Особенности построения сетки для моделирования процесса обледенения треугольного крыла сложной формы

В статье рассматривается задача о моделировании обледенения треугольного крыла самолета-демонстратора X-59. Рассматривается три варианта сеток на 1.1, 3.8, 9.6 млн. ячеек. Обледенение крыла моделируется с помощью решателя iceFoam, разработанного в рамках пакета OpenFOAM. Для решения задачи используется две сетки: первая во внешней области, вторая - для жидкой пленки у твердого тела. Для построения сетки газовой фазы используются утилиты blockMesh и snappyHexMesh в составе пакета OpenFOAM. Качество сетки газовой фазы, определяемое стандартной утилитой checkMesh, соответствует всем проверяемым требованиям. Однако, в ходе автоматического построения сетки жидкой пленки могут образовываться ячейки с неудовлетворительными параметрами, к которым, например, относится требование ограниченной неортогональности граней. В связи с этим обсуждается новый алгоритм исключения некачественных расчетных ячеек. Расчеты были проведены для моделей крыла самолета-демонстратора X-59 в масштабе 1:25 и 1:1 для случая рыхлого льда. Для разномасштабных моделей обеспечивалось неизменность чисел Рейнольдса и Маха. В тоже время неизменными параметрами в размерном виде были водность воздуха и медианный диаметр капель воды. Получены картины образования льда на верхней и нижней части крыла. Показано, что области обледенения разномасштабных моделей крыла могут существенно различаться даже при совпадении безразмерных комплексов подобия для газовой фазы. Сделан вывод о том, что многие экспериментальные и расчетные результаты по обледенению профилей небольшого размера трудно перенести на полномасштабные профили. Вычисления выполнялись на кластере ИСП РАН с использованием 48 или 96 ядер процессоров.

1. Low-Boom Flight Demonstration. URL: https://www.nasa.gov/sites/default/files/atoms/files/low-boom-litho-updated-jan2020.pdf, accessed 09 October 2022.

2. ASA 2022 Special Focus Boom Session. URL: https://lbpw.larc.nasa.gov, accessed 09 October 2022.

3. Аэродинамика, устойчивость и управляемость сверхзвуковых самолетов. Под ред. Бюшгенса Г.С. М., Наука, Физматлит, 1998 г., 816 стр. / Aerodynamics, stability and controllability of supersonic aircraft. Ed. Byushgens G.S. M., Nauka, Fizmatlit, 1998, 816 p. (in Russian).

4. Papadakis M., Yeong H. et al. Experimental Investigation of Ice Accretion Effects on a Swept-Wing. Technical Report DOT/FAA/AR-05/39, NASA, 2005.

5. Кошелев К.Б., Мельникова В.Г., Стрижак С.В. Разработка решателя iceFoam для моделирования процесса обледенения. Труды ИСП РАН, том 32, вып. 4, 2020 г., стр. 217–234 / Koshelev K.B., Melnikova V.G. Strijhak S.V. Development of iceFom solver for modeling ice accretion. Trudy ISP RAN/Proc. ISP RAS, vol. 32, issue 4, 2020. pp. 217–234 (in Russian). DOI: 10.15514/ISPRAS–2020–32(4)–16.

6. Strijhak S., Ryazanov D. et al. A Neural Network Prediction for Ice Shapes on Airfoils Using iceFoam Simulations. Aerospace, vol. 9, issue 2, 2022, article no. 96, 28 p.

7. Bourgault Y., Beaugendre H., Habashi W.G. Development of a Shallow-Water Icing Model in FENSAP-ICE. Journal of Aircraft, vol. 37, issue 4, 2000, pp. 640–646.

8. Гергель В.П., Сысоев А.В. Высокопроизводительные параллельные вычисления. 100 заданий для расширенного лабораторного практикума. М., Физматлит, 2018 г., 248 стр. / [8]. Gergel V.P., Sysoev A.V. High performance parallel computing. 100 tasks for an extended laboratory practice. M., Fizmatlit, 2018, 248 p. (in Russian).

9. Якобовский М.В. Введение в параллельные методы решения задач. М., Изд-во МГУ, 2013 г., 328 cтр. / Yakobovsky M.V. Introduction to parallel methods for solving problems. M., Publishing House of Moscow State University, 2013, 328 p.

10. Fujiwara G.E.C., Bragg M.B., Broeren A.P. Comparison of Computational and Experimental Ice Accretions of Large Swept Wings. Journal of Aircraft vol. 57, issue 2, 2020, pp. 342-359.