螺旋桨多设计点气动优化方法和变桨距角策略

doi:10.7527/S1000-6893.2023.28831

论文

本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索

前一篇 | 后一篇

螺旋桨多设计点气动优化方法和变桨距角策略

王海峰¹(), 刘坤澎¹, 江泓鑫², 杜晨曦¹

^1.西北工业大学航空学院，西安 710072
^2.中国工程物理研究院流体物理研究所，绵阳 621900

收稿日期:2023-04-06 修回日期:2023-05-15 接受日期:2023-06-12 出版日期:2024-05-15 发布日期:2023-06-21
通讯作者: 王海峰 E-mail:hfwang@nwpu.edu.cn

Aerodynamic optimization method of propeller multi⁃design points and variable pitch angle strategy

Haifeng WANG¹(), Kunpeng LIU¹, Hongxin JIANG², Chenxi DU¹

^1.School of Aeronautics，Northwestern Polytechnical University，Xi’an 710072，China
^2.Institute of Fluid Physics，China Academy of Engineering Physics，Mianyang 621900，China

Received:2023-04-06 Revised:2023-05-15 Accepted:2023-06-12 Online:2024-05-15 Published:2023-06-21
Contact: Haifeng WANG E-mail:hfwang@nwpu.edu.cn

摘要/Abstract

摘要：

高空太阳能无人机（UAV）在起飞爬升阶段飞行速度慢，爬升率低，爬升时间很长，需要螺旋桨提供大拉力以实现快速爬升，但低空空气密度大，螺旋桨处于小转速、大扭矩状态。在20 km高空飞行阶段，空气密度只有地面的1/14，要求螺旋桨处于高转速、高效率状态。受动力系统的功率限制，定桨距螺旋桨无法匹配这2种状态，需要采用变桨距技术，实现低空的小桨距、低转速、大拉力构型，高空的大桨距、高转速、高效率构型。提出了一种满足多设计点螺旋桨气动外形优化方法和多工况变桨距角策略。建立了基于片条理论的螺旋桨多设计点气动外形优化模型，实现了螺旋桨各剖面弦长和扭转角分布等外形参数优化；在此模型上加入了考虑桨距角变化的快速气动计算模型，实现了多工况下变桨距角策略。通过对比定桨距和变桨距下的螺旋桨气动性能，结果表明，基于螺旋桨多设计点气动外形优化模型设计的螺旋桨在高空多设计点效率均在80%以上，有利于太阳能无人机的长时间飞行；考虑变桨距优化策略的螺旋桨，在起飞爬升工况拉力最高提升78.42%，可以提供更大的爬升率，有利于太阳能无人机在起飞时快速通过对流层到达高空设计点飞行。

关键词: 螺旋桨, 片条理论, 多设计点, 太阳能无人机, 气动优化, 变桨距角, 优化策略

Abstract:

The high-altitude solar powered Unmanned Aerial Vehicle（UAV） has a slow flight speed， low climb rate and long climb time in the take-off and climb stage， the propeller needs to provide large pull force to achieve fast climb. However， the low-altitude air density is high， and the propeller is in the state of low speed and high torque. At the altitude of 20 km， the air density is only 1/14 of the ground， requiring the propeller to be in a state of high speed and high efficiency. Due to the power limitation of the power system， fixed-pitch propellers cannot match these two states， so variable pitch technology is needed to realize the configuration of small pitch， low speed and large tension at low altitude， and large pitch， high speed and high efficiency at high altitude. This paper presents a method of aerodynamic profile optimization for propeller with multiple design points and a strategy of variable pitch angle under multiple operating conditions. The aerodynamic profile optimization model of propeller with multiple design points was established based on standard strip analysis， and the profile parameters of propeller were optimized， such as chord length and torsion angle distribution. A fast aerodynamic calculation model considering pitch angle variation is added to the model to realize the strategy of variable pitch angle under multiple working conditions. By comparing the aerodynamic performance of the propeller under fixed pitch and variable pitch， the results show that the efficiency of the propeller designed based on the aerodynamic shape optimization model of the propeller at multiple design points at high altitude is more than 80%， which is conducive to the long-term flight of the solar powered UAV. Considering the propeller with variable pitch optimization strategy， the maximum pulling force can be increased by 78.42% in take-off climbing condition， which can provide a larger climbing rate， which is conducive to the solar powered UAV quickly flying through the troposphere to reach the upper design point during take-off.

Key words: propeller, standard strip analysis, multiple design points, solar powered UAV, aerodynamic optimization, variable pitch angle, optimization strategy

中图分类号:

V211.44

王海峰, 刘坤澎, 江泓鑫, 杜晨曦. 螺旋桨多设计点气动优化方法和变桨距角策略[J]. 航空学报, 2024, 45(9): 528831.

Haifeng WANG, Kunpeng LIU, Hongxin JIANG, Chenxi DU. Aerodynamic optimization method of propeller multi⁃design points and variable pitch angle strategy[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2024, 45(9): 528831.

图/表 35

图 1

图 2

图 3

图 4

图 5

图 6

图 7

图 8

图 9

图 10

图 11

图 12

表 1

图 13

图 14

图 15

图 16

图 17

表 2

表 3

图 18

表 4

图 19

表 5

表 6

图 20

图 21

图 22

图 23

表 7

图 24

图 25

图 26

图 27

表 8

参考文献 23

1	CESTINO E. Design of solar high altitude long endurance aircraft for multi payload & operations［J］. Aerospace Science and Technology， 2006， 10（6）： 541-550.
2	张健，张德虎. 高空长航时太阳能无人机总体设计要点分析［J］. 航空学报， 2016， 37（S1）： 1-7.
	ZHANG J， ZHANG D H. Analysis on the main points of overall design of solar unmanned aerial vehicle with high altitude and long endurance［J］. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica， 2016， 37（S1）： 1-7 （in Chinese）.
3	马东立，张良，杨穆清，等. 超长航时太阳能无人机关键技术综述［J］. 航空学报， 2020， 41（3）： 623418.
	MA D L， ZHANG L， YANG M Q， et al. Review of key technologies of ultra-long-endurance solar powered unmanned aerial vehicle［J］. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica， 2020， 41（3）： 623418 （in Chinese）.
4	ROSS H. Fly around the world with a solar powered airplane： AIAA-2008-8954［R］. Reston： AIAA， 2008.
5	杜绵银，陈培，李广佳，等. 临近空间低速飞行器螺旋桨技术［J］. 飞航导弹， 2011（7）： 15-19， 28.
	DU M Y， CHEN P， LI G J， et al. Propeller technology of near-space low-speed aircraft［J］. Aerodynamic Missile Journal， 2011（7）： 15-19， 28 （in Chinese）.
6	MORGADO J， ABDOLLAHZADEH M， SILVESTRE M A R， et al. High altitude propeller design and analysis［J］. Aerospace Science and Technology， 2015， 45： 398-407.
7	CATANA R M， CICAN G. Global study of the performance of a propeller with a variable pitch and a variable diameter［J］. Applied Mechanics and Materials， 2016， 841： 298-302.
8	SHENG S Z， SUN C W. Control and optimization of a variable-pitch quadrotor with minimum power consumption［J］. Energies， 2016， 9（4）： 232.
9	李星辉，李权，张健. 太阳能无人机高效螺旋桨气动设计［J］. 航空工程进展， 2020， 11（2）： 220-225， 238.
	LI X H， LI Q， ZHANG J. Aerodynamic design of a high efficient solar powered UAV propeller［J］. Advances in Aeronautical Science and Engineering， 2020， 11（2）： 220-225， 238 （in Chinese）.
10	XU J H， SONG W P， YANG X D， et al. Aerodynamic performance of variable-pitch propellers for high-altitude UAVs［J］. IOP Conference Series： Materials Science and Engineering， 2019， 686（1）： 012019.
11	唐伟，宋笔锋，张玉刚，等. 两个设计点的螺旋桨气动性能［J］. 航空动力学报， 2017， 32（2）： 354-363.
	TANG W， SONG B F， ZHANG Y G， et al. Aerodynamic performance of propeller with two design points［J］. Journal of Aerospace Power， 2017， 32（2）： 354-363 （in Chinese）.
12	WALD Q R. The aerodynamics of propellers［J］. Progress in Aerospace Sciences， 2006， 42（2）： 85-128.
13	DRELA M. QPROP formulation［M］. Pasadena MIT Press， 2006： 1-14.
14	郭佳豪，周洲，范中允. 一种耦合CFD修正的螺旋桨快速设计方法［J］. 航空学报， 2020， 41（2）： 123216.
	GUOJIA H， ZHOU Z， FAN Z Y. A quick design method of propeller coupled with CFD correction［J］. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica， 2020， 41（2）： 123216 （in Chinese）.
15	刘沛清. 空气螺旋桨理论及其应用［M］. 北京：北京航空航天大学出版社， 2006： 55-89..
	LIU P Q. Air propeller theory and its application［M］. Beijing： Beijing University of Aeronautics & Astronautics Press， 2006： 55-89. （in Chinese）.
16	张健，王江三，耿延升，等. 高空长航时太阳能无人机的技术挑战［J］. 航空科学技术， 2020， 31（4）： 14-20.
	ZHANG J， WANG J S， GENG Y S， et al. Technology challenges for high altitude long endurance solar powered UAV［J］. Aeronautical Science & Technology， 2020， 31（4）： 14-20 （in Chinese）.
17	BARDINA J， HUANG P， COAKLEY T， et al. Turbulence modeling validation： AIAA-1997-2121［R］. Reston： AIAA， 1997.
18	MORGADO J， VIZINHO R， SILVESTRE M A R， et al. XFOIL vs CFD performance predictions for high lift low Reynolds number airfoils［J］. Aerospace Science and Technology， 2016， 52： 207-214.
19	MCGHEE R J， WALKER B， MILLARD B F. Experimental results for the Eppler 387 airfoil at low Reynolds numbers in the Langley low-turbulence pressure tunnel： NASA-TM-4062［R］. Washington， D. C.： NASA， 1988.
20	ANUSONTI-INTHRA P， LIOU W， BAUMANN A， et al. Virtual testing and simulation methods for aerodynamic performance of a heavy duty cooling fan［C］∥ SAE Technical Paper Series. Warrendale： SAE International， 2010.
21	WANG K L， ZHOU Z， FAN Z Y， et al. Aerodynamic design of tractor propeller for high-performance distributed electric propulsion aircraft［J］. Chinese Journal of Aeronautics， 2021， 34（10）： 20-35.
22	口启慧，王海峰，江泓鑫，等. 考虑气动-结构的高空螺旋桨多学科优化方法［J/OL］. 航空动力学报，（2022-11-02）［2024-02-28］. .
	KOU Q H， WANG H F， JIANG H X， et al. Multidisciplinary optimization method for high-altitude propellers considering aero-structure［J/OL］. Journal of Aerospace Power，（2022-11-02）［2024-02-28］. （in Chinese）.
23	XU H Q， GU S， FAN Y C， et al. A strategy learning framework for particle swarm optimization algorithm［J］. Information Sciences， 2023， 619： 126-152.

E-mail：hkxb@buaa.edu.cn

关于我们

期刊社服务

专业学科

封面文章

友情链接

主管单位：中国科学技术协会主办单位：中国航空学会北京航空航天大学

阶段	工况	飞行高度 H/km	爬升率 V_h /（m·s^-1）	升力系数C_L	阻力系数C_D
起飞爬升	0 km	0	1.0	0.611	0.019 8
	h₂/3	7	1.0	0.607	0.020 0
	2h₂/3	14	1.0	0.602	0.020 6
昼夜循环	h₁	13	0	0.602	0.020 5
	（h₁+h₂）/2	17	0.5	0.595	0.022 0
	h₂	21	0	0.591	0.025 0

阶段	工况	桨叶拉力需求 T/N	来流速度 V/（m·s^-1）
起飞爬升	0 km	268.275	10.629
	h₂/3	207.841	15.383
	2h₂/3	157.965	24.873
昼夜循环	h₁	72.306	23.005
	（h₁+h₂）/2	112.023	31.670
	h₂	89.820	43.567

参数类型	参数	取值
设计变量	螺旋桨外形参数向量X_S	0.5 X_S₀~1.5 X_S₀
设计变量	变距策略参数向量X_β /（°）	0~-20
约束条件	最大转速n_s/（r·min^-1）	1 200
	最大扭矩Q_max/ （N·m）	65
	起飞爬升阶段工况1需求拉力 T_1min/N	268.275
	起飞爬升阶段工况2需求拉力 T_2min/N	207.841
	起飞爬升阶段工况3需求拉力 T_3min/N	157.965

参数变量	优化结果
c_R_root	0.104 6
c_R_max	0.107 4
c_R_tip	0.032 3
x_c_max	0.289 9
β_root/（°）	47.31
β_tip/（°）	14.31
x_p/mm	1 718.3
β₁/（°）	-12.7
β₂/（°）	-9.8
β₃/（°）	-3.0

阶段	飞行高度/ km	转速/ （r·min^-1）	拉力/N	扭矩/ （N·m）	效率
起飞爬升	0	763.9	329.0	65	0.673
	7	886.5	283.5	65	0.723
	14	998.6	211.7	65	0.775
昼夜循环	13	594.8	72.3	32.12	0.831
	17	917.8	112.0	44.99	0.821
	21	1200	89.8	38.47	0.811

螺旋桨多设计点气动优化方法和变桨距角策略

Aerodynamic optimization method of propeller multi⁃design points and variable pitch angle strategy

RichHTML

PDF (PC)

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

图/表 35

参考文献 23

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价

飞行高度/km	性能参数	优化前	优化后
13	拉力/N	64.7	72.3
	扭矩/（N·m）	29.30	32.12
	效率	0.816	0.831
17	拉力/N	104.3	112.0
	扭矩/（N·m）	42.92	44.99
	效率	0.801	0.821
21	拉力/N	83.8	89.8
	扭矩/（N·m）	36.98	38.47
	效率	0.786	0.811

飞行高度/km		0	7	14
定距桨	转速/（r·min^-1）	357.8	515.7	827.9
	拉力/N	184.4	182.4	179.8
	效率/%	80.50	79.90	79.40
变距桨	转速变化/%	113.5	71.90	20.62
	拉力变化/%	78.42	55.43	17.74
	效率变化/%	-13.18	-7.63	-1.86

[1]	屈峰, 王青, 程少文, 王开强. 基于气动/轨迹/控制耦合的飞/发一体高超声速飞机气动外形优化设计[J]. 航空学报, 2025, 46(4): 130874-130874.
[2]	李旭东, 钟伟, 王震, 王同光, 李金龙. 涵道螺旋桨桨盘推力占总推力比值规律研究[J]. 航空学报, 2025, 46(4): 230829-230829.
[3]	冯晓东, 李城伟, 刘珂, 赵树彬, 彭海军. 星球探测张拉整体机器人的索驱动策略优化[J]. 航空学报, 2025, 46(15): 431552-431552.
[4]	余子杰, 郑征, 李清东, 郭林, 任素萍, 郭健. 基于深度强化学习的太阳能无人机航迹规划[J]. 航空学报, 2025, 46(12): 331420-331420.
[5]	张睿韬, 王聪, 陶俊, 王立悦, 孙刚. 基于潜在扩散模型的翼型参数化方法[J]. 航空学报, 2025, 46(10): 631180-631180.
[6]	柳家齐, 陈荣钱, 楼锦华, 韩旭, 吴昊, 尤延铖. 基于深度学习的高速直升机旋翼翼型气动优化设计[J]. 航空学报, 2024, 45(9): 529828-529828.
[7]	孙蓬勃, 周洲, 李旭, 王科雷. 目标气动特性下动力翼参数影响分析与优化[J]. 航空学报, 2024, 45(6): 629368-629368.
[8]	李广佳, 王红波, 张凯, 仪志胜. 临近空间太阳能无人机增升减阻技术综述[J]. 航空学报, 2024, 45(5): 529644-529644.
[9]	李伟, 宋鑫, 林湘齐, 苏智琳, 王成波, 李桐. 复合材料连接结构的钉载均匀化快速寻优方法[J]. 航空学报, 2024, 45(23): 230345-230345.
[10]	刘明奇, 韩忠华, 杜涛, 许晨舟, 曾涵, 张科施, 宋文萍. 面向运载火箭栅格舵的最优操纵效率特征与宽速域气动优化设计方法[J]. 航空学报, 2024, 45(20): 129887-129887.
[11]	王巍, 王浩, 周艾, 冯贺. 变弯度机翼外形与拓扑分步优化设计[J]. 航空学报, 2024, 45(18): 129990-129990.
[12]	姚远, 戴雨可, 徐一鸣. 考虑不确定性的太阳能无人机总体参数设计[J]. 航空学报, 2024, 45(17): 529856-529856.
[13]	甘文彪, 庄俊杰, 向锦武, 左振杰, 赵志杰, 罗振兵. 临近空间低动态飞行器螺旋桨流动控制研究进展[J]. 航空学报, 2024, 45(17): 530086-530086.
[14]	赵轲, 邓俊, 黄江涛, 陈树生, 高正红. 飞翼布局高低速一体化气动优化设计[J]. 航空学报, 2024, 45(15): 129367-129367.
[15]	刘冠冕, 张帆, 程志航, 杨康智, 秦何军. 多发螺旋桨飞机结冰气象探测器安装位置研究[J]. 航空学报, 2023, 44(S2): 729295-729295.