Hogyan befolyásolja az SLD modell az jégréteg kialakulását és a jég lehullását a sugárhajtóművek ventilátorlapátjain?

A sugárhajtóművek ventilátorlapátjainak jégképződése komplex folyamat, amely jelentős hatással van az aerodinamikai teljesítményre és a hajtómű megbízhatóságára. A jég vastagságának eloszlását vizsgálva a nyomás- és szívóoldalon, különösen az SLD (Supercooled Large Droplet) jégképződési modell alkalmazásával, jól látható, hogy a jég vastagabb és koncentráltabb a vezetőél közelében, valamint a nyomásoldalon. Az SLD modell nélkül az eredmények jóval kisebb jégvastagságot mutatnak, ami azt jelzi, hogy az ilyen típusú szuperhűtött cseppek jelentős mértékben növelik a jégfelhalmozódást.

A cseppek mozgását és tömegveszteségét vizsgálva megállapítható, hogy a becsapódó cseppek egy része szétfröccsen, és másodlagos cseppek formájában ismét becsapódnak a lapátokra, különösen a vezetőél környékén. Ez a másodlagos becsapódás jelentősen módosítja a jégvastagság eloszlását, és kiemeli a fröccsenés és visszapattanás mechanizmusainak fontosságát az SLD jégképződésének pontos modellezésében.

Az ilyen jégképződéshez kapcsolódó egyik legkritikusabb jelenség a jéglehullás (ice shedding), amely akkor következik be, amikor a vastag jégréteg centrifugális ereje meghaladja a jég és a lapátfelület közötti tapadási erőt. A jéglehullás következtében a leváló jégdarabok beszívódhatnak a hajtómű belsejébe, ami komoly károkat okozhat a kompresszor lapátokban és a hajtómű burkolatának akusztikus paneleiben. Az erőhatások között a centrifugális erő és a tapadási erő a meghatározó, míg a fluidális ellenállás és a szél nyírófeszültsége elhanyagolhatónak tekinthető.

A jéglehullás modellezése során a centrifugális erőt az accreted jég sűrűsége, felülete, a forgási sebesség és a lapát távolsága alapján számítják, míg a tapadási erő kísérleti úton meghatározott tapadási feszültségen alapul. Ha a centrifugális erő nagyobb, mint a tapadási erő, akkor az adott jégréteg lehullik, és az adott cella folyadék cellaként kerül kezelve. Kísérleti eredmények alapján a jéglehullás gyakrabban indul a lapátvégektől, így a modell ezt a jelenséget is figyelembe veszi.

Az SLD modell és a jéglehullás mechanizmusának integrált kezelése alapvető fontosságú a hajtóművek üzembiztonságának megőrzésében, hiszen a jég vastagságának pontos ismerete és a lehullás időpontjának előrejelzése elengedhetetlen a megelőző intézkedések és a karbantartási tervek megtervezéséhez.

Fontos megérteni, hogy a jég tapadási erőssége nem állandó, hanem függ a hőmérséklettől és a jégképződésben részt vevő cseppek méreteloszlásától (MVD – Median Volume Diameter). Ezért a jéglehullási modellek pontosságának javítása érdekében a tapadási feszültség univerzális, környezeti paraméterekhez kötött függvényének kidolgozása a jövő egyik fő feladata. Emellett a jég lehullása és újbóli képződése közötti dinamikus kölcsönhatások, valamint a jégdarabok légáramban való mozgásának részletesebb modellezése elengedhetetlen a hajtóművek valós körülmények közötti viselkedésének pontosabb megértéséhez és a jégkárok minimalizálásához.

Mi a szerepe a konvekciós hőátadásnak a stagnálási pontoknál?

A hővédelem szimulációja alapvetően a termodinamika első törvényét és a víz folytonossági egyenleteit alkalmazza az airfoil (szárnyprofil) jégmentesítésére. A rendszer folyamatos állapotú, szimulált környezetében az olvadás, fagyás és párolgás hatásai mellett figyelembe kell venni a hőmérsékleti gradiens hatását is, amely a légáramlat mentén változik. A víz hődinamikája is kiemelt szerepet kap, mivel a vízfilm és a vízrivulettek viselkedése különböző hőmérsékleti körülmények között eltérő módon alakul.

A víz áramlásának két fő rendszere van: film és rivulettek. Az impingement (vízfelületre ütközés) határain belül a vízfilmként áramlik, míg a rivulettek az áramlás további szakaszaiban alakulnak ki. A szimulációk pontos előrejelzést adnak ezen rendszerek működéséről, különös figyelmet fordítva a fagyás sebességére és a víz visszafagyásának ütemére.

A szimulációk két módszert alkalmaznak az áramlás és a hőátadás modellezésére. Az egyik a szuperpozíciós módszer, amely lehetővé teszi, hogy a különböző hőmérsékleti és áramlási feltételek hatását összegezzük. A másik pedig egy 2D-s differenciálegyenlet-rendszer, amely a Navier-Stokes egyenletek átlagolt verzióját alkalmazza. Az ilyen modellek lehetőséget adnak a hő- és anyagtranszfer kölcsönhatásának alapos vizsgálatára, és segítenek az elméleti eredmények validálásában a gyakorlati kísérletekkel.

A hőátadás és a víz áramlásának modellezésében kulcsfontosságú, hogy a szimulációk pontosan tükrözzék a kísérleti adatokat, például a NASA jegesedési alagútjából származó adatokat. Az ilyen validációk megerősítik a modell megbízhatóságát, és biztosítják, hogy a hővédelem rendszere megfelelően működjön az éles környezetben is.

A legújabb kutatások és szimulációk egyre inkább képesek olyan részletes előrejelzéseket adni, amelyek figyelembe veszik a különböző légáramlási és hőátadási jelenségeket. A jéggel kapcsolatos hővédelmi rendszerek fejlesztésében elengedhetetlen a szimulációk pontosítására és a kísérleti eredmények validálására irányuló folyamatos munka. Az ilyen rendszerek lehetőséget adnak arra, hogy a repülőgépek gyorsabban és biztonságosabban érjék el a magas szintű jégvédelmet, miközben csökkenthetők a hagyományos tesztelési költségek.

Hogyan befolyásolják a bizonytalanságok az áramlástani modellek pontosságát és a repülési jegesedési előrejelzéseket?

A tiszta szárnyprofilok alkalmazása lehetővé tette az egyes rácsok függetlenségének vizsgálatát. A turbulenciát Boussinesq hipotézise alapján modellezték, Menter k-ω-SST shear-stress transport (SST) zárást alkalmazva. Az elemzésben szereplő bizonytalan paraméterek a freestream Mach-szám (M), a freestream nyomás (P), a freestream hőmérséklet (T), a szárnyprofil támadási szöge (AoA), valamint a cseppek középértékű térfogat-átmérője (MVD). A 6. táblázat az eredeti szélcsatornás vizsgálati feltételeket és azok bizonytalansági tartományait mutatja be. A bizonytalanságot egyenletes valószínűségi eloszlás alapján jellemezték. A bizonytalansági kvantifikálás (UQ) elemzése a harmadik rendig levágott polinom káoszok segítségével történt. A szürrogát együtthatókat az "Ordinary Least Squares" (OLS) módszerrel számították ki, kihasználva 168 adatpontot, amelyeket a teljes számítógépes modell kiértékelésével generáltak, Latin Hypercube Sampling technikával. A szürrogátok pontosságát egy további adatpont-készlet segítségével ellenőrizték, amely 50 adatpontot tartalmazott. A szürrogátok pontosnak bizonyultak, a maximális RMSE értékük kevesebb mint 3 * 10^-3 volt a stagnálási pont környékén. A szárnyprofil többi részén az RMS gyakorlatilag elhanyagolható, mintegy 5 * 10^-4 volt.

A Sobol-féle variancia-dekompozíciós technika segítségével végzett érzékenység-elemzés is szerepel a 12. ábrán. A kép a kimeneti variancia σ2β helyi értékét is tartalmazza. Az elemzés eredményei azt mutatják, hogy az előrejelzés bizonytalansága főként a támadási szög (AoA) és a cseppek középértékű térfogat-átmérőjének (MVD) bizonytalanságaival hozható összefüggésbe. Különösen a stagnálási pont közelében az AoA maximális hatással bír, míg az MVD bizonytalanság főként a szívóoldalon és a nyomásoldalon befolyásolja az előrejelzéseket.

Az MS(1)-317 szárnyprofil tesztelése a NASA Glenn IRT létesítményének kísérleti kampányából származó esetet vizsgálja. Az experimentális cél egy kétdimenziós GLC-305 szárnyprofil működése egy kriogén szélcsatornában. A szimulációk a Veluti (2021) munkájából származnak, és a légáramlatok az SU2 RANS megoldóval lettek kiszámítva, ahol a RANS egyenletek véges térfogat módszerrel lettek diszkrétizálva. A MS-137 szárnyprofil tanulmányozásához egy hibrid háromszög és négyzet típusú nem struktúrált hálót alkalmaztak, amely 42 ezer elemet tartalmazott. A rács négyzet elemeket tartalmazott a szárnyprofil falának közelében, ahol a határréteg fejlődik, és háromszög elemeket az áramlás belső régiójában.

A bizonytalanságok itt is a freestream Mach-számot (M), a freestream nyomást (P), a freestream hőmérsékletet (T), a szárnyprofil támadási szögét (AoA), valamint a cseppek középértékű térfogat-átmérőjét (MVD) tartalmazzák. Az UQ elemzés a PoliMIce keretrendszerben végzett, és az eredmények hasonló módon mutatják, hogy az előrejelzés bizonytalanságai nagyrészt a támadási szög és az MVD bizonytalanságaira vezethetők vissza.

A jégréteg képződési kísérletek és azok bizonytalansági elemzése azt is megmutatja, hogy az egyes modellek és a vizsgált paraméterek bizonytalansága hogyan hatással van a repülőgépek jegesedési viselkedésére. Az ilyen típusú előrejelzések alapvetően nemcsak a gép aerodinamikai viselkedését, hanem a jégréteg kialakulását is befolyásolják. Fontos tehát megérteni, hogy minden apró paraméterváltozás miként változtathatja meg a végső előrejelzést, és hogy az ilyen típusú szimulációk folyamatos fejlesztése szükséges a repülésbiztonság növelésére.

Hogyan lehet előre jelezni a jégképződést részecskealapú modellekkel?

A részecskealapú modellek forradalmi megközelítést kínálnak a jégképződés szimulációjára, különösen olyan környezetekben, ahol a klasszikus aerodinamikai modellek nem alkalmazhatók teljes körűen. A háromdimenziós sejtrácson mozgó részecskék sztochasztikus viselkedése alapját képezi a modell működésének. Minden egyes lépés során a részecske véletlenszerűen egy szomszédos, üres cellába mozdulhat el, de bizonyos fizikai korlátok figyelembevételével – például az, hogy mindig érintkeznie kell már megszilárdult jégrésszel. A mozgás irányát és a megfagyás valószínűségét külön véletlenszámok határozzák meg.

Ez a random-walk típusú megközelítés lehetővé teszi, hogy a részecske a becsapódási helyétől távolabb is elmozduljon, mielőtt megszilárdulna. A modell finomhangolása kísérleti adatok alapján történt, különös tekintettel az atmoszférikus feltételek és a fagyási illetve mozgási valószínűségek közötti kapcsolatra. A jég sűrűségének mérését 328 K hőmérsékleten használták fel a kalibráláshoz. Az elméleti modell idejét a jég lerakódásának tömegével kapcsolták össze, amely meghatározza az időskálát.

A Macklin-paraméter növelésével a képződött jég kompaktabbá válik. Ez összefüggésben állhat a nagyobb cseppmérettel, a nagyobb becsapódási sebességgel vagy a melegebb felületi hőmérséklettel. A modell alkalmas különböző növekedési körülmények szimulálására, a „száraz” jégnövekedéstől – ahol a cseppek gyakorlatilag gömb formában fagynak meg – egészen a „nedves” jégnövekedésig – ahol a cseppek elveszítik egyéni alakjukat, és szétfolynak a jégfelszínen.

A jelenlegi eredmények alkalmazhatósága a repülés közbeni jegesedési környezetben korlátozott, mivel az eredeti sűrűség-approximation csak fix henger stagnációs vonalánál és meghatározott szélsebességnél (3–12 m/s) illetve cseppméretnél (~20 μm) lett kalibrálva. Ráadásul a Macklin-paraméter részeként megjelenő felületi hőmérséklet nem kontrollálható közvetlenül, hiszen az a felületen zajló komplex fizikai folyamatok eredménye.

Továbbra is hiányzik egy megfelelő, repülés közbeni jegesedésre vonatkozó kísérleti adathalmaz, amely megbízható dimenzió nélküli számok meghatározását tenné lehetővé – csak a szabályozható paraméterek alapján. Egy ilyen adatbázis jelentősen javítaná a jég sűrűségének és durvaságának előrejelzését, ami kulcsfontosságú az aerodinamikai veszteségek pontos modellezéséhez. A lokális jégvastagság fordított arányban áll a jég sűrűségével egy adott becsapódó tömegre vetítve, így a sűrűség pontos előrejelzése elengedhetetlen a vastagság meghatározásához.

A részecskealapú szimulációk eredményessége nemcsak a szálló jégkristályok, hanem a jégcsapok növekedésének modellezésében is megmutatkozott. A jégcsapok egyedi és kollektív növekedését jól reprodukálta a modell, különösen a függőleges esésű ónos eső hatásának vizsgálata során, amikor a vízcseppek közvetlenül a kábelekre vagy szigetelőkre fagynak. A korai modellek egyszerűsége – mivel nem kellett áramlást vagy csepppályát számítani – lehetővé tette a gyors alkalmazást, és alapot adott a későbbi, komplexebb morfogenetikai modellekhez.

A kétdimenziós morfogenetikai modellben két kulcsparamétert vezettek be: a fagyási valószínűséget, amely a felszíni vízfilm fagyását írja le, és a csepegési paramétert, amely a vízrészecskék gravitáció általi leválását szimulálja az alsó jégfelületről. Mindkettőt az atmoszférikus feltételek függvényeként definiálták.

A konvektív hőátadás szerepe döntő a jégcsap-formálódásban. Ahogy a hőfluxus nő, több víz fagy meg a henger felső részén, miközben kevesebb víz jut az alsó részre – így a jégcsap hosszúsága csökken. Egy kritikus (~70 W/m²) hőfluxusnál szinte az összes víz beépül a jégbe, és a jégcsap eléri maximális hosszát. Ennél nagyobb hőfluxus esetén a felső jégréteg tömege nő, a jégcsap rövidebb lesz, viszont a jég súlypontja felfelé tolódik, ami növeli a keresztmetszetet és az elfogott cseppek számát.

A háromdimenziós modellek lehetővé tették a vízszintes felületeken növekvő jégcsapok formájának és növekedési dinamikájának realisztikus szimulációját is. Bár a szimulált jégcsap csúcsa szélesebb volt a valódihoz képest – mivel a felületi feszültség és a dendrites növekedés nem szerepelt a modellben –, a kvalitatív és kvantitatív egyezések más modellekkel és kísérleti eredményekkel alátámasztották a megközelítés megbízhatóságát.

Fontos megérteni, hogy a részecskealapú modellezés nem csupán numerikus eszköz, hanem egy fizikai szemlélet, amely lehetővé teszi a jegesedési folyamatok mikroszintű vizsgálatát. A jégképződés morfológiája, sűrűsége, durvasága és terjedési mintázatai mind emergens tulajdonságokként jelennek meg az egyedi részecskék viselkedésének aggregált eredményeként. E megközelítés csak akkor válik igazán prediktívvé, ha kellően részletes kísérleti adatokkal kalibrálják, amelyek tükrözik az atmoszférikus feltételek és a jégnövekedés közötti összetett kölcsönhatásokat.