Инженерный журнал: наука и инновацииЭЛЕКТРОННОЕ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ИЗДАНИЕ
свидетельство о регистрации СМИ Эл № ФС77-53688 от 17 апреля 2013 г. ISSN 2308-6033. DOI 10.18698/2308-6033
  • Русский
  • Английский
Статья

Методы анализа механизма обледенения самолетов

Опубликовано: 20.04.2023

Авторы: Егоров А.В.

Опубликовано в выпуске: #4(136)/2023

DOI: 10.18698/2308-6033-2023-4-2266

Раздел: Авиационная и ракетно-космическая техника | Рубрика: Проектирование, конструкция и производство летательных аппаратов

Для обеспечения безопасности полетов важно знать, как происходят процессы обледенения аэродинамических поверхностей самолетов. В статье проведен обзор работ, связанных с анализом механизма обледенения самолетов. Согласно публикациям, существующие подходы к анализу механизма обледенения подразделены на три группы: экспериментальные исследования и испытания, численное моделирование, машинное обучение нейронных сетей. Показано, что наиболее точные результаты дают эксперименты и испытания, так как проводятся в естественных или приближенных к естественным условиях полета. Предметно-ориентированные результаты получают при численном моделировании, когда набор входных данных привязан к конкретному самолету. Отмечен недостаток численного моделирования — длительное время счета. Обращено внимание на то, что в настоящее время развиваются и начинают внедряться методы машинного обучения нейронных сетей, которые имеют малое время счета и прогнозируют не только форму и размеры наледи, но и позволяют давать оценку опасности обледенения и ранжировать факторы, влияющие на обледенение, по степени их важности. В статье показана взаимосвязь этих трех направлений анализа механизма обледенения.

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 19-29-13009


Литература
[1] Li S., Paoli R. Aircraft Icing Severity Evaluation. Encyclopedia, 2022, vol. 2, pp. 56–69. https://doi.org/10.3390/encyclopedia2010005
[2] Cao Y., Tan W., Wu Z. Aircraft icing: An ongoing threat to aviation safety. Aerosp. Sci. Technol., 2018, vol. 75, pp. 353–385. https://doi.org/10.1016/j.ast.2017.12.028
[3] Fortin G., Laforte J.-L., Ilinca A. Heat and mass transfer during ice accretion on aircraft wings with an improved roughness model. Int. J. Therm. Sci., 2006, vol. 45, pp. 595–606. http://doi.org/10.1016/j.ijthermalsci.2005.07.006
[4] Lynch F.T., Khodadoust A. Effects of ice accretions on aircraft aerodynamics. Prog. Aerosp. Sci., 2001, vol. 37, pp. 669–767. http://doi.org/10.1016/S0376-0421(01)00018-5
[5] Papadakis M., Yeong H.W., Vargas M., Potapczuk M. Aerodynamic Performance of a Swept Wing with Ice Accretions. In: Proceedings of the 41st Aerospace Sciences Meeting and Exhibit, Reno, NV, USA, 6–9 January 2003. http://doi.org/10.2514/6.2003-731
[6] Williams N.B.A., Brian G., Ol M. The effect of icing on small unmanned aircraft low Reynolds number airfoils. In: Proceedings of the 17th Australian International Aerospace Congress (AIAC), Melbourne, Australia, 26–28 February 2017.
[7] Matiychyk L., Suvorova N., Tereshchenko D., Plakhotniuk I., Trachuk K., Komarova K. Influence of Icing on Aircraft Performance of Unmanned Aerial Vehicle M-10-2 “Oko”. Proc. Natl. Aviat. Univ., 2017, vol. 4, pp. 52–59. http://doi.org/10.18372/2306-1472.73.12176
[8] Левицкий А.В., Николаев П.М., Никуленко А.А., Шардин А.О., Юстус А.А. Система автоматизированного моделирования имитаторов льда для аэродинамических моделей летательных аппаратов. Автоматизация в промышленности, 2020, № 9, с. 44–47. DOI: 10.25728/avtprom.2020.09.11
[9] Андреев Г.Т., Богатырев В.В., Павленко О.В., Мельничук Ю.П. Влияние имитаторов льда на аэродинамические характеристики моделей самолетов с прямым крылом. Общероссийский научно-технический журнал «Полет», 2009, № 8, с. 54–60.
[10] Богатырев В.В. Исследование влияния обледенения на аэродинамические характеристики самолета на режиме посадки. Ученые записки ЦАГИ, 2014, № 4, с. 37–47.
[11] Никуленко А.А., Юстус А.А. Проблемы физического моделирования льда для экспериментальных исследований в аэродинамической трубе. Естественные и технические науки, 2020, № 9, с. 150–155. DOI: 10.25633/ETN.2020.09.18
[12] Барышников О.Е., Вермель В.Д., Громышков А.Д., Шардин А.О., Шустов А.А. Имитатор льда. Описание полезной модели к патенту RU 112766 U1. Опубл. 20.01.2012. Бюл. № 2.
[13] Николаев П.М., Шардин А.О., Левицкий А.В., Никуленко А.А., Юстус А.А. Особенности построения трехмерной математической модели с использованием сканирующей стереосистемы с инфракрасной подсветкой. В сб.: КИМИЛА 2020: Материалы IV Отраслевой конференции по измерительной технике и метрологии для исследований летательных аппаратов. Жуковский, 10–11 ноября 2020 года. Жуковский, Издательство: Центральный аэрогидродинамический институт имени профессора Н.Е. Жуковского (ФГУП «ЦАГИ»), 2020, с. 143–148.
[14] Внук В.В., Левицкий А.В., Николаев П.М., Шардин А.О. Моделирование шероховатой поверхности для задач изготовления имитатора льда. Естественные и технические науки, 2020, № 9, с. 143–149. DOI: 10.25633/ETN.2020.09.17
[15] Potapczuk M.G. Aircraft Icing Research at NASA Glenn Research Center. J. Aerosp. Eng., 2013, vol. 26, pp. 260–276. http://doi.org/10.1061/(ASCE)AS.1943-5525.0000322
[16] Bansmer S.E., Baumert A., Sattler S., Knop I., Leroy D., Schwarzenboeck A., Jurkat-Witschas T., Voigt C., Pervier H., Esposito B. Design, construction and commissioning of the Braunschweig Icing Wind Tunnel. Atmos. Meas. Tech., 2018, vol. 11, pp. 3221–3249. http://doi.org/10.5194/amt-11-3221-2018
[17] Hammond D. Cranfield University icing wind tunnel. In: Proceedings of the 41st Aerospace Sciences Meeting and Exhibit, Reno, NV, USA, 6–9 January 2003, p. 901.
[18] Vecchione L., De Matteis P. An overview of the CIRA icing wind tunnel. In: Proceedings of the 41st Aerospace Sciences Meeting and Exhibit, Reno, NV, USA, 6–9 January 2003, p. 900.
[19] Fengler M. Study of propeller icing hazard in mini-UAV aviation. Meteomatics GmbH Technical Report. Meteomatics GmbH: Berlin, Germany, 2017.
[20] Wang Z.Z., Zhu C.L., Zhao N. Experimental Study on the Effect of Different Parameters on Rotor Blade Icing in a Cold Chamber. Appl. Sci., 2020, vol. 10, 5884. http://dx.doi.org/10.3390/app10175884
[21] Messinger B. Equilibrium temperature of an unheated icing surface as a function of air speed. J. Aeronaut. Sci., 1953, vol. 20, pp. 29–42. https://doi.org/10.2514/8.2520
[22] Wright W.B. User Manual for the NASA Glenn Ice Accretion Code LEWICE, Ver. 2.2.2. NASA/CR-2002-211793. NASA. Washington, DC, USA, 2002.
[23] Wright W. User’s Manual for LEWICE Version 3.2. NTRS—NASA Technical Reports Server (NASA/CR—2008-214255 November 2008). NASA Technical Reports Server (NTRS): Cleveland, OH, USA, 2008.
[24] Beaugendre H., Morency F., Habashi W.G. FENSAP-ICE’s three-dimensional inflightice accretion module: ICE3D. J. Aircr., 2003, vol. 40, no. 2, pp. 239–247. https://doi.org/10.2514/2.3113
[25] Aliaga C.N., Aubé M.S., Baruzzi G.S., Habashi W.G. FENSAP-ICE-Unsteady: Unified in-flight icing simulation methodology for aircraft, rotorcraft, and jet engines. J. Aircr., 2011, vol. 48, no. 1, pp. 119–126.
[26] Cao Y., Ma C., Zhang Q., Sheridan J. Numerical simulation of ice accretions on an aircraft wing. Aerosp. Sci. Technol., 2011, vol. 23 (1), pp. 296–304. http://doi.org/10.1016/j.ast.2011.08.004
[27] Cao Y., Huang J., Yin J. Numerical simulation of three-dimensional ice accretion on an aircraft wing. Int. J. Heat Mass Transf., 2016, vol. 92, pp. 34–54. http://doi.org/10.1016/j.ijheatmasstransfer.2015.08.027
[28] Li S., Paoli R. Modeling of Ice Accretion over Aircraft Wings Using a Compressible OpenFOAM Solver. Int. J. Aerosp. Eng., 2019, vol. 2019, art ID 4864927. http://doi.org/10.1155/2019/4864927
[29] Li S., Paoli R. Numerical Study of Ice Accretion over AircraftWings Using Delayed Detached Eddy Simulation. Bull. Am. Phys. Soc., 2019, vol. 64, abstract id Q23.009.
[30] Weller H.G., Tabor G., Jasak H., Fureby C. A tensorial approach to computational continuum mechanics using object-oriented techniques. Comput. Phys., 1998, vol. 12, pp. 620–631. http://doi.org/10.1063/1.168744
[31] Gori G., Zocca M., Garabelli M., Guardone A., Quaranta G. PoliMIce: A simulation framework for three-dimensional ice accretion. Appl. Math. Comput., 2015, vol. 267, pp. 96–107. http://doi.org/10.1016/j.amc.2015.05.081
[32] Han Y., Palacios J. Surface roughness and heat transfer improved predictions for aircraft ice-accretion modeling. AIAA J., 2017, vol. 55, pp. 1318–1331. http://doi.org/10.2514/1.J055217
[33] Spalart P.R., Deck S., Shur M.L., Squires K.D., Strelets M.K., Travin A. A new version of detached-eddy simulation, resistant to ambiguous grid densities. Theor. Comput. Fluid Dyn., 2006, vol. 20, pp. 181–195. http://doi.org/10.1007/s00162-006-0015-0
[34] Xiao M., Zhang Y. Improved prediction of flow around airfoil accreted with horn or ridge ice. AIAA J., 2021, vol. 59, pp. 2318–2327. http://doi.org/10.2514/1.J059744
[35] 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.
[36] Стасенко А. Метастабильные капли и обледенение самолета. Квант, 2005, № 4, с. 8–10.
[37] Fortin G., Laforte J., Beisswenger A. Prediction of ice shapes on NACA 0012 2D airfoil. Anti-Icing Materials International Laboratory. Universite du Quebec a Chicouti-mi, 2003, no. 01-2154, 7 p.
[38] Пилипенко А.А., Полевой О.Б., Приходько А.А. Численное моделирование влияния числа Маха и угла атаки на режимы трансзвукового турбулентного обтекания аэродинамических профилей. Ученые записки ЦАГИ, 2012, т. XLIII, № 1, с. 3–31.
[39] Villedieu1 P., Trontin P., Chauvin R. Glaciated and mixed-phase ice accretion modeling using ONERA 2D icing suite. In: 6th AIAA Atmospheric and Space Environments Conference. Atlanta, GA, 2014. AIAA Paper 2014-2199.
[40] Trontin P., Kontogiannis A., Blanchard G., Villedieu P. Description and assessment of the new ONERA 2D icing suite IGLOO2D. In: Proceedings of the 9th AIAA Atmospheric and Space Environments Conference. Denver, CO, USA, 5–9 June 2017. http://doi.org/10.2514/6.2017-3417
[41] Pueyo A., Chocron D., Kafyeke F. Improvements to the ice accretion code CANICE. Proceedings of the 8th Canadian Aeronautics and Space Institute (CASI) Aerodynamic Symposium. Toronto, Canada, 2001, p. 9.
[42] Hospers J., Hoeijmakers H.W.M. Numerical simulation of SLD ice accretions. Proceedings SAE 2011 (online). Chicago, USA, 2011, pp. 1–18.
[43] Pena D., Haorau Y., Laurendeau E. A single step ice accretion model using level-set method. Journal of Fluids and Structures, 2016, vol. 65, pp. 278–294.
[44] Lavoie P., Bourgault-Côté S., Laurendeau E. Numerical algorithms for infinite swept wing ice accretion. Computers and Fluids, 2018, vol. 161, pp. 189–198.
[45] Сорокин К.Э., Бывальцев П.М., Аксенов А.А., Жлуктов С.В., Савицкий Д.В., Бабулин А.А., Шевяков В.И. 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
[46] Аксёнов А.А. FlowVision: индустриальная вычислительная гидродинамика. Компьютерные исследования и моделирование, 2017, т. 9, № 1, с. 5–20.
[47] Кошелев К., Мельникова В., Стрижак С. Разработка решателя iceFOAM для моделирования процесса обледенения. Междунар. конф. «Иванниковские чтения», Орел, 25–26.09.2020.
[48] Moacir R.F., Ponti A. Machine Learning: A Practical Approach on the Statistical Learning Theory. Springer, Cham, Switzerland, 2018.
[49] Li S., Qin J., Paoli R. Data-Driven Machine Learning Model for Aircraft Icing Severity Evaluation. J. Aerosp. Inf. Syst., 2021, vol. 18, pp. 876–880. http://doi.org/10.2514/1.i010978
[50] Ogretim E., Huebsch W., Shinn A. Aircraft Ice Accretion Prediction Based on Neural Networks. J. Aircr., 2006, vol. 43, pp. 233–240. http://doi.org/10.2514/1.16241
[51] Li S., Qin J., He M., Paoli R. Fast Evaluation of Aircraft Icing Severity Using Machine Learning Based on XGBoost. Aerospace, 2020, vol. 7, no. 4:36. http://doi.org/10.3390/aerospace7040036
[52] Cao Y., Yuan K., Li G. Effects of ice geometry on airfoil performance using neural networks prediction. Aircr. Eng. Aerosp. Technol., 2011, vol. 83, pp. 266–274. http://doi.org/10.1108/00022661111159870
[53] Strijhak S., Ryazanov D., Koshelev K., Ivanov A. Neural network prediction for ice shapes on airfoils using iceFOAM simulations. Aerospace, 2022, vol. 9, 96. https://doi.org/10.3390/aerospace9020096
[54] Muhammed M., Virk M.S. Ice accretion on fixed-wing unmanned aerial vehicle — A Review Study. Drones, 2022, vol. 6, 86, pp. 1–23 https://doi.org/10.3390/drones6040086