侧喷干扰脱体涡模拟研究

doi:10.3969/j.issn.1009-086x.2025.02.007

摘要/Abstract

摘要：

跨域飞行器在大气中进行直接力控制时，喷流与来流相互作用，形成相应的干扰流场。已有研究指出，传统的雷诺时均模拟模型在准确预测该干扰流场的强时变和非线性流动特性方面存在困难。为深化对超声速侧向喷流-来流干扰对控制系统的影响及其作用机理的认知，本研究基于锥-柱-裙外形模型，建立了适用于喷流扰流场的湍流高解析数值计算方法。通过对比延迟脱体涡模拟方法和雷诺时均模型在不同网格密度下的仿真结果，研究发现延迟脱体涡模拟方法在流动下游的喷流尾迹干扰区域与雷诺时均方法存在显著差异。在侧喷控制领域，DDES方法在足够解析湍动的网格条件下显著提高了结果的可信度。该研究通过数值模拟支持，深入理解了超声速侧向喷流干扰流场的湍动特性，结果表明动态雷诺时均-大涡模拟方法可以提高雷诺时均模拟的压力预测效果。研究为提高直接力控制系统预测效果提供了参考。

关键词: 喷流干扰, 延迟脱体涡模拟, 雷诺时均方法, 流动分离, 有限元法

Abstract:

When a hypersonic vehicle undergoes direct force control in the atmosphere， the interaction between the control jet and the incoming flow creates disturbance flow fields. Traditional Reynolds-averaged Navier-Stokes （RANS） models struggle to accurately predict these disturbances， leading to uncertainties. In order to deepen the understanding of the influence of supersonic side-jet inflow interference on the control system and its mechanism， a highly analytical numerical calculation method for the turbulent flow field based on the cone-pillar-skirt model is established. Comparing delayed detached eddy simulation （DDES） and RANS models under varying grid densities reveals significant discrepancies in the downstream jet wake disturbance region. DDES improves the reliability of lateral jet control results， especially under well-resolved turbulent grid conditions. Supported by simulations， the study enhances understanding of turbulent characteristics in supersonic lateral jet-induced disturbances. Dynamic DDES methods show improved pressure prediction compared to traditional RANS simulations， offering insights for enhancing the prediction accuracy of direct force control systems.

Key words: jet interference, delayed detached eddy simulation（DDES）, Reynolds-averaged Navier-Stokes（RANS）, flow separation, finite element method（FEM）

中图分类号:

TJ760.1

廖嘉鑫, 张庆兵, 陈刚, 何厚辛. 侧喷干扰脱体涡模拟研究[J]. 现代防御技术, 2025, 53(2): 66-73.

Jiaxin LIAO, Qingbing ZHANG, Gang CHEN, Houxin HE. Detached-Eddy Simulation Under the Influence of Side Jet[J]. Modern Defense Technology, 2025, 53(2): 66-73.

图/表 10

图1 AIT模型示意图

Fig. 1 AIT model diagram

表1 试验工况汇总表

Table 1 Summary of test conditions

工况参数	数值
雷诺数	1.975×10⁶
喷流出口马赫数	3.33
喷流总温/K	293.15
压力比（P_j/P_∞）	58.8
来流速度/（m·s^-1）	925
来流马赫数	6
来流静压/Pa	2 549.22
攻角/（°）	0

表2 网格收敛性分析尺寸统计

Table 2 Mesh convergence analysis dimensional statistics

编号

网格量/

1×10⁶

累计

加密

单次

加密

l R A N S / δ m e s h

表2 网格收敛性分析尺寸统计

Table 2 Mesh convergence analysis dimensional statistics

编号

网格量/

1×10⁶

累计

加密

单次

加密

l R A N S / δ m e s h

1.44

—

3.66

2.54

5.0

8.52

5.92

2.33

9.6

图2 解析湍动能云图

Fig. 2 Analysis of turbulent kinetic energy cloud image

图3 流场Q准则等值面及速度云图

Fig. 3 Flow field Q criterion contour surface and velocity cloud map

图4 对称面涡量云图

Fig. 4 Vortex cloud image of symmetric surface

图5 DDES（上半）与RANS（下半）的模型表面流线对比图

Fig. 5 Comparison of model surface streamlines obtained by DDES （top half） and RANS （bottom half）

图6 RANS模型表面压力系数

Fig. 6 RANS model surface pressure coefficient

图7 DDES模型表面压力系数

Fig. 7 DDES model surface pressure coefficient Model surface pressure coefficient

表3 模型力积分结果

Table 3 Result of the model force integral

网格	DDES			RANS
网格	F_x /N	F_y /N	M_z / （N∙m）	F_x /N	F_y /N	M_z / （N∙m）
1	38.24	318.12	55.64	37.90	319.12	55.74
2	38.38	314.70	54.96	37.86	318.72	55.72
3	37.94	314.36	54.96	37.84	318.64	55.70
平均值	38.18	315.72	55.18	37.86	318.82	55.72
标准差/%	0.02	0	0.01	0.02	0	0

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