대와류 시뮬레이션을 기반으로 한 항공기 엔진 연소실의 공기역학적 성능에 관한 연구 진행

대와류 시뮬레이션을 기반으로 한 항공기 엔진 연소실의 공기역학적 성능에 관한 연구 진행

연소실은 항공기 엔진의 핵심 구성 요소 중 하나이며, 연소실의 공기역학적 성능은 전체 엔진의 성능에 중요한 역할을 합니다. 연소실에 대한 엔진의 점점 더 엄격해지는 기술적 요구 사항을 충족하기 위해 연소실 내부의 연소 조직 모드와 흐름 특성이 매우 복잡해졌습니다. 디퓨저의 감속 및 가압 과정은 강한 역압 구배 하에서 흐름 분리에 직면할 수 있습니다. 공기 흐름은 다단계 소용돌이 장치를 통과하여 대규모 와류 구조를 형성하는데, 이는 한편으로는 액체 연료의 분무 및 증발을 촉진하고 연료와 강하게 맥동하고 불안정한 혼합물을 형성하고, 다른 한편으로는 공기역학적 재순환 구역에서 고정 화염을 생성합니다. 주 연소/혼합 구멍의 여러 제트는 화염관의 측면 흐름과 상호 작용하여 반대 회전 와류 쌍을 형성하여 난류 혼합에 중요한 영향을 미칩니다. 유동을 기준으로, 분무 및 증발, 혼합, 화학 반응, 난류와 화염의 상호작용과 같은 다중 스케일의 물리적 및 화학적 프로세스가 강력하게 결합되어 연소실의 공기 역학적 특성을 공동으로 결정합니다. 이러한 물리적 및 화학적 프로세스의 고정밀 모델링 및 계산은 항상 국내외 연구의 핫 토픽이었습니다.

연소실 내의 분무, 증발, 혼합 및 연소 과정은 난류 흐름 환경에서 발전하고 진화하므로 흐름은 연소실의 공기 역학적 성능 시뮬레이션의 기초입니다. 난류의 기본 특성은 비선형 대류 과정으로 인해 흐름 매개변수가 무작위 맥동을 보인다는 것입니다. 난류에는 많은 와류 구조가 포함되어 있습니다. 길이와 시간 척도에서 다른 와류의 스팬은 엄청나고 레이놀즈 수가 증가함에 따라 스케일 간 스팬이 급격히 증가합니다. 직접 해결되는 난류 와류 구조의 비율에 따라 난류 시뮬레이션 방법은 직접 수치 시뮬레이션(DNS), 레이놀즈 평균 나비에-스토크스(RANS), 대와류 시뮬레이션(LES) 및 혼합 난류 시뮬레이션 방법으로 나뉩니다. 엔지니어링에서 널리 사용되는 RANS 방법은 난류 평균장을 풀고 모델을 사용하여 모든 난류 맥동 정보를 시뮬레이션합니다. 계산량은 적지만 정확도는 낮습니다. 연소실에서 강한 소용돌이 및 비정상 유동 프로세스의 경우 RANS는 정제된 설계 요구 사항을 충족할 수 없습니다. 피치는 LES의 계산 복잡도가 RANS와 DNS 사이이며 현재 중간 및 낮은 레이놀즈 수의 제한 없는 공간에서 난류 연소 계산에 사용된다고 지적했습니다. 연소실 벽 근처 영역의 난류 규모가 작고 유동의 레이놀즈 수가 높기 때문에 연소실의 단일 헤드에 대한 LES 계산에 필요한 그리드 양은 수억에서 수십억에 이릅니다. 이렇게 높은 계산 리소스 소모로 인해 연소실 시뮬레이션에서 LES의 광범위한 사용이 제한됩니다.

Very Large Eddy Simulation(VLES) 및 Hybrid RANS-LES Method 프레임워크를 기반으로 한 고정밀 계산 모델 및 방법의 확립은 수치 시뮬레이션에서 중요한 추세입니다. Han 등이 개발한 VLES 방법은 기존 LES에서 그리드 스케일을 필터링하고 난류 스케일 매칭 제한을 해결하여 발생하는 낮은 계산 효율성 문제를 해결하고 난류 다중 스케일 특성, 과도 진화 특성 및 그리드 해상도 간의 결합 모델링을 실현합니다. VLES는 와류 구조 진화의 실시간 특성을 기반으로 난류 솔루션과 모델 모델링 간의 비율을 적응적으로 조정하여 계산 정확성을 보장하는 동시에 계산 비용을 크게 줄입니다.

그럼에도 불구하고, 전통적인 LES와 비교했을 때, VLES의 이론과 특성은 널리 연구되고 사용되지 않았습니다. 이 논문은 VLES의 모델링 이론과 연소실과 관련된 다양한 물리적 시나리오에서의 응용 효과를 체계적으로 소개하여 항공기 엔진 연소실 시뮬레이션 분야에서 VLES의 대규모 응용을 촉진합니다.

대와류 시뮬레이션 방법

난류 시뮬레이션 방법이 컴퓨팅 리소스 소비와 모델에 미치는 영향은 그림 1에 나와 있습니다. RANS, LES 및 VLES 방법은 모두 난류 모델링을 통해 흐름 시뮬레이션을 달성합니다. VLES에 대한 가장 초기의 명확한 정의는 Pope가 제시한 것으로, "계산 그리드 규모가 너무 거칠어서 직접 해결된 난류 운동 에너지가 전체 난류 운동 에너지의 80% 미만입니다."라는 의미입니다. 동시에 Pope [6]가 제시한 LES의 의미는 "계산 그리드가 매우 미세해서 직접 해결된 난류 운동 에너지가 전체 난류 운동 에너지의 80%보다 큽니다."입니다. 그럼에도 불구하고 이 글에서 소개하는 VLES는 이전 방법을 기반으로 재구성 및 개발된 새로운 계산 방법이라는 점에 유의해야 합니다. 이름은 같지만 새로운 VLES 방법은 Pope가 정의한 VLES 방법과 본질적으로 다릅니다. 그림에서 볼 수 있듯이, 전통적인 난류 모드는 계산 정확도 순으로 RANS, URANS, 하이브리드 RANS/LES, LES, DNS입니다. 새로운 모델 프레임워크에서 난류 모드는 계산 정확도 순으로 RANS, VLES, DNS로 나뉩니다. 즉, VLES 방법은 여러 전통적인 난류 모드의 통합을 실현하고, 다양한 모델은 실제 계산에서 지역적 특성에 따라 적응적으로 전환되고 원활하게 변환됩니다.

연소실에서의 일반적인 물리적 과정의 시뮬레이션

강한 소용돌이 흐름의 매우 큰 에디 시뮬레이션

항공기 엔진의 연소실은 일반적으로 다단 소용돌이 및 강한 소용돌이와 같은 유동장 조직 형태를 채택합니다. 소용돌이 유동은 연소실에서 가장 기본적인 유동 형태입니다. 소용돌이는 유동 방향과 접선 방향 모두에서 지배적이기 때문에 소용돌이의 난류 맥동은 전통적인 파이프 유동, 채널 유동 및 제트 유동보다 강한 이방성을 갖습니다. 따라서 소용돌이의 수치 시뮬레이션은 난류 시뮬레이션 방법에 큰 도전을 제기합니다. Xia 등은 VLES 방법을 사용하여 튜브에서 고전적인 강한 소용돌이 유동 사례를 계산했습니다. Dellenback 등[14]은 이 사례에 대한 유동장 실험을 수행했으며 자세한 실험 데이터를 가지고 있습니다. 계산된 사례의 유동 레이놀즈 수는 1.0입니다.×105(원형 튜브의 직경 기준)이고 소용돌이 수는 1.23입니다. 계산에는 두 세트의 구조화된 그리드가 사용됩니다. 희소 그리드(M1)의 총 수는 약 900,000이고 암호화된 그리드(M2)의 총 수는 약 5.1만입니다. 계산을 통해 얻은 통계적 모멘트 결과는 VLES 방법의 계산 정확성을 검증하기 위해 실험 결과와 추가로 비교됩니다.

그림 4에서는 다양한 방법의 계산 결과와 강한 소용돌이 흐름 하에서 다른 하류 위치에서 원주 평균 속도와 맥동 속도의 반경 분포에 대한 실험 결과를 비교했습니다. 그림에서 수평 및 수직 좌표는 각각 무차원 거리와 무차원 속도이며, 여기서 D1은 입구 원형 파이프의 직경이고 Uin은 입구 평균 속도입니다. 그림에서 볼 수 있듯이 흐름장은 점차 단일 강체 와류로 전환되는 전형적인 랭킨 유사 복합 와류를 보여줍니다. 계산과 실험 결과를 비교하면 VLES 방법이 강한 소용돌이 흐름의 원주 속도 예측에 대한 계산 정확도가 높고 실험 측정 분포와 잘 일치한다는 것을 알 수 있습니다. 전통적인 RANS 방법은 소용돌이 흐름 계산에서 편차가 매우 크고 소용돌이 흐름장과 난류 맥동의 공간적 진화를 올바르게 예측할 수 없습니다. 비교해보면, VLES 방법은 복잡한 강한 소용돌이 흐름 하에서 평균 속도장, 맥동 속도장 및 공간 진화를 예측하는 데 매우 높은 정확도를 가지고 있으며, 비교적 희소한 그리드 해상도에서도 여전히 높은 계산 정확도를 보장할 수 있습니다. 원주 평균 속도 예측의 경우, VLES 방법의 계산 결과는 기본적으로 희소 및 고밀도 그리드 해상도의 두 세트에서 일관됩니다.

난류 연소의 대형 와류 시뮬레이션

VLES 방법이 난류 연소 문제를 예측하는 데 적합한지 연구하기 위해 [15-16], Flamelet Generated Manifolds(FGM)와 결합된 VLES 방법을 기반으로 하는 난류 연소 모델이 개발되었습니다. 기본적인 아이디어는 난류 화염이 국소적으로 XNUMX차원 층류 화염 구조를 가지고 있으며, 난류 화염 표면이 일련의 층류 화염 표면의 앙상블 평균이라고 가정하는 것입니다. 따라서 고차원 구성 요소 공간은 여러 특성 변수(혼합 분율, 반응 진행 변수 등)로 구성된 저차원 흐름 패턴에 매핑될 수 있습니다. 세부적인 반응 메커니즘을 고려하는 조건에서 풀어야 할 수송 방정식의 수가 크게 줄어들어 계산 비용이 크게 줄어듭니다.

구체적인 구현 과정은 혼합 분율과 반응 진행 변수에 기반한 FGM 층류 데이터 표를 구성하고, 확률 밀도 함수 방법을 가정하여 층류 데이터 표를 통합하여 난류 연소 간의 상호 작용을 고려하고, 이를 통해 난류 데이터 표를 얻는 것입니다. 수치 계산에서 혼합 분율, 반응 진행 변수 및 해당 분산의 수송 방정식을 풀고, 난류 데이터 표를 쿼리하여 연소장 정보를 얻습니다.

VLES와 FGM을 기반으로 한 난류 연소 모델을 사용하여 미국 Sandia 연구실에서 측정한 메탄/공기 난류 제트 화염(Flame D)에 대한 수치 계산을 수행하였고, 실험 측정 데이터와 정량적 비교를 실시하였다. Sandia Flame D 예제의 연료 물질(Reynolds 수는 22400)은 부피 비율이 1:3인 메탄과 공기의 완전 혼합물이고, 연료 입구 속도는 약 49.9m/s이고, 후류 속도는 약 11.4m/s이다. 듀티 화염은 연소된 메탄과 공기의 혼합물이고, 후류 물질은 순수 공기이다. 계산에는 구조화된 격자를 사용하였고, 격자의 총 개수는 약 1.9만 개이다.

그림 5는 축을 따라 다른 구성 요소의 평균 질량 분율 분포를 보여줍니다. 그림의 수평 및 수직 좌표는 각각 무차원 거리(D2는 입구 제트 튜브의 직경)와 무차원 질량 분율입니다. 그림에서 VLES 방법에 의한 연소 과정의 주요 구성 요소에 대한 예측이 일반적으로 실험 결과와 잘 일치함을 알 수 있습니다. 혼합 분율 공간에서 하류의 다른 위치에서 온도의 산란 분포는 그림 6에 나와 있습니다. 그림에서 VLES 방법에 의해 예측된 산란 분포 추세는 기본적으로 실험 결과와 일치하며 계산된 온도 극한값만 실험 값보다 약간 높습니다. VLES에 의해 계산된 순간 와도, 온도 및 분해능 제어 함수의 분포는 그림 7에 나와 있으며, 여기서 실선은 Zst=0.351로 취합니다. 그림에서 코어 제트 영역이 강한 난류 맥동을 보이고, 유동장이 하류로 발달함에 따라 와류 구조의 규모가 점차 증가하는 것을 알 수 있습니다. 그림 7(b) 및 (c)에서 볼 수 있듯이 대부분 화학 반응 영역에서 분해능 제어 함수는 0과 1 사이이며, 이는 로컬 그리드 분해능이 대규모 난류를 포착하고 모델을 통해 소규모 난류만 시뮬레이션할 수 있음을 나타냅니다. 이때 VLES는 대략적인 대형 와류 시뮬레이션 솔루션 모드로 작동합니다. 제트 전단층과 하류 화염의 바깥쪽 가장자리에서 분해능 제어 함수는 1에 가까우며, 이는 계산 그리드의 절단 필터 스케일이 로컬 난류 스케일보다 크다는 것을 나타냅니다. 이때 VLES는 비정상 레이놀즈 평균 솔루션 모드로 작동합니다. 요약하면 VLES 방법은 와류 구조 진화의 실시간 특성에 따라 여러 난류 솔루션 모드의 변환을 실현할 수 있으며 난류 화염의 비정상 연소 과정을 정확하게 예측할 수 있음을 알 수 있습니다.

전체 분무 과정의 대형 와류 시뮬레이션

항공기 엔진의 연소실에서 사용되는 대부분의 연료는 액체 연료입니다. 액체 연료는 연소실로 들어가 19차 분무 및 XNUMX차 분무 과정을 거칩니다. 가스-액체 XNUMX상 토폴로지 인터페이스 구성의 포착, 액체 컬럼 변형 및 파열, 액체 밴드 및 액체 필라멘트의 물방울로의 분해 진화, 난류와 물방울 간의 상호 작용을 포함하여 액체 연료의 완전한 분무 과정을 시뮬레이션하는 데는 많은 어려움이 있습니다. Huang Ziwei[XNUMX]는 VOFDPM 하이브리드 분무 계산 방법과 결합된 VLES 방법을 기반으로 하는 완전한 분무 과정 시뮬레이션 모델을 개발하여 연속 액체에서 불연속 물방울까지 연료 분무의 전체 과정 수치 시뮬레이션을 실현했습니다.

새로 개발된 분무 공정 시뮬레이션 모델을 사용하여 고전적인 측면 흐름 액체 컬럼 분무 공정의 고정밀 수치 계산을 수행했으며 공개 문헌의 실험 결과[20]와 대와류 시뮬레이션 계산 결과[21]와 자세히 비교했습니다. 계산 예에서 기체 상태는 각각 77.89 및 110.0m/s의 속도를 가진 공기이고, 액체 상태는 각각 8.6m/s의 속도를 가진 액체 물입니다. 해당 Weber 수는 각각 100 및 200입니다. XNUMX차 분열 과정을 더 잘 시뮬레이션하기 위해 분열 모델은 Kelvin-Helmholtz 및 Rayleigh-Taylor(KHRT) 모델을 채택했습니다.

VLES가 Weber 수 100 조건에서 예측한 완전한 분무 과정은 그림 8에 나와 있습니다. 그림에서 볼 수 있듯이, 초기 영역에서 얇은 액체 기둥 시트가 형성되고, 액체 기둥은 액체 밴드와 액체 필라멘트로 분리되고, 공기 역학적 힘의 작용으로 물방울로 분리되고, 물방울은 100차 분열을 통해 더 작은 물방울로 더 분리됩니다. VLES가 Weber 수 9 조건에서 계산한 스트림 속도와 스팬 방향 와도 분포는 그림 XNUMX에 나와 있습니다. 그림에서 볼 수 있듯이, 액체 기둥의 풍하측에 전형적인 저속 재순환 영역이 있습니다. 순간 와도 분포에서 액체 기둥의 풍하측은 강한 와류 구조를 보이고, 저속 재순환 영역에서의 강한 난류 운동이 액체 기둥 시트의 파열과 물방울 형성에 기여한다는 것을 알 수 있습니다.

그림 10은 다양한 Weber 수에서 액체 기둥이 쪼개지기 시작할 때 액체 제트의 최소 흐름 치수에 대한 초기 제트 직경의 비율을 보여줍니다. 그림에서 di는 액체 기둥이 쪼개지기 시작할 때 액체 제트의 최소 흐름 치수이고 D3는 초기 액체 제트 직경입니다. 그림에서 VLES 계산 결과가 실험 결과와 잘 일치하는 것을 볼 수 있으며, 이는 문헌[21]에 나와 있는 대와류 시뮬레이션 계산 결과보다 더 좋습니다.

연소 불안정성 매우 큰 에디 시뮬레이션

저배출 요건을 충족하기 위해 민간 항공기 연소실은 일반적으로 사전 혼합 또는 부분 사전 혼합 희박 연소로 설계됩니다. 그러나 희박 사전 혼합 연소는 안정성이 낮고 열음향 결합 진동 연소 모드를 자극하여 연소 불안정성을 유발하기 쉽습니다. 연소 불안정성은 매우 파괴적이며 역화 및 고체 변형과 같은 문제가 수반될 수 있으며, 이는 연소실 설계에서 직면하는 두드러진 문제입니다.

연소 불안정성의 수치 계산은 분리 방법과 직접 결합 방법의 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 분리 연소 불안정성 예측 방법은 비정상 연소와 음향 솔루션을 분리합니다. 비정상 연소는 신뢰할 수 있는 화염 설명 함수를 구축하기 위해 많은 수의 수치 계산 샘플이 필요합니다. 대 와류 시뮬레이션 계산 방법을 사용하는 경우 컴퓨팅 리소스 소비가 너무 큽니다. 직접 결합 계산 방법은 압축성 솔루션 방법을 기반으로 하며 고정밀 비정상 계산을 통해 연소 불안정성의 결과를 직접 얻습니다. 즉, 주어진 작업 조건에서 비정상 연소와 음향의 결합 계산 프로세스가 동일한 계산 프레임워크 내에서 한 번에 완료됩니다.

연소 불안정성 분리의 수치 시뮬레이션 연구에서 Huang et al. [27]은 VLES 방법과 농축 화염 계산 방법을 결합한 연소 불안정성 계산 모델을 개발했으며 음향 여기 하에서 비정상 연소 과정을 정확하게 예측했습니다. 계산 예는 캠브리지 대학에서 개발한 블런트 바디 정상 에틸렌/공기 완전 예혼합 화염으로, 당량비는 0.55이고 레이놀즈 수는 약 17000입니다. VLES 계산 결과와 음향 여기 하에서 비정상 화염 동적 특성의 실험 결과를 비교한 내용은 그림 12에 나와 있습니다. 그림에서 볼 수 있듯이 입구 여기 과정에서 화염은 내부 및 외부 전단층에서 굴러가 반대 방향으로 회전하는 와류 쌍으로 진화합니다. 이 과정에서 버섯 모양의 화염 프로파일의 진화는 위상각의 변화에 ​​따라 계속 발전합니다. VLES 계산 결과는 실험에서 관찰된 화염 진화 특성을 잘 재현합니다. 다양한 계산 방법과 실험 측정을 통해 얻은 160Hz 음향 여기에서의 열 방출 속도 응답의 진폭과 위상 차이의 비교는 그림 13에 나와 있습니다. 그림에서 Q' 및 Q͂ 는 각각 연소의 맥동 열 방출과 평균 열 방출이고, A는 사인파 음향 여기의 진폭이고, 그림 13(b)의 종좌표는 음향 여기 하에서 연소의 과도 열 방출 신호와 입구 속도 여기 신호의 위상차이다. 그림에서 볼 수 있듯이, VLES 방법의 예측 정확도는 대신 와류 시뮬레이션[28]의 정확도와 비슷하며, 둘 다 실험 값과 잘 일치한다. 비정상 RANS 방법은 비선형 응답의 경향을 예측하지만, 계산된 정량적 결과는 실험 값과 크게 다르다. 위상차 결과(그림 13(b))의 경우, 교란 진폭을 갖는 VLES 방법으로 예측한 위상차의 경향은 기본적으로 실험 결과와 일치하는 반면, 대신 와류 시뮬레이션 결과는 위의 경향을 잘 예측하지 못한다.