Hogyan befolyásolja a jégképződés és jéghullás a sugárhajtóművek ventilátorteljesítményét?

A jégképződés folyamata a sugárhajtóművek ventilátorlapátjain elsősorban a nyomásoldalon, a vezetőél környékén történik, ahol a hőmérséklet fagypont alá csökken és a vízcseppek helyi koncentrációja jelentős. A jégvastagság időbeli alakulása azt mutatja, hogy az összegyűlt jég főként a vezetőélhez közel, a lapát szárnyhosszának mintegy 70%-os részén, azaz a középső zónában halmozódik fel, ahol a centrifugális erő hatása is jelentős. A jéghullás, vagyis a jég réteg részleges leválása, általában az első képződéstől számított körülbelül 170 másodpercen belül következik be, a leváló jégdarabok mérete és mennyisége pedig befolyásolja a ventilátor áramlási teljesítményének visszanyerését.

A jég tapadási stresszének modellezése jelenleg egy fix értéken alapul, amelyet kísérleti adatokból származtattak, azonban ez az egyszerűsítés megkérdőjelezhető, így a jövőben ezen modell továbbfejlesztése szükséges lehet a pontosabb predikciók érdekében.

A JAXA által kifejlesztett sugárhajtóműveken alkalmazott modellek szerint a legvastagabb jégréteg a ventilátor lapátjain a vezetőél közelében, a rotorház közeli részen alakul ki, ahol a hőmérséklet a legalacsonyabb és a vízcseppek legintenzívebben csapódnak le. A ventilátorlapát szívóoldalán jégképződés nem jelentős, mivel ott kevés vízcsepp éri a felületet. A ventilátor kilépő irányítólemezein (FEGV) szintén kialakul jég, de ennek vastagsága lényegesen kisebb, mindössze néhány tized milliméter.

Az áramlásvizsgálatok szerint a jég vastagsága miatt az áramlási sebesség a jégréteg környezetében lelassul, különösen a rotorház közeli vastag jégréteg közelében. Az első jéghullás után az áramlás sebessége visszatér az eredetihez hasonló szintre, azonban az áramlási mennyiség és a nyomás viszonylag lassan tér vissza a kiindulási állapothoz, mivel a jég maradványai még jelen vannak a kritikus területeken.

A ventilátor teljesítményének elemzésekor megfigyelhető, hogy a jégképződés miatt az erőforrás magjában az áramlási tömegáram akár 9,2%-kal is csökkenhet. Az első jéghullás után ez a csökkenés 7,7%-ra mérséklődik, miközben a bypass áramlás tömegárama enyhén növekszik, ami az áramlás átrendeződésének tulajdonítható. A teljes nyomás és a szakaszterhelés a jégképződés során csökken, de a jéghullás után részben helyreáll, bár nem teljes mértékben.

Az ilyen jégképződés és leválás hatásainak pontos megértése és modellezése elengedhetetlen a sugárhajtóművek megbízhatóságának és hatékonyságának javítása érdekében. Fontos figyelembe venni a jégfizikai tulajdonságok változását, a tapadási erők dinamikáját és az ismétlődő jéghullások kumulatív hatását a motor teljesítményére és üzembiztonságára. A jéghullás folyamata nem csupán egy egyszeri esemény, hanem többször ismétlődő, ami a motor teljesítményének időbeli változását okozza, ezért a modelleknek ezt a komplex dinamikát is meg kell jeleníteniük.

Mi befolyásolja a jégtömbök leválásának helyét és idejét a forgószárnyas gépek esetében?

A forgószárnyas gépek jégtelenítési folyamatának megértése alapvető fontosságú a repülésbiztonság szempontjából, különösen akkor, amikor a rotorok és az őket körülvevő áramlás kölcsönhatásait vizsgáljuk. Az egyik legkritikusabb tényező, amelyet figyelembe kell venni, a jégtömbök leválásának időpontja és helye, amely meghatározza, mikor és hol következik be a jég eltávolodása a rotorról. A következő szakaszokban részletesen bemutatásra kerül, hogyan történik a jég felhalmozódása és leválása a forgószárnyas rendszerekben, valamint hogyan történik a számítógépes modellezés és a kísérleti eredmények validálása ezen a területen.

A forgószárnyas gépek jégtelenítési folyamatának modelljei általában a jég felhalmozódásának és leválásának szimulációjára összpontosítanak. Az egyik jól ismert kísérlet az AERTS Case 31, amelyet Brouwers et al. (2010) dolgozott ki, és amely lehetővé teszi a jégtömbök leválásának helyének és idejének ellenőrzését. A kísérlet során a jég 30 másodperces időközönként halmozódott fel, és a teljes idő 210 másodperc volt. Az eredmények azt mutatták, hogy a jégtömbök leválása a forgószárny különböző pontjain különböző erők hatására történik.

A leválás mechanizmusa három fő tényezőtől függ: a centrifugális erő, a feszültségi erő és a csúszó erő. A centrifugális erő a rotációs mozgás következményeként jön létre, és a jég növekvő tömege miatt a forgószárny külső részén erősebb. Ezzel szemben a belső részen a tömeg növekedése kisebb, így a centrifugális erő is csökken. A feszültségi erő csökken a jég vastagságának csökkenése következtében, míg a csúszó erő a jégtömb és a forgószárny közötti érintkezési felület növekedésével emelkedik.

A jég leválásának előrejelzése előrejelzési modellek segítségével történhet, mint például a Georgia Tech által végzett kutatás, amely a rotor aerodinamikai interakcióit vizsgálta egy henger alakú törzsel rendelkező helikopter modellen. Az ilyen típusú kísérletek során a jég felhalmozódásának gyorsasága is nagy mértékben függ a forgássebességtől, és a rotorok gyorsabb forgása miatt a jég leválása korábban következik be. A vizsgálatok azt mutatták, hogy a centrifugális erők hatása rendkívül nagy a gyors forgású rotoroknál, és ez befolyásolja a jég leválásának időpontját és helyét.

A jégtömb leválásának és pályájának modellezése kétféle módszerrel történhet: kétirányú aerodinamikai kölcsönhatással, ahol mind a jég, mind az áramlás hatással van egymásra, illetve egyirányú kölcsönhatással, ahol csak az áramlás befolyásolja a jeget. Az utóbbi módszert alkalmazzák, ha a centrifugális erők dominálnak, és a jégmozgás pályájának meghatározása fontos.

A jégtömbök leválása után az általuk okozott aerodinamikai hatások is fontosak, mivel ezek a jégdarabok hatással lehetnek a további légáramlásra és a rotor működésére. A pontos jégtömb-pálya meghatározásához szükséges a megfelelő numerikus eszközök alkalmazása, mint például a FLUENT vagy az Octree-módszer a számítási rácsok generálására.

A jégtömbök leválásának előrejelzése nemcsak kísérleti eredményekre, hanem a különböző szimulációs módszerek és a megfelelő aerodinamikai adatbázisok összehangolt használatára is épít. Az ilyen típusú modellezés lehetővé teszi, hogy jobban megértsük a jég leválásának dinamikáját és fejlesszük a jégtelenítési technológiákat, hozzájárulva ezzel a forgószárnyas gépek biztonságához és megbízhatóságához.

Milyen előnyökkel jár a ROM módszer a repülőgépek jegesedésének szimulációjában és tanúsításában?

A ROM (Reduced Order Modeling) egy olyan komplex keretrendszer, amely képes jelentősen csökkenteni a háromdimenziós CFD (Computational Fluid Dynamics) jegesedési szimulációk költségeit és idejét, miközben megtartja a pontosságot és megbízhatóságot. Ez a módszer egyaránt alkalmazható bármilyen dimenziójú és bármilyen típusú CFD kódra, legyen szó 2D vagy 3D felbontásról, valamint különböző diszkretizációs eljárásokról, például véges elemek vagy térfogati módszerek használatáról. A ROM rendszer külsőleg egyszerű adatcsere formájában csatlakoztatható különböző szimulációs kódokhoz, így rendkívül rugalmas és hordozható megoldást nyújt.

Az egyik legfontosabb tulajdonsága a ROM-nak, hogy az úgynevezett "embarrassingly parallel" módszerként működik, ami azt jelenti, hogy a szükséges CFD megoldások, az ún. snapshotok, egymástól függetlenül, egyidejűleg futtathatók, feltéve, hogy megfelelő számítási erőforrás áll rendelkezésre. Ennek eredményeként a teljes adatbázis elkészítése – még több száz snapshot esetén is – időben nem haladja meg egyetlen snapshot futtatásának idejét, azaz akár egyetlen nap alatt elkészíthető egy teljes, többdimenziós szimulációs adatbázis.

A ROM módszertan nem csak a teljes repülőgép felületén képes pontos eredményeket szolgáltatni, hanem elősegíti a jegesedés által kritikus alakzatok pontos meghatározását minden repülési fázisban. Ez a megközelítés megkönnyíti a rendszerszintű optimalizációkat, például az IPS (Ice Protection System) fejlesztését, ahol akár több ezer paraméteres eredményt is hatékonyan lehet kezelni.

Fontos hangsúlyozni, hogy a ROM használata a CFD szakértők számára lehetővé teszi, hogy kisebb cégek, másodlagos beszállítók és tanúsító mérnökök számára is elérhetővé tegyék a háromdimenziós jegesedési szimulációk lehetőségét anélkül, hogy azoknak saját CFD kódra, drága számítógépre vagy mélyreható CFD szakértelemre lenne szükségük. Ez radikálisan megváltoztatja a jegesedés tanúsítási folyamatokhoz való hozzáférést, növelve a hatékonyságot és csökkentve a költségeket.

A módszerbe integrált Gappy POD technika képes helyreállítani hiányos vagy zajos adatokat, ami még szélesebb körű alkalmazást tesz lehetővé, például kísérleti és numerikus adatok kombinálására. Ez tovább növeli a modellezés pontosságát és megbízhatóságát.

Mindezek alapján a ROM megközelítés egy olyan forradalmi eszközt kínál, amely képes nemcsak a jegesedés vizsgálatára, hanem széles körű integrált alkalmazásokra is a repülőgépiparban. A módszer rugalmassága, költséghatékonysága és párhuzamos futtatási képességei lehetővé teszik, hogy a jövőben egyre több szervezet számára váljon elérhetővé a magas szintű CFD elemzés, és hogy a jegesedés elleni védelem tervezése és tanúsítása jelentősen gyorsuljon és fejlődjön.

Fontos, hogy az olvasó megértse: bár a ROM használata jelentős előnyökkel jár, a módszer nem helyettesíti teljes egészében a kísérleti vizsgálatokat vagy a részletes CFD elemzéseket. Ehelyett ezek kiegészítőjeként, költséghatékony és gyors eszközként szolgál, amely lehetővé teszi a tervezési tér hatékony feltérképezését, paraméterek optimalizálását, valamint a kritikus jégformák azonosítását a repülés különböző fázisaiban. Ez a kombinált megközelítés biztosítja a magas szintű megbízhatóságot és a gazdaságos működést a repülőgépipar jegesedéssel kapcsolatos kihívásainak kezelésében.

Milyen hatással van a jegesedés a pilóta nélküli légi járművek aerodinamikájára és teljesítményére?

A pilóta nélküli légi járművek (UAV) repülés közbeni jegesedése az egyik legkritikusabb kihívás, amely közvetlenül érinti a repülésbiztonságot, az irányíthatóságot és a jármű teljesítményét. A különféle kutatások szerint a jégréteg kialakulása nem csupán a légellenállást növeli, hanem jelentős áramlástani változásokat is idéz elő, amelyek hatással vannak az emelőerőre, a tolóerőre és a stabilitásra.

A Reynolds-szám alacsony értékei mellett – ami jellemző sok UAV típusra – az áramlás érzékenyebbé válik a felületi változásokra, különösen a lamináris szétválási buborékokra. A jégréteg épp ezeken a területeken idéz elő szétválást, ami jelentős emelőerő-veszteséget és turbulens áramlási zónákat generál. Oo és munkatársai külön tanulmányban mutatták be, hogy az RG-15 profil esetében a jégréteg által indukált szétválási buborékok komoly áramlástani instabilitást idéznek elő.

Egy másik aspektus a hajtóművek jegesedése. A jég részecskéi – különösen kumulatív mennyiségben – a beszívott levegővel együtt bejuthatnak a hajtóműbe, csökkentve annak teljesítményét, sőt, extrém esetben leállást is okozhatnak. Mason és társai szerint a mikroszkopikus jégkristályok különösen veszélyesek, mivel könnyen átjutnak a beömlőnyílásokon és a kompresszorfokozatokban olvadnak meg, instabil működési állapotokat idézve elő.

A jegesedés hatása nem csupán aerodinamikai, hanem strukturális szempontból is releváns. A kialakuló jégrétegek változtatják a felület tömegét és tömegközéppontját, így módosítva a jármű dinamikai viselkedését. A jég leolvadása vagy leszakadása nem mindig történik szimmetrikusan, ami újabb irányíthatósági problémákhoz vezethet.

E komplex jelenségek szimulációjához olyan számítási módszerek szükségesek, amelyek képesek egyidejűleg modellezni a hő- és tömegátadást, valamint a felületi áramlást. A FENSAP-ICE rendszer például lehetőséget biztosít a háromdimenziós jegesedési formák és azok hatásainak pontos előrejelzésére. Az Ozcer által vezetett munkák rámutatnak, hogy a jégréteg növekedésének predikciója automatikus újrahálózással kombinálva biztosítja a szimulációk megbízhatóságát.

Fontos megérteni, hogy a jegesedés nem csak azonnali, hanem kumulatív hatással is bír a repülési teljesítményre. Az első rétegek által okozott aerodinamikai veszteségek következtében a jármű kisebb sebességgel halad, hosszabb ideig tartózkodik a kritikus hőmérsékleti zónákban, ami gyorsítja a további jégfelhalmozódást – ez egy öngerjesztő negatív ciklus.

A pilóta nélküli járművek speciális konfigurációi, mint például a bioinspirált propellerek vagy kompakt szárnyprofilok, sajátos válaszokat adnak a jegesedésre. Ning és Hu például bebizonyították, hogy az ilyen propellerek nem csak aerodinamikailag érzékenyebbek, hanem akusztikai viselkedésük is jelentősen változik jég jelenlétében.

Fontos hozzátenni, hogy a kutatások túlnyomórészt a jégréteg fizikai jellemzőire koncentrálnak, de kevesebb figyelmet fordítanak a jegesedés előrejelzésének észlelési oldalára. A valós idejű jegesedésdetekció, különösen a kis méretű UAV-k esetében, még mindig gyerekcipőben jár, noha kulcsfontosságú lenne a megelőző jégtelenítő intézkedések időzítésében. Az automatikus fedélzeti rendszerek integrációja, amelyek képesek adaptív módon reagálni a jégképződésre, nélkülözhetetlenné válik a jövő UAV-flottáinak megbízható működéséhez.

Hogyan befolyásolja a jegesedés a repülőgépek aerodinamikai és hőmérsékleti jellemzőit?

A hagyományos RANS megoldók a kétdimenziós véges differenciálású határréteg-kódok és a háromdimenziós véges térfogati CFD eszközök. Utóbbi különösen fontos a repülőgép szárnyainak, pilonjainak és törzsének, valamint a szárnyak elvágott formájának, többtestű szárnyainak, légadatmérő érzékelőinek, antennáinak, légbeömlőinek és egyéb eszközeinek szimulálásánál. A jégmentesítés területén mégis vannak előnyei az integrális megoldások alkalmazásának:

1. Az integrális megoldások vagy félig empirikus képletek használhatók olyan validált jégmentesítő eszközökben, mint a LEWICE (Wright 1995), ONERA2D (Guffond és Brunet 1988), és TRAJICE (Gent 1990).

2. A hatóságok elfogadják az integrális megoldásokat a repülőgépek jégmentesítésére vonatkozó tanúsítási folyamat során.

3. Az integrális megoldások ellenőrzésként használhatók CFD szimulációkhoz, ahol nincsenek kísérleti adatok.

4. Az mérnökök gyorsan, megfelelő pontossággal készíthetnek több száz integrális megoldást, ami kulcsfontosságú a teljes kritikus tesztelési mátrix súlyozásához, több repülési vagy szélcsatorna állapot figyelembevételével.

Az integrális megoldások azonban számos korlátozással rendelkeznek a RANS CFD-hez képest. Az integrális megoldások egy dimenzióban működnek, lokális tulajdonságokat feltételeznek, nem képesek előre jelezni a hőátadást a leválási határrétegekben, és figyelmen kívül hagyják a legtöbb áramlástörténeti hatást. Ezért korlátozottan alkalmazhatók háromdimenziós, összetett formákra vagy többtestű konfigurációkra, és jellemzően inkompresszibilis áramlásra számítanak.

A határréteg modellálása befolyásolhatja a hőátadási határréteg modellezését, mivel a lendület határrétege δ² és az áramlás szabadsebességére vonatkozó turbulencia szintje Tu meghatározza a lamináris-turbulens átmenet helyét és hosszát. Ez a megközelítés különösen hasznos tiszta vagy részben tiszta szárnyfelületek alkalmazásában. A jegesedett szárnyfelületek esetében a homokszemcsés egyenetlenség magassága ks egy létfontosságú paraméter a tranzíció kezdeti helyének meghatározásához (Stefanini et al. 2010). A nyomáskoefficiens az élfelület körül potenciális áramlással becsülhető.

Bizonyos jegesedési modellek, amelyek nem oldják meg az energiaharmónikus határréteg egyenletet turbulens áramlásban, a lendület és a hőátadási analógiát használják a turbulens bőrfeszesség Cf és a turbulens Stanton szám St összekapcsolására. Ez az analógia akkor is alkalmazható, amikor izoterm áramlású felületek felett vagy jegesedett formák felületén áramlást modelleznek (Makkonnen 1985; Stefanini et al. 2010).

A jegesedési felületek hőátadásának további megértéséhez elengedhetetlen a helyi bőrfeszesség és hőátadási viszonyok