯仰力矩在α＝9.70°附近出现异常变化趋势，这种现象很可能是模型尾腔下方与支杆相碰造成。应用间隙计算公式分析模型尾腔与支杆疑似相碰现象得到的结论与分析试验数据方法基本相符，表明本文提出的模型尾腔与支杆的间隙计算公式具有较高的可靠性。
综上所述，本发明实施例提供的用于风洞试验的模型尾腔与支杆之间间隙的预测方法简单易用、实施方便，能够在实验进行前对模型与支杆的碰撞进行预测，从而帮助改进实验规划，有助于提高实验精确度和实验效率，并节约实验资源。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
1.一种用于风洞试验的模型尾腔与支杆之间间隙的预测方法，其特征在于，包括：利用物理数据与特征数据的差值来表征模型尾腔与支杆之间的间隙；
其中：所述物理数据包括：模型尾腔半径和支杆半径，且二者为求差值关系；
所述特征数据包括偏转角数据、模型尾腔支杆位移和支杆头位移，所述偏转角数据与所述模型尾腔支杆位移求和、并与所述支杆头位移求差后取绝对值；所述偏转角数据包括模型尾腔与支杆头的间距、和模型偏转角的正弦值，且二者为乘积关系。
2.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述支杆头位移由头部法向力数据和头部俯仰力矩数据求和得到；所述头部法向力数据为法向力与“支杆头位移对法向力的偏导数”的乘积；所述头部俯仰力矩数据为俯仰力矩与“支杆头位移对俯仰力矩的偏导数”的乘积。
3.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述模型尾腔支杆位移由尾部法向力数据和尾部俯仰力矩数据求和得到；所述尾部法向力数据为法向力与“模型尾腔支杆位移对法向力的偏导数”的乘积；所述尾部俯仰力矩数据为俯仰力矩与“模型尾腔支杆位移对俯仰力矩的偏导数”的乘积。
4.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述模型偏转角由法向力偏转角数据和俯仰力矩偏转角数据求和得到；所述法向力偏转角数据为法向力与“模型偏转角对法向力的偏导数”的乘积；所述俯仰力矩偏转角数据为俯仰力矩与“模型偏转角对俯仰力矩的偏导数”的乘积。
技术总结