Hogyan történik a jégfelhalmozódás szimulációja repülőgépek esetében?

A jég, amely a repülőgépek felszínén képződik, két fő típusba sorolható:
• Rime jég, amely alacsony hőmérséklet és alacsony víztartalom mellett keletkezik a felhőben. Az ilyen jég struktúrájában levegő is csapdába kerül, így törékeny és átlátszatlan.
• Glaze jég, amely szintén alacsony hőmérsékleten keletkezik, de a víztartalom magasabb a felhőben. A víz egy filmréteget képez a felületen, mielőtt megfagyna, így átlátszóbb szerkezetet eredményez.

A jégfelhalmozódás szimulációja rendkívül összetett, többfizikai problémát is magában foglal. A repülőgép jégformájának numerikus számításához szimulálni kell a körülötte lévő áramlást, kiszámítani a vízcseppek pályáit, majd meghatározni a jég alakját. A folyamat többször is iterálható egy adott időtartamon keresztül.

A szimulációs eljárás egy lehetséges folyamata az alábbiak szerint vázolható fel:

1. A tiszta geometria hálózata jég nélkül.

2. A CFD (Computational Fluid Dynamics) szimulációja a légáramlás terjedelmére.

3. A vízcseppek pályáinak számítása.

4. A jégfelhalmozódás számítása egy adott időintervallumban.

5. A geometria frissítése a felhalmozódott jég figyelembevételével.

6. A folyamat ismétlése a 2. ponttól kezdve, amíg az adott időtartam végéhez nem érünk, amikor a jéggel kapcsolatos körülmények megszűnnek.

A jég alakjának meghatározása érdekében termodinamikai problémát kell megoldani. Erre példa a Messinger-modell használata (Myers TG 2001). A Messinger-modellt a rime és glaze jég egyaránt figyelembe vevő módosított változata is létezik (Gori et al. 2018). Miután kiszámítottuk a jégfelhalmozódási paramétereket, frissíteni kell a géometriát. Ehhez alkalmazható hálódeformálási módszer, amelyet Pendenza et al. (2015) dolgozott ki, de lehetőség van a szintszett-módszer alkalmazására is, masszavédett módon (Donizetti et al. 2021).

Az olyan módszerek, mint az elmerült határfelület megközelítés, lehetővé teszik a jéglerakódás pontosabb modellezését, miközben elkerülhető a jéghez kapcsolódó háló generálása (Al-Kebsi et al. 2019; Lavoie et al. 2021). A többfizikai jellegéből adódóan az üzemi körülmények bizonytalansága nagy szerepet játszhat a numerikus szimulációk pontosságában (Gori et al. 2022). A jelen fejezet kizárólag az „Aerodinamikai megoldó” lépés pontos numerikus megközelítésére összpontosít, így itt a jégformák bemutatása nem szerepel.

• Lagrange-i megközelítés
• Euler-i megközelítés

A Lagrange-i megközelítés esetén az egyes esőcseppeket egyedileg kezelik, tehát a cseppek tömege, átmérője, helyzete és sebessége mind egyedileg kerül meghatározásra. Ezen jellemzők figyelembevételével a cseppeket időben követve integrálhatjuk a mozgásukra vonatkozó egyenleteket.

Ezek a megközelítések mindkét esetben előfeltételezik, hogy a repülőgép körüli áramlás előzőleg már kiszámították, és az esőcseppek mozgása nem befolyásolja jelentősen a légáramlás sebességét. Ezen a ponton a vízcseppek koncentrációja olyan alacsony, hogy a számításokat az áramlás és a cseppek közötti „hátsó visszahatás” figyelembevételével egyszerűsítik, de a „tovább irányuló visszahatás” nem elhanyagolható. Az áramlás és a vízcseppek közötti kapcsolat a cseppek koncentrációjától függően változik, és a megfelelő módszert kell alkalmazni a kölcsönhatás modellezésére.

A Lagrange-i megközelítés alkalmazása esetén a cseppek mozgását a térbeli eloszlásuk figyelembevételével kell követni, míg az Euler-i megközelítés esetében a cseppeket mint egyetlen homogén közegként kell kezelni. Mindkét megközelítés széles körben alkalmazott mind a kutatásban, mind az ipari alkalmazásokban.

A jégfelhalmozódás és az esőcseppek kölcsönhatásának szimulációja rendkívül fontos szerepet játszik a repülésbiztonságban, különösen a szuperhűtött vízcseppekkel történő jégképződés előrejelzésében. A pontos számítások segítenek a repülőgépek jégtelenítési rendszereinek optimalizálásában, valamint az esetleges veszélyek megelőzésében. A különböző szimulációs módszerek alkalmazásának előnyei és hátrányai közötti választás a pontos modellezési igények és az adott felhasználási terület igényei szerint történik.

A folyamatok pontos modellezésével és a megfelelő szimulációs technikák alkalmazásával a repülőgépek jéggel kapcsolatos problémái hatékonyan kezelhetők, így javítva a repülés biztonságát és megbízhatóságát.

Hogyan befolyásolja a We szám és a kiemelkedés mérete a cseppek visszapattanását szuperhidrofób felületeken?

Két kritikus We érték (5.2 és 35.3) különbözteti meg a csepp-kapcsolati idő csökkentésének hatékonyságát, így három tartományt különítünk el: alacsony, közepes és magas We szinteket. A kiemelkedés méretének változtatása mellett a vizsgálatok három különböző visszapattanási módot tártak fel: törés nélküli visszapattanás, két cseppes visszapattanás, valamint három cseppes visszapattanás. A kiemelkedés méretének és a We növekedésével ezek a visszapattanási módok fokozatosan átmenetet mutatnak az egyszerűbb formáktól a komplexebbek felé.

Alacsony We tartományban a csepp hosszabb ideig érintkezik a felülettel, mivel a mozgás a kiemelkedés mentén lefelé és felfelé történik, ami növeli a kontakt időt. Ezzel szemben a közepes We tartományban a kiemelkedés méretének növelése fokozza a cseppek deformációját, ami jelentős kontaktidő csökkenést eredményez. Ugyanakkor a kiemelkedés méretének és a We számnak további növelésével megfigyelhető az átmenet a két cseppes visszapattanásról a három cseppes visszapattanásra, amely újra növeli a kontakt időt. Ez az összetett hatás a teljes kontaktidő alakulását csak enyhén módosítja, azonban magas We esetén jelentős a változás.

Nagy méretű kiemelkedésnél a cseppfolyadék két oldalán kialakuló folyadékhártyák nem alakulnak tovább négy ággá, hanem két központi üreget képeznek, ami növeli a felület nagyságát. A csepp összehúzódása során a felületi energia kinetikus és potenciális energiává alakul át, viszont a nagyobb felület csökkenti a folyadék kinetikus energiáját. Emellett a kiemelkedés fölött keletkező kis cseppek korábban elvonják a kinetikus energiát, ami lassabb visszapattanást eredményez a nagyobb (W=30 lu) kiemelkedés esetén az alacsonyabb (W=16 lu) mérethez képest. Így a csepp gyorsabb visszapattanása a kisebb kiemelkedésű felületen történik.

A kiemelkedés formájának vizsgálata során megállapítást nyert, hogy alacsony és közepes We tartományban a kontakt idő lényegében független a formától, azonban magas We esetén a visszahúzódási mód és a visszapattanás típusa erősen függ a kiemelkedés alakjától. A visszapattanás sorrendje a magas We tartományban: négyzet > kör > háromszög. Ez annak tudható be, hogy a négyzet alakú kiemelkedés a cseppet egy görbült felületről síkra vezeti, míg a kör és háromszög alakú kiemelkedések görbült felületről vonal menti érintkezést biztosítanak, ami elősegíti a kisebb cseppek kialakulását a négyzet tetején. Ez a cseppkettőzés a kontakt idő növekedését eredményezi. A háromszög alakú kiemelkedés alkalmazásával a cseppek kontakt ideje akár 48%-kal is csökkenthető a sík felülethez képest.

Hogyan optimalizálhatjuk az elektrotermikus jégvédelmi rendszert a légijárműveken?

Az elektrotermikus jégvédelmi rendszerek (IPS) tervezésének célja, hogy minimalizálják a jégképződést a légijárművek szárnyain, miközben figyelembe veszik a rendelkezésre álló teljes energiát. Az optimális hőfluxus elosztás biztosításával csökkenthetők a jégképződés különböző formái, például a visszafutó jég, és egyben maximalizálható a rendszer hatékonysága. Az optimális elosztás eléréséhez a tervezési változók, például a fűtőelemek hőfluxusai alapján történik az optimalizálás. Ez a komplex feladat számos tényezőtől függ, beleértve a szárny geometriáját, a légáramlást, valamint az egyes fűtőelemek teljesítményét.

A tervezési problémát általában úgy fogalmazzuk meg, hogy minimalizáljuk az egyes fűtőelemek hőfluxusának összegét, miközben figyelembe vesszük a teljes rendszer energiafelhasználását. Egy ilyen célfüggvényt, amely a jégképződés mértékét a szárnyon leíró normát minimalizálja, a következő formulával lehet kifejezni: minimalizáljuk a jégképződést azzal, hogy a hőfluxusok elosztását optimalizáljuk. A teljes teljesítmény korlátozásaként, azaz a szárny minden fűtőelemének energiafelhasználása összesítve, az optimalizálás során biztosítani kell, hogy a teljes teljesítmény ne lépje túl a megadott határértéket.

Az optimalizációs algoritmusok közül a MADS (Mesh Adaptive Direct Search) módszer egyike a leghatékonyabb eszközöknek a jégképződés csökkentésére irányuló célok elérésében. A különböző futtatások során az algoritmus gyorsan konvergál a legjobb megoldásra, amely általában a kezdeti állapothoz képest jelentős javulást eredményez. A tesztelt futtatások mindegyike hasonló minimális értékekre konvergált, ami megerősíti, hogy az optimalizálás jól működik a kezdeti konfigurációkhoz képest. Ezen eredmények alapján a jégképződést akár 17%-kal is csökkenteni lehet, miközben az energiaköltség változatlan marad.

Az optimalizált elosztás egyes fűtőelemein a legkevesebb hőfluxust a szárny éle, az ún. "leading-edge" hőmérőn mérhetjük. Az optimalizálásnak köszönhetően a rendszer minimalizálja a hőelvezetést a szárny elején, mivel a stagnálási pont körüli magas konvektív veszteségek miatt szükség van az alacsonyabb hőmérsékletre a jég megelőzése érdekében. Ugyanakkor a víz elpárologtatása későbbi szakaszokban, ahol a konvektív veszteségek alacsonyabbak, javítja a rendszer hatékonyságát.

A jégvédelmi rendszerek optimalizálásának másik aspektusa a robusztus optimalizáció, amely figyelembe veszi a különböző környezeti és felhőtípusok okozta bizonytalanságokat. A cél itt nemcsak a jégképződés csökkentése, hanem a rendszer olyan konfigurációjának kialakítása, amely minimalizálja a jégképződés mértékét a legkedvezőtlenebb körülmények között is. A robusztus optimalizálás célja a legrosszabb körülmények közötti teljesítmény maximalizálása, miközben az energiafelhasználás korlátozva van. Ebben az esetben a jégképződés mértéke nemcsak determinisztikusan, hanem valószínűségi alapon is minimalizálható.

A különböző robusztus optimalizálási problémák megoldása során az egyik legfontosabb tényező, hogy figyelembe vegyük a jégképződés bizonytalanságait. A Monte Carlo mintavételi módszer például széles körben alkalmazható annak érdekében, hogy meghatározzuk a jégképződés valószínűségi eloszlását különböző környezeti feltételek mellett. Ezen módszer alkalmazása lehetővé teszi a jégképződés mértékének megbízhatóbb előrejelzését különböző légköri paraméterek figyelembevételével.

Ezért, amikor elektrotermikus jégvédelmi rendszert tervezünk, nemcsak a hőfluxusok elosztásának optimalizálására van szükség, hanem a különböző környezeti tényezők és az azokból eredő bizonytalanságok figyelembevételével kell biztosítani a rendszer robusztusságát is. Az ilyen típusú optimalizálás segít abban, hogy az IPS megbízhatóbbá váljon, és jobban alkalmazkodjon a változó környezeti feltételekhez.