Аэродинамические аспекты ремонта конструкции планера самолётов транспортной категории

Авиационная и ракетно-космическая техника


Авторы

Березко М. Э.*, Сагайдак М. В.**, Шевяков В. И.***

Филиал ПАО «Яковлев» — «Региональные самолёты», ул. Ленинская Слобода, 26, с. 5, Москва, 115280, Россия

*e-mail: maxberezko@yandex.ru
**e-mail: mikhaelvs@mail.ru, m_sagaydak@sj.yakovlev.ru
***e-mail: shevvi@mail.ru

Аннотация

Приведены примеры обоснования ограничений при проведении ремонта с точки зрения влияния его на вредное сопротивление. Подробно рассмотрен случай ремонта секций предкрылка крыла самолета в случаях наличия или отсутствия на них противообледенительной системы. При повреждении лобовой части секции предкрылка, например, из-за столкновения с птицей, ремонт может быть осуществлен при помощи установки накладки на внешнюю поверхность секции предкрылка. Накладка может снизить эффективность работы тепловой противообледенительной системы в зоне ремонта, что чревато возможностью образования на верхней поверхности секции предкрылка и/или крыла барьерного льда, который существенно влияет на аэродинамику самолета. В предположении, что барьерный лед образуется, проведена параметрическая оценка его влияния на сопротивление и несущие свойства самолета. Численное моделирование обтекания проведено с помощью ПО ANSYS FLUENT. Решалась система уравнений Навье%–Стокса, усредненных по Рейнольдсу и замыкаемых моделью турбулентности Спаларта–Аллмараса. Приведены примеры возможных ограничений на размер и место размещения накладки в зависимости от степени влияния на аэродинамику самолета.

Ключевые слова:

самолет транспортной категории, дефекты внешней поверхности, вредное сопротивление, ремонт конструкции планера, барьерный лед

Библиографический список

  1. Федоренко Г.А. Сопротивление производственных неровностей в турбулентном пограничном слое // Труды ЦАГИ. Вып. 2100. – М.: Издательский отдел ЦАГИ, 1981. – 36 с.

  2. Шевяков В.И. Определение вредного сопротивления транспортных воздушных судов на трансзвуковых скоростях // Научный вестник МГТУ ГА. 2014. № 199. С. 62–73.

  3. Шевяков В.И. Аэродинамические критерии качества внешней поверхности воздушного судна // Научный вестник МГТУ ГА. 2011. № 163. С. 133–137.

  4. Getting hands-on experience with aerodynamic deterioration. A performance audit view. Airbus Industrie. STL 945.3399/96. France. 2001. - 172 p.

  5. Алексеенко С.В., Приходько А.А. Численное моделирование обледенения цилиндра и профиля. Обзор моделей и результаты расчетов // Ученые записки ЦАГИ. 2013. Т. XLIV. № 6. С. 25–57.

  6. Павленко О.В., Пигусов Е.А. Особенности применения тангенциального выдува струи на поверхность крыла летательного аппарата в условиях обледенения // Вестник Московского авиационного института. 2020. Т. 27. № 2. С. 7–15. DOI: 10.34759/vst-2020-2-7-15

  7. Босняков С.М., Волков А.В., Михайлов С.В., Подаруев В.Ю. Метод высокого порядка точности для расчета начальной стадии обледенения элементов конструкции гражданского самолета // Математическое моделирование. 2023. Т. 35. № 9. С. 22–44. DOI: 10.20948/mm-2023-09-02

  8. Амелюшкин И.А., Махнев М.С., Мусса Х. и др. Численное исследование влияния обледенения на аэродинамические характеристики летательного аппарата с воздушными винтами на конце крыла большого удлинения // Ученые записки ЦАГИ. 2023. Т. 54. № 3. С. 10–21.

  9. Сорокин К.Э., Аксенов А.А., Жлуктов С.В. и др. Методика расчета обледенения воздушных судов в широком диапазоне климатических и скоростных параметров. Применение в рамках норм летной годности НЛГ-25 // Компьютерные исследования и моделирование. 2023. Т. 15. № 4. С. 957–978. DOI: 10.20537/2076-7633-2023-15-4-957-978

  10. Сорокин К.Э., Бывальцев П.М., Аксенов А.А. и др. Численное моделирование обледенения в программном комплексе FlowVision // Компьютерные исследования и моделирование. 2020. Т. 12. № 1. С. 83–96. DOI: 10.20537/2076-7633-2020-12-1-83-96

  11. Модорский В.Я., Калюлин С.Л., Саженков Н.А. Экспериментальная установка для оценки влияния обледенения и разрушения льда на вибрационное состояние модельного вентилятора малогабаритного летательного аппарата // Вестник Московского авиационного института. 2023. Т. 30. № 4. С. 19–26. URL: https://vestnikmai.ru/publications.php?ID=177603

  12. Гулимовский И.А., Гребеньков С.А. Применение модифицированного метода поверхностного сеточного обертывания для численного моделирования процессов обледенения // Вестник Московского авиационного института. 2020. Т. 27. № 2. С. 29–36. DOI: 10.34759/vst-2020-2-29-36

  13. Кашеваров А.В., Стасенко А.Л. Эволюция пленки воды и барьерного льда на поверхности тела при плоском обтекании воздушным потоком // Теплофизика и аэромеханика. 2019. Т. 26. № 2. С. 237–245.

  14. Кашеваров А.В., Миллер А.Б., Потапов Ю.Ф., Стасенко, А.Л. Влияние ледяных кристаллов на эволюцию барьерного льда на модели крыла // Теплофизика и аэромеханика. 2021. Т. 28. № 1. С. 21–28.

  15. Борисова Н.А. Оценка влияния барьерного льда на лобовое сопротивление самолета Ту-334 // Научный вестник МГТУ ГА. 2009. № 138. С. 98–100.

  16. Егоров А.В. Методы анализа механизма обледенения самолетов // Инженерный журнал: наука и инновации. 2023. № 4(136). DOI: 10.18698/2308-6033-2023-4-2266

  17. Cao Y., Tan W., Su Y. et al. The effects of icing on aircraft longitudinal aerodynamic characteristics // Mathematics. 2020. Vol. 8. No. 7: 1171. DOI: 10.3390/math8071171

  18. Zuev V.V., Mordus D.P., Pavlinskii A.V. Aircraft icing nowcasting technique // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2020. Vol. 611 International Conference and Early Career Scientists School on Environmental Observations, Modeling and Information Systems (7-11 September 2020; Tomsk, Russian Federation). No. 1: 012057. DOI: 10.1088/1755-1315/611/1/012057

  19. Yamazaki M., Jemcov A., Sakaue H. A review on the current status of icing physics and mitigation in aviation // Aerospace. 2021. Vol. 8. No. 7: 188. DOI: 10.3390/aerospace8070188

  20. Li S., Qin J., Paoli R. Data-driven machine learning model for aircraft icing severity evaluation // Journal of Aerospace Information Systems. 2021. Vol. 18. No. 11, pp. 876-880. DOI: 10.2514/1.I010978

  21. Yi X., Wang Q., Chai C., Guo L. Prediction Model of Aircraft Icing Based on Deep Neural Network // Transactions of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics. 2021. Vol. 38. No. 4, pp. 535-544. DOI: 10.16356/j.1005-1120.2021.04.001

mai.ru — информационный портал Московского авиационного института

© МАИ, 1994-2024