Tiến trình nghiên cứu hiệu suất khí động học của buồng đốt động cơ máy bay dựa trên mô phỏng dòng xoáy lớn

Tiến trình nghiên cứu hiệu suất khí động học của buồng đốt động cơ máy bay dựa trên mô phỏng dòng xoáy lớn

Buồng đốt là một trong những thành phần cốt lõi của động cơ máy bay và hiệu suất khí động học của buồng đốt đóng vai trò quan trọng trong hiệu suất của toàn bộ động cơ. Để đáp ứng các yêu cầu kỹ thuật ngày càng nghiêm ngặt của động cơ đối với buồng đốt, chế độ tổ chức đốt cháy và đặc điểm dòng chảy bên trong buồng đốt đã trở nên rất phức tạp. Quá trình giảm tốc và tăng áp của bộ khuếch tán có thể phải đối mặt với sự tách dòng chảy dưới một gradient áp suất ngược mạnh; luồng không khí đi qua một thiết bị xoáy nhiều giai đoạn để tạo thành một cấu trúc xoáy quy mô lớn, một mặt thúc đẩy quá trình phun sương và bay hơi nhiên liệu lỏng và tạo thành hỗn hợp dao động mạnh, không ổn định với nhiên liệu, mặt khác tạo ra ngọn lửa tĩnh trong vùng tuần hoàn khí động học; nhiều tia của lỗ đốt/trộn chính tương tác với dòng chảy bên trong ống lửa để tạo thành một cặp xoáy ngược chiều, có ảnh hưởng quan trọng đến quá trình trộn hỗn loạn. Trên cơ sở dòng chảy, các quá trình vật lý và hóa học đa quy mô như quá trình phun sương và bay hơi, quá trình trộn, phản ứng hóa học và tương tác giữa nhiễu loạn và ngọn lửa được kết hợp chặt chẽ, cùng nhau xác định các đặc điểm khí động học của buồng đốt. Việc mô hình hóa và tính toán chính xác cao các quá trình vật lý và hóa học này luôn là chủ đề nghiên cứu nóng hổi trong và ngoài nước.

Quá trình nguyên tử hóa, bay hơi, trộn và đốt cháy trong buồng đốt phát triển và tiến hóa trong môi trường dòng chảy hỗn loạn, do đó dòng chảy là cơ sở để mô phỏng hiệu suất khí động học của buồng đốt. Đặc điểm cơ bản của nhiễu loạn là các thông số dòng chảy cho thấy sự dao động ngẫu nhiên do quá trình đối lưu phi tuyến tính. Sự nhiễu loạn chứa nhiều cấu trúc xoáy. Khoảng cách của các xoáy khác nhau về chiều dài và thang thời gian là rất lớn và khi số Reynolds tăng lên, khoảng cách giữa các thang tăng mạnh. Theo tỷ lệ các cấu trúc xoáy hỗn loạn được giải quyết trực tiếp, mô phỏng nhiễu loạn Các phương pháp được chia thành phương pháp mô phỏng số trực tiếp (DNS), phương pháp Navier-Stokes trung bình Reynolds (RANS), phương pháp mô phỏng dòng xoáy lớn (LES) và phương pháp mô phỏng nhiễu loạn hỗn hợp. Phương pháp RANS, được sử dụng rộng rãi trong kỹ thuật, giải quyết trường trung bình nhiễu loạn và sử dụng một mô hình để mô phỏng tất cả thông tin xung nhiễu loạn. Lượng tính toán nhỏ, nhưng độ chính xác kém. Đối với các quá trình dòng chảy không ổn định và xoáy mạnh trong buồng đốt, RANS không thể đáp ứng các yêu cầu về thiết kế tinh chỉnh. Pitsch chỉ ra rằng độ phức tạp tính toán của LES nằm giữa RANS và DNS, và hiện đang được sử dụng để tính toán quá trình đốt cháy nhiễu loạn trong không gian không hạn chế với số Reynolds trung bình và thấp. Do quy mô nhiễu loạn nhỏ ở khu vực gần thành buồng đốt và số Reynolds cao của dòng chảy, nên lượng lưới cần thiết để tính toán LES của riêng một đầu buồng đốt là hàng trăm triệu đến hàng tỷ. Mức tiêu thụ tài nguyên tính toán cao như vậy hạn chế việc sử dụng rộng rãi LES trong các mô phỏng buồng đốt.

Việc thiết lập các mô hình và phương pháp tính toán có độ chính xác cao dựa trên các khuôn khổ Mô phỏng dòng xoáy rất lớn (VLES) và Phương pháp RANS-LES lai là một xu hướng quan trọng trong mô phỏng số. Phương pháp VLES do Han và cộng sự phát triển giải quyết vấn đề hiệu quả tính toán thấp do lọc lưới tỷ lệ và giải quyết các hạn chế khớp tỷ lệ nhiễu động trong LES truyền thống, đồng thời thực hiện mô hình ghép nối giữa các đặc điểm đa tỷ lệ nhiễu động, đặc điểm tiến hóa tạm thời và độ phân giải lưới. , VLES điều chỉnh thích ứng tỷ lệ giữa giải pháp nhiễu động và mô hình mô hình dựa trên các đặc điểm thời gian thực của quá trình tiến hóa cấu trúc xoáy, giúp giảm đáng kể chi phí tính toán đồng thời đảm bảo độ chính xác của phép tính.

Tuy nhiên, so với LES truyền thống, lý thuyết và đặc điểm của VLES chưa được nghiên cứu và sử dụng rộng rãi. Bài báo này giới thiệu một cách có hệ thống lý thuyết mô hình hóa VLES và các hiệu ứng ứng dụng của nó trong các tình huống vật lý khác nhau liên quan đến buồng đốt, thúc đẩy ứng dụng VLES trên diện rộng trong lĩnh vực mô phỏng buồng đốt động cơ máy bay.

Phương pháp mô phỏng xoáy lớn

Ảnh hưởng của các phương pháp mô phỏng nhiễu động lên mức tiêu thụ tài nguyên tính toán và các mô hình được thể hiện trong Hình 1. Các phương pháp RANS, LES và VLES đều đạt được mô phỏng dòng chảy thông qua mô hình nhiễu động. Cần lưu ý rằng định nghĩa rõ ràng sớm nhất về VLES được đưa ra bởi Pope, trong đó đề cập đến "tỷ lệ lưới tính toán quá thô sao cho động năng nhiễu động được giải trực tiếp nhỏ hơn 80% tổng động năng nhiễu động". Đồng thời, ý nghĩa của LES do Pope [6] đưa ra là "lưới tính toán rất mịn sao cho động năng nhiễu động được giải trực tiếp lớn hơn 80% tổng động năng nhiễu động". Tuy nhiên, cần lưu ý rằng VLES được giới thiệu trong bài viết này là một phương pháp tính toán mới đã được cải tiến và phát triển trên cơ sở phương pháp trước đó. Mặc dù tên giống nhau, nhưng phương pháp VLES mới về cơ bản khác với phương pháp VLES do Pope định nghĩa. Như có thể thấy từ hình, các chế độ nhiễu loạn truyền thống là RANS, URANS, RANS/LES lai, LES và DNS theo thứ tự độ chính xác tính toán. Theo khuôn khổ mô hình mới, các chế độ nhiễu loạn được chia thành RANS, VLES và DNS theo thứ tự độ chính xác tính toán. Nghĩa là, phương pháp VLES thực hiện việc thống nhất nhiều chế độ nhiễu loạn truyền thống và các mô hình khác nhau chuyển đổi và chuyển đổi một cách thích ứng theo các đặc điểm cục bộ trong các phép tính thực tế.

Mô phỏng các quá trình vật lý điển hình trong buồng đốt

Mô phỏng dòng xoáy rất lớn của dòng chảy xoáy mạnh

Buồng đốt của động cơ máy bay thường áp dụng các dạng tổ chức trường dòng chảy như xoáy nhiều giai đoạn và xoáy mạnh. Dòng xoáy là dạng dòng chảy cơ bản nhất trong buồng đốt. Vì xoáy chiếm ưu thế theo cả hướng dòng chảy và hướng tiếp tuyến, nên xung động hỗn loạn của xoáy có tính dị hướng mạnh hơn dòng chảy ống, dòng chảy kênh và dòng chảy tia truyền thống. Do đó, mô phỏng số của xoáy đặt ra một thách thức lớn đối với phương pháp mô phỏng nhiễu loạn. Xia và cộng sự đã sử dụng phương pháp VLES để tính toán ví dụ dòng chảy xoáy mạnh cổ điển trong ống; Dellenback và cộng sự [14] đã tiến hành các thí nghiệm trường dòng chảy trên ví dụ này và có dữ liệu thực nghiệm chi tiết. Số Reynolds dòng chảy của ví dụ được tính toán là 1.0×105 (dựa trên đường kính của ống tròn) và số xoáy là 1.23. Hai bộ lưới có cấu trúc được sử dụng trong phép tính. Tổng số lưới thưa (M1) là khoảng 900,000 và tổng số lưới được mã hóa (M2) là khoảng 5.1 triệu. Kết quả mô men thống kê thu được bằng phép tính được so sánh thêm với kết quả thực nghiệm để xác minh độ chính xác tính toán của phương pháp VLES.

So sánh kết quả tính toán của các phương pháp khác nhau và kết quả thực nghiệm của phân bố hướng tâm của vận tốc trung bình chu vi và vận tốc dao động tại các vị trí hạ lưu khác nhau dưới dòng chảy xoáy mạnh được thể hiện trong Hình 4. Trong hình, tọa độ ngang và dọc lần lượt là khoảng cách không thứ nguyên và vận tốc không thứ nguyên, trong đó D1 là đường kính của ống tròn đầu vào và Uin là vận tốc trung bình đầu vào. Như có thể thấy từ hình, trường dòng chảy cho thấy một xoáy hợp chất giống Rankin điển hình dần chuyển thành một xoáy vật thể rắn đơn. So sánh kết quả tính toán và thực nghiệm, có thể thấy rằng phương pháp VLES có độ chính xác tính toán cao để dự đoán vận tốc chu vi của dòng chảy xoáy mạnh, phù hợp với phân bố của các phép đo thực nghiệm. Phương pháp RANS truyền thống có độ lệch rất lớn trong tính toán dòng chảy xoáy và không thể dự đoán chính xác sự tiến triển không gian của trường dòng chảy xoáy và dao động hỗn loạn. So sánh với phương pháp VLES, phương pháp này có độ chính xác rất cao trong việc dự đoán trường vận tốc trung bình, trường vận tốc dao động và sự tiến hóa không gian dưới dòng chảy xoáy mạnh phức tạp, và vẫn có thể đảm bảo độ chính xác tính toán cao ngay cả ở độ phân giải lưới tương đối thưa thớt. Đối với dự đoán vận tốc trung bình theo chu vi, kết quả tính toán của phương pháp VLES về cơ bản là nhất quán ở hai bộ độ phân giải lưới thưa thớt và dày đặc.

Mô phỏng xoáy lớn của quá trình đốt cháy hỗn loạn

Để nghiên cứu tính khả thi của phương pháp VLES trong việc dự đoán các vấn đề cháy hỗn loạn [15-16], một mô hình cháy hỗn loạn dựa trên phương pháp VLES kết hợp với các ống phân phối tạo ra ngọn lửa (FGM) đã được phát triển. Ý tưởng cơ bản là giả định rằng ngọn lửa hỗn loạn có cấu trúc ngọn lửa dạng tầng một chiều cục bộ và bề mặt ngọn lửa hỗn loạn là trung bình tổng thể của một loạt các bề mặt ngọn lửa dạng tầng. Do đó, không gian thành phần chiều cao có thể được ánh xạ thành một mẫu dòng chảy chiều thấp bao gồm một số biến đặc trưng (phần hỗn hợp, biến tiến trình phản ứng, v.v.). Trong điều kiện xem xét cơ chế phản ứng chi tiết, số lượng phương trình vận chuyển cần giải được giảm đáng kể, do đó giảm đáng kể chi phí tính toán.

Quy trình triển khai cụ thể là xây dựng bảng dữ liệu tầng FGM dựa trên các biến tiến trình phản ứng và phân số hỗn hợp, xem xét tương tác giữa quá trình đốt cháy hỗn loạn bằng cách giả định phương pháp hàm mật độ xác suất để tích hợp bảng dữ liệu tầng, và do đó thu được bảng dữ liệu hỗn loạn. Trong phép tính số, các phương trình vận chuyển của phân số hỗn hợp, các biến tiến trình phản ứng và phương sai tương ứng được giải quyết và thông tin trường đốt cháy được thu thập bằng cách truy vấn bảng dữ liệu hỗn loạn.

Mô hình đốt cháy hỗn loạn dựa trên VLES và FGM đã được sử dụng để thực hiện các tính toán số về ngọn lửa phản lực hỗn loạn metan/không khí (Ngọn lửa D) được đo bởi phòng thí nghiệm Sandia tại Hoa Kỳ và các so sánh định lượng đã được thực hiện với dữ liệu đo lường thực nghiệm. Vật liệu nhiên liệu của ví dụ Sandia Flame D (số Reynolds là 22400) là hỗn hợp hoàn chỉnh của metan và không khí với tỷ lệ thể tích là 1:3, vận tốc đầu vào nhiên liệu là khoảng 49.9 m/giây và vận tốc dòng chảy là khoảng 11.4 m/giây. Ngọn lửa làm việc là hỗn hợp của metan và không khí đã đốt cháy, và vật liệu dòng chảy là không khí nguyên chất. Tính toán sử dụng lưới có cấu trúc và tổng số lưới là khoảng 1.9 triệu.

Phân bố khối lượng trung bình của các thành phần khác nhau dọc theo trục được thể hiện trong Hình 5. Tọa độ ngang và dọc trong hình lần lượt là khoảng cách không thứ nguyên (D2 là đường kính của ống phun đầu vào) và khối lượng không thứ nguyên. Có thể thấy từ hình rằng dự đoán các thành phần chính của quá trình đốt cháy theo phương pháp VLES nhìn chung phù hợp với kết quả thực nghiệm. Phân bố phân tán của nhiệt độ tại các vị trí hạ lưu khác nhau trong không gian hỗn hợp được thể hiện trong Hình 6. Có thể thấy từ hình rằng xu hướng phân bố phân tán được dự đoán theo phương pháp VLES về cơ bản phù hợp với kết quả thực nghiệm và chỉ có giá trị cực trị nhiệt độ được tính toán cao hơn một chút so với giá trị thực nghiệm. Phân bố của hàm điều khiển độ xoáy tức thời, nhiệt độ và độ phân giải được tính toán bằng VLES được thể hiện trong Hình 7, trong đó đường liền được lấy là Zst = 0.351. Có thể thấy từ hình rằng khu vực tia lõi thể hiện xung động hỗn loạn mạnh và khi trường dòng phát triển về phía hạ lưu, quy mô của cấu trúc xoáy tăng dần. Như có thể thấy từ Hình 7 (b) và (c), trong hầu hết các vùng phản ứng hóa học, hàm điều khiển độ phân giải nằm trong khoảng từ 0 đến 1, cho biết độ phân giải lưới cục bộ có thể nắm bắt được nhiễu loạn quy mô lớn và chỉ mô phỏng nhiễu loạn quy mô nhỏ thông qua mô hình. Tại thời điểm này, VLES hoạt động như một chế độ giải pháp mô phỏng xoáy lớn gần đúng. Trong lớp cắt tia và cạnh ngoài của ngọn lửa hạ lưu, hàm điều khiển độ phân giải gần bằng 1, cho biết thang lọc bị cắt cụt của lưới tính toán lớn hơn thang nhiễu loạn cục bộ. Tại thời điểm này, VLES hoạt động như một chế độ giải pháp trung bình Reynolds không ổn định. Tóm lại, có thể thấy rằng phương pháp VLES có thể hiện thực hóa sự biến đổi của nhiều chế độ giải pháp nhiễu loạn theo các đặc điểm thời gian thực của quá trình tiến hóa cấu trúc xoáy và có thể dự đoán chính xác quá trình đốt cháy không ổn định trong ngọn lửa nhiễu loạn.

Mô phỏng xoáy lớn của toàn bộ quá trình nguyên tử hóa

Hầu hết nhiên liệu được sử dụng trong buồng đốt của động cơ máy bay là nhiên liệu lỏng. Nhiên liệu lỏng đi vào buồng đốt và trải qua quá trình phun sương sơ cấp và phun sương thứ cấp. Có nhiều khó khăn trong việc mô phỏng toàn bộ quá trình phun sương của nhiên liệu lỏng, bao gồm việc nắm bắt cấu hình giao diện tôpô hai pha khí-lỏng, biến dạng và vỡ cột chất lỏng, sự tiến triển phân rã của các dải chất lỏng và sợi chất lỏng thành các giọt và sự tương tác giữa dòng chảy hỗn loạn và các giọt. Huang Ziwei [19] đã phát triển một mô hình mô phỏng quá trình phun sương hoàn chỉnh dựa trên phương pháp VLES kết hợp với phương pháp tính toán phun sương lai VOFDPM, thực hiện mô phỏng số toàn bộ quá trình phun sương nhiên liệu từ chất lỏng liên tục thành các giọt rời rạc.

Một mô hình mô phỏng quá trình nguyên tử hóa mới được phát triển đã được sử dụng để thực hiện các tính toán số có độ chính xác cao về quá trình nguyên tử hóa cột chất lỏng dòng chảy bên cổ điển và đã thực hiện so sánh chi tiết với các kết quả thực nghiệm trong tài liệu mở [20] và kết quả tính toán mô phỏng dòng xoáy lớn [21]. Trong ví dụ tính toán, pha khí là không khí với vận tốc lần lượt là 77.89 và 110.0 m/s và pha lỏng là nước lỏng với vận tốc lần lượt là 8.6 m/s. Các số Weber tương ứng lần lượt là 100 và 200. Để mô phỏng tốt hơn quá trình phân rã thứ cấp, mô hình phân rã áp dụng mô hình Kelvin-Helmholtz và Rayleigh-Taylor (KHRT).

Quá trình nguyên tử hóa hoàn chỉnh được dự đoán bởi VLES theo điều kiện Weber số 100 được thể hiện trong Hình 8. Như có thể thấy từ hình, một lớp mỏng của cột chất lỏng được hình thành trong khu vực ban đầu, sau đó cột chất lỏng vỡ thành các dải chất lỏng và sợi chất lỏng, và vỡ thành các giọt dưới tác động của lực khí động học, và các giọt tiếp tục bị vỡ thành các giọt nhỏ hơn thông qua quá trình phân hủy thứ cấp. Vận tốc dòng chảy và phân bố độ xoáy theo nhịp được tính toán bởi VLES theo điều kiện Weber số 100 được thể hiện trong Hình 9. Như có thể thấy từ hình, có một vùng tuần hoàn tốc độ thấp điển hình ở phía khuất gió của cột chất lỏng. Có thể thấy từ phân bố độ xoáy tức thời rằng phía khuất gió của cột chất lỏng thể hiện cấu trúc xoáy mạnh và chuyển động hỗn loạn mạnh trong vùng tuần hoàn tốc độ thấp góp phần làm vỡ lớp cột chất lỏng và hình thành các giọt.

Tỷ lệ giữa đường kính tia ban đầu và kích thước dòng chảy tối thiểu của tia chất lỏng khi cột chất lỏng bắt đầu vỡ ra dưới các số Weber khác nhau được thể hiện trong Hình 10. Trong hình, di là kích thước dòng chảy tối thiểu của tia chất lỏng khi cột chất lỏng bắt đầu vỡ ra và D3 là đường kính tia chất lỏng ban đầu. Có thể thấy từ hình rằng kết quả tính toán VLES phù hợp tốt với kết quả thực nghiệm, tốt hơn kết quả tính toán mô phỏng dòng xoáy lớn trong tài liệu [21].

Mô phỏng sự bất ổn của quá trình cháy xoáy rất lớn

Để đáp ứng các yêu cầu về lượng khí thải thấp, buồng đốt của máy bay dân dụng thường được thiết kế với quá trình đốt cháy nạc trộn sẵn hoặc trộn sẵn một phần. Tuy nhiên, quá trình đốt cháy nạc trộn sẵn có độ ổn định kém và dễ kích thích các chế độ đốt cháy dao động kết hợp nhiệt âm, dẫn đến sự mất ổn định của quá trình đốt cháy. Sự mất ổn định của quá trình đốt cháy có tính phá hủy cao và có thể đi kèm với các vấn đề như cháy ngược và biến dạng rắn, đây là một vấn đề nổi cộm mà thiết kế buồng đốt phải đối mặt.

Tính toán số về độ bất ổn của quá trình cháy có thể được chia thành hai loại: phương pháp tách rời và phương pháp ghép nối trực tiếp. Phương pháp dự đoán độ bất ổn của quá trình cháy tách rời tách rời các giải pháp đốt cháy không ổn định và âm thanh. Quá trình đốt cháy không ổn định đòi hỏi một số lượng lớn các mẫu tính toán số để xây dựng một hàm mô tả ngọn lửa đáng tin cậy. Nếu sử dụng phương pháp tính toán mô phỏng dòng xoáy lớn, thì mức tiêu thụ tài nguyên tính toán của nó quá lớn. Phương pháp tính toán ghép nối trực tiếp dựa trên phương pháp giải pháp nén và trực tiếp thu được kết quả của độ bất ổn của quá trình cháy thông qua tính toán không ổn định có độ chính xác cao, nghĩa là quá trình tính toán ghép nối của quá trình đốt cháy không ổn định và âm thanh trong các điều kiện làm việc nhất định được hoàn thành cùng một lúc trong cùng một khuôn khổ tính toán.

Trong nghiên cứu mô phỏng số về sự tách rời mất ổn định cháy, Huang et al. [27] đã phát triển một mô hình tính toán mất ổn định cháy dựa trên phương pháp VLES kết hợp với phương pháp tính toán ngọn lửa dày lên và đạt được dự đoán chính xác về quá trình cháy không ổn định dưới sự kích thích âm thanh. Ví dụ tính toán là ngọn lửa etylen/không khí cố định dạng cùn được trộn sẵn hoàn toàn do Đại học Cambridge phát triển, với tỷ lệ tương đương là 0.55 và số Reynolds khoảng 17000. Sự so sánh giữa kết quả tính toán VLES và kết quả thực nghiệm về đặc tính động của ngọn lửa không ổn định dưới sự kích thích âm thanh được thể hiện trong Hình 12. Có thể thấy từ hình rằng trong quá trình kích thích đầu vào, ngọn lửa lăn qua các lớp cắt bên trong và bên ngoài và phát triển thành một cặp xoáy ngược chiều nhau. Trong quá trình này, sự phát triển của cấu hình ngọn lửa hình nấm tiếp tục phát triển với sự thay đổi của góc pha. Kết quả tính toán VLES tái tạo tốt các đặc điểm phát triển của ngọn lửa được quan sát thấy trong thí nghiệm. Sự so sánh biên độ và độ lệch pha của phản ứng tốc độ giải phóng nhiệt dưới sự kích thích âm thanh 160 Hz thu được bằng các phương pháp tính toán khác nhau và các phép đo thực nghiệm được thể hiện trong Hình 13. Trong hình, Q' và Q͂ lần lượt là giải phóng nhiệt dao động và giải phóng nhiệt trung bình của quá trình đốt cháy, A là biên độ kích thích âm thanh hình sin và tung độ của Hình 13 (b) là độ lệch pha giữa tín hiệu giải phóng nhiệt tạm thời của quá trình đốt cháy dưới sự kích thích âm thanh và tín hiệu kích thích vận tốc đầu vào. Như có thể thấy từ hình, độ chính xác dự đoán của phương pháp VLES tương đương với độ chính xác của mô phỏng xoáy lớn [28] và cả hai đều phù hợp với các giá trị thực nghiệm. Mặc dù phương pháp RANS không ổn định dự đoán xu hướng của phản ứng phi tuyến tính, nhưng các kết quả định lượng được tính toán lại lệch rất nhiều so với các giá trị thực nghiệm. Đối với các kết quả độ lệch pha (Hình 13 (b)), xu hướng của độ lệch pha được dự đoán bởi phương pháp VLES với biên độ nhiễu về cơ bản phù hợp với các kết quả thực nghiệm, trong khi kết quả mô phỏng xoáy lớn không dự đoán tốt xu hướng trên.