楊 偉，范召林，吳文華，*，余 雷

(1. 國防科技大學 空天科學學院，長沙 410073；2. 中國空氣動力研究與發(fā)展中心，綿陽 621000)

0 引 言

分布式推進和電推進技術(shù)[1-3]在航空領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。純電動或油電混合動力的分布式螺旋槳推進不僅具有較高的推進效率，更重要的是能充分利用螺旋槳滑流實現(xiàn)螺旋槳動力系統(tǒng)和機翼氣動布局的有利氣動耦合，大幅提高飛行器氣動性能，滿足短距起降和長航時飛行需求，降低燃油消耗，減少排放[4]，從而成為當今國內(nèi)外航空領(lǐng)域研究的新熱點。

2014年起，NASA開展了系統(tǒng)性的分布式電動螺旋槳相關(guān)技術(shù)研究[5-6]，主要包括兩大試驗平臺—螺旋槳電推進試驗臺和混合電力系統(tǒng)平臺(HEIST)，以及兩大分布式電動螺旋槳應(yīng)用技術(shù)—前緣異步螺旋槳技術(shù)（LEAPTech）及可擴展電推進技術(shù)和運營（SCEPTOR）。Stoll等[7]采用等效盤模型近似代替分布式螺旋槳，用數(shù)值模擬方法對前緣布置了18個高升力螺旋槳（High-Lift Propeller, HLP）的分布式電推進技術(shù)驗證機X-57開展研究，結(jié)果表明飛機最大升力系數(shù)可達5.2；并進一步指出分布式螺旋槳飛機機翼面積減小為原來的1/3就能獲得相同的升力；同時由于機翼面積減小，有效地降低了飛行阻力，巡航升阻比可達20。Stoll[8]進一步基于NASA混合電力系統(tǒng)平臺(HEIST)對X-57驗證機進行了試驗研究，結(jié)果表明分布式推進不僅能大幅提升機翼升力系數(shù)，還能改善飛機操縱性能。Patterson等[9-10]針對驗證機X-57低速狀態(tài)設(shè)計了保形高升力螺旋槳，在起飛降落時，分布式高升力螺旋槳能大幅提高滑流動壓從而有效提高機翼升力；在高速巡航狀態(tài)下，分布式高升力停止工作，槳葉折疊與整流罩和短艙保形，最大限度減小巡航阻力。Litherland等[11]對X-57的分布式高升力折疊螺旋槳方案進行了驗證，采用數(shù)值模擬方法分析了高升力和翼尖螺旋槳系統(tǒng)的散熱性能。Massey等[12]對X-57大展弦比機翼的氣動彈性進行了分析。Borer等[13-14]采用多學科優(yōu)化方法對分布式推進螺旋槳葉型進行了優(yōu)化設(shè)計，得到了既能在巡航狀態(tài)保持較高推進效率，又能在起降狀態(tài)提供較大推力的螺旋槳。Murphy等[15]對基于分布式混合電推進技術(shù)的傾轉(zhuǎn)動力驗證機GL-10進行了系列試驗，驗證了傾轉(zhuǎn)動力飛機的氣動特性和飛行控制的可行性。

國內(nèi)關(guān)于分布式螺旋槳推進技術(shù)的相關(guān)研究比較少。王科雷[16]、王紅波等[17]分別研究了分布式螺旋槳滑流對太陽能無人機的氣動影響，認為螺旋槳滑流使機翼升阻力都增大、升阻比減小，還能抑制流動分離。楊小川等[18-19]研究了分布式螺旋槳在多種旋轉(zhuǎn)方向組合條件下，滑流效應(yīng)對機翼及整機氣動特性的影響。

大多數(shù)關(guān)于分布式螺旋槳推進技術(shù)的研究主要集中在滑流對機翼或其他部件的氣動影響和作用機理上，而在考慮分布式螺旋槳滑流對機翼氣動性能影響下，針對分布式螺旋槳動力布局進行優(yōu)化設(shè)計方面的研究卻非常少。

以分布式電動螺旋槳為動力的飛機，多個小型電動螺旋槳工作時產(chǎn)生的滑流徹底改變了整個機翼周圍的流場性質(zhì)，螺旋槳滑流對飛機機翼等關(guān)鍵氣動部件的干擾作用特別顯著，造成機翼和整個飛機的氣動特性也發(fā)生巨大變化[20-21]。而傳統(tǒng)的螺旋槳飛機設(shè)計中，由于螺旋槳滑流對機翼流場影響范圍有限，因此很少考慮動力安裝位置對飛機氣動特性的影響，這對分布式螺旋槳飛機的動力布局設(shè)計是存在很大缺陷的。所以建立一套考慮螺旋槳滑流對機翼氣動特性影響的分布式動力布局優(yōu)化設(shè)計方法，最大限度提高螺旋槳布局對飛機氣動特性的有利作用，對分布式螺旋槳飛機研究與應(yīng)用是非常有意義的。選取起飛狀態(tài)為設(shè)計狀態(tài)，該方法也同樣適用于巡航狀態(tài)的設(shè)計研究。

1 數(shù)值模擬方法

1.1 控制方程

在慣性笛卡爾坐標系中，忽略徹體力，Navier-Stokes方程可表達為：

其中，ρ表示氣體質(zhì)量密度；u、v、w分別表示x、y、z方向的速度分量；p表示壓力；e、h分別表示單位質(zhì)量的總能及總焓。

1.2 等效盤模型與驗證

在優(yōu)化設(shè)計過程中，需要對分布式螺旋槳滑流進行多次數(shù)值模擬。為了提高流場解算效率，達到快速優(yōu)化設(shè)計的目的，用等效盤代替真實螺旋槳，采用定常數(shù)值模擬方法快速求解分布式螺旋槳飛機流場，獲得相應(yīng)的氣動力。

等效盤方法將三維螺旋槳葉片旋轉(zhuǎn)區(qū)域簡化為無厚度的圓盤，采用時間平均和穩(wěn)態(tài)近似的方法處理從圓盤上游流入及下游流出的氣流[22]，并且保持圓盤前后與螺旋槳前后流過的氣流具有相同的參數(shù)，使得等效盤對氣流的加速加旋作用效果與螺旋槳葉片類似[23]。等效盤前后氣流壓力增量和旋向動量增量分別產(chǎn)生拉力和扭矩；等效盤不同位置的前后壓差及周向速度差也不同。距螺旋槳中心半徑r處，長度dr的微元某時刻受到拉力、扭矩的表達式為[24]：

其中，c、CL和CD分別為r處葉型弦長、升力系數(shù)和阻力系數(shù)；ρ 、W和αi分別為當?shù)貧饬髅芏?、相對于槳葉的合速度大小和誘導攻角，一般等效盤取槳葉旋轉(zhuǎn)一周的平均值。記為槳前某點的氣流速度（用軸向、周向、徑向分量表示）， ω為槳葉旋轉(zhuǎn)角速度，有不同半徑r處，等效盤前后壓差、周向速度差的表達式為[23]：

其中，N為槳葉數(shù)量；Kp、Kvθ為滑流三維修正系數(shù)。

本文將等效盤前設(shè)為出流邊界，盤后設(shè)為入流邊界，如圖1所示。圓盤前后 ρ 、、vr保持不變；將螺旋槳葉型在不同攻角下的升阻力系數(shù)與槳葉的半徑、寬度、0.75R處安裝角、扭轉(zhuǎn)角、轉(zhuǎn)速及數(shù)量等加入到求解程序中，等效盤前后的壓力增量和旋轉(zhuǎn)速度增量根據(jù)式（4）、式（5）得到，從而實現(xiàn)利用等效盤代替真實螺旋槳進行滑流數(shù)值模擬。

圖1 等效盤邊界條件示意圖Fig. 1 Schematic of the boundary conditions of an actuator disk

圖2 等效盤子域網(wǎng)格和滑流流場整體計算網(wǎng)格（中網(wǎng)格）Fig. 2 Computational grids in the subarea of an actuator disk and the integrated propeller flow field (medium grid)

為了驗證計算程序的準確性，對某單獨雙葉螺旋槳進行模擬。該螺旋槳直徑為0.76 m，槳葉剖面采用Clark Y翼型，可變槳距[23]。選取一個試驗工況：自由來流速度為30 m/s，螺旋槳轉(zhuǎn)速為3 200 r/min，螺旋槳0.75R處安裝角為16°。數(shù)值模擬中采用低速預處理技術(shù)，湍流模型選擇非線k-ε性模型。為了便于后文優(yōu)化過程中改變等效盤位置時自動生成計算網(wǎng)格，運用重疊網(wǎng)格技術(shù)生成全流場計算網(wǎng)格：將包含等效盤圓盤的一個較小的扁平柱狀區(qū)域作為一個流場子域單獨生成結(jié)構(gòu)網(wǎng)格，將包含遠場的區(qū)域作為另一個流場子域單獨生成結(jié)構(gòu)網(wǎng)格作為背景網(wǎng)格，然后將等效盤子域網(wǎng)格以嵌入的方式與背景網(wǎng)格結(jié)合，得到最終的等效盤滑流流場計算網(wǎng)格，如圖2所示。通過盤面法向、徑向及周向加密的方法生成了粗、中、細三套不同密度的網(wǎng)格，第一層網(wǎng)格高度均為1.2×10-5m，總網(wǎng)格量分別約為40萬、80萬、160萬。

將本文采用等效盤方法對螺旋槳進行模擬的計算結(jié)果與試驗數(shù)據(jù)及文獻[23-24]的計算結(jié)果進行比較，如表1所示。

表1 螺旋槳計算結(jié)果與試驗數(shù)據(jù)比較Table 1 Comparison of the computational and test results of the propeller

從表1中可以看出：本文使用粗、中、細三套網(wǎng)格分別采用等效盤模型對螺旋槳進行模擬，得到的拉力和扭矩分別相差都是極小的，說明網(wǎng)格密度增加對計算結(jié)果影響很小。本文采用的等效盤模型推力計算值誤差約1%，扭矩計算值誤差約8%；與文獻[23]的計算結(jié)果相比，文獻[24]和本文計算得到的拉力值與試驗值更接近，而扭矩值誤差相對較大，這可能是等效盤模型中三維效應(yīng)的修正系數(shù)不同造成的。

圖3給出了使用中等網(wǎng)格計算得到的等效盤前（圖左）、后（圖右）的壓力云圖，可以看出，盤前、后壓力均沿槳盤徑向變化，盤后0.75R附近區(qū)域壓力最大；流管收縮使得盤前壓力變小，而氣流經(jīng)過槳盤后，壓力突然躍升。

圖3 等效盤前后壓力圖Fig. 3 Pressure contour in the front and back surfaces of the actuator disk

圖4是流場縱向截面（y= 0）速度云圖，槳盤后面形成顯著的滑流區(qū)，滑流區(qū)內(nèi)的氣流速度比滑流區(qū)外的明顯增大；越往下游，滑流邊界越模糊。

可見本文的等效盤模型能在一定程度上模擬螺旋槳的真實氣動效應(yīng)，能夠滿足分布式螺旋槳布局優(yōu)化設(shè)計工程應(yīng)用需求。

圖4 y = 0截面速度云圖Fig. 4 Velocity contour in the plane at y = 0

2 量子粒子群優(yōu)化算法

量子粒子群優(yōu)化算法（Quantum-behaved Particle Swarm Optimization, QPSO）最早由SUN等[25-26]提出，他們將量子力學的思想引入粒子群優(yōu)化算法（Particle Swarm Optimization, PSO），認為量子粒子處于 δ勢井中，勢井的中心為p，粒子的狀態(tài)則由波函數(shù)來確定。

設(shè)QPSO中有M個個體，每個個體看做N維空間中的無體積粒子，粒子i的當前位置為QPSO算法的進化方程為：

其中：n為當前迭代次數(shù)稱作吸引子；是粒子i經(jīng)歷過的最優(yōu)位置，即個體最優(yōu)位置（Pbest）；為全體粒子經(jīng)歷過的最優(yōu)位置，即全體最優(yōu)位置(Gbest)；=是全體粒子個體歷史最優(yōu)值的平均值，稱為平均最優(yōu)位置(Mbest)；式中符號“+”、“-”的使用概率各為0.5；α為加速系數(shù)，用來平衡算法的全局和局部搜索，控制算法收斂速度；是(0,1)區(qū)間均勻分布的一串隨機數(shù)，即且對每個隨n變化而變化。

QPSO算法過程如下：

第1步：初始化全部粒子的當前位置Xi,0和個體最優(yōu)位置Pi,0=Xi,0；

第2步：計算粒子的平均最優(yōu)位置

第3步：求出每個粒子的適應(yīng)度響應(yīng)值，與歷史最優(yōu)值進行比較，如果當前值優(yōu)于歷史最優(yōu)值，則粒子的當前位置記為個體最優(yōu)位置，即：若f(Xi)＜f(Pi)，則Pi=Xi；

第5步：比較粒子群當前的全體最優(yōu)位置和全體歷史最優(yōu)位置，如果當前的全體最優(yōu)位置優(yōu)于全體歷史最優(yōu)位置，則將粒子群當前的全體最優(yōu)位置記為全體歷史最優(yōu)位置；

第8步：重復第2～7步，直到滿足停機條件或達到最大迭代步。

相對于PSO算法，QPSO算法不需要粒子的速度信息，進化方程更簡單、控制參數(shù)更少。SUN等對上述QPSO算法進行了理論分析和數(shù)值實驗，指出量子粒子群優(yōu)化算法具有以概率1的全局收斂性和較好的搜索精度[26]。

建立考慮分布式螺旋槳滑流對飛機機翼氣動特性影響的分布式動力布局優(yōu)化設(shè)計系統(tǒng)如圖5所示。該系統(tǒng)采用拉丁超立方（Latin Hypercube Sample,LHS）方法從設(shè)計空間中抽樣，基于等效盤模型、重疊網(wǎng)格技術(shù)和定常流動數(shù)值模擬方法，對每個樣本點的流場進行快速解算，從而得到相應(yīng)樣本點機翼的氣動數(shù)據(jù)，結(jié)合QPSO搜索算法不斷更新粒子并且找到全局最優(yōu)解。

3 分布式螺旋槳布局優(yōu)化設(shè)計

分布式螺旋槳主要通過滑流提高機翼表面動壓來提高升力，因此，沿機翼展向除了保持螺旋槳之間必要的間距以外，螺旋槳應(yīng)當盡量布滿機翼前緣，使得分布式螺旋槳滑流盡可能覆蓋機翼翼展。

選取以前沿分布式電動螺旋槳為動力的小型低速固定翼無人機為研究對象，設(shè)計起飛速度為30 m/s。為減小優(yōu)化過程的計算量，將分布式螺旋槳飛機半模簡化成分布式螺旋槳-機翼構(gòu)型（如圖6所示）。機翼為采用NACA4412翼型的平直機翼，展長b= 3.0 m，機翼弦長c= 1.0 m，參考面積為3.0 m2，安裝角為3°；機翼前緣點0.2 m處沿展向均勻布置5個相同的電動螺旋槳，槳葉半徑R= 0.25 m，單個螺旋槳包含4片槳葉，螺旋槳轉(zhuǎn)速均為N= 6 000 r/min，螺旋槳從下游看為逆時針方向旋轉(zhuǎn)，來流方向與槳葉旋轉(zhuǎn)平面垂直。

圖6 分布式螺旋槳-機翼構(gòu)型計算網(wǎng)格Fig. 6 Computational grids of the distributed propeller-wing configuration

再考慮設(shè)計起飛狀態(tài)、分布式螺旋槳滑流對機翼繞流影響下，對分布式螺旋槳飛機的動力位置布局進行優(yōu)化設(shè)計。用等效盤代替真實螺旋槳，由于分布式螺旋槳布局由5個等效盤中心位置確定，結(jié)合已有研究，忽略對滑流影響很小的流向x坐標，選取對滑流影響大的法向y坐標和展向z坐標，共10個設(shè)計參數(shù)。設(shè)翼根處前緣點為坐標原點，從翼梢到翼根5個等效盤依次記為diski（i= 1,···,5），中心坐標為（-0.2,yi,zi）?？紤]到分布式螺旋槳滑流對機翼繞流的作用，yi的變化范圍在螺旋槳半徑的值；disk1的z坐標不超過翼梢，每個等效盤盤面相互之間、disk5和對稱面之間間隔不小于0.05 m。CFD計算網(wǎng)格采用結(jié)構(gòu)對接網(wǎng)格技術(shù)，網(wǎng)格單元總量約為700萬。

優(yōu)化設(shè)計目標為在設(shè)計起飛狀態(tài)下，通過優(yōu)化分布式螺旋槳布局，提高在滑流影響下機翼的升力系數(shù)，改善起飛性能。該優(yōu)化設(shè)計問題可以表述為：

根據(jù)建立的優(yōu)化設(shè)計系統(tǒng)對起飛狀態(tài)下分布式螺旋槳的安裝位置進行優(yōu)化設(shè)計，采用拉丁超立方方法選取初始粒子，粒子群體規(guī)模為10。采用QPSO算法進行尋優(yōu)搜索，迭代步數(shù)為25步。粒子尋優(yōu)迭代歷程如圖7所示，可以看出，QPSO算法能夠快速地得到全局范圍內(nèi)較為滿意的樣本點。

優(yōu)化后分布式螺旋槳中心位置的空間坐標如表2所示(坐標單位：m，精確到小數(shù)點后三位)。相應(yīng)的分布式螺旋槳/機翼構(gòu)型如圖8所示，圖中視角為從下游向正上游方向（-x方向）看，機翼根部豎線表示對稱面，淺灰色圓盤表示等效盤。相比優(yōu)化前，優(yōu)化后靠近翼梢的螺旋槳disk1中心幾乎沿機翼展向（z方向）移動到了最遠端，沿法向（y方向）也略有移動；其余4個螺旋槳disk2～disk5，沿法向移動的距離比較明顯，而且移動的距離都相等；總體上看，5個螺旋槳沿展向分布仍然比較均勻，相鄰的螺旋槳之間的間隔都比較接近。

圖7 QPSO優(yōu)化搜索迭代過程Fig. 7 Iteration history of the optimization search by QPSO

表2 優(yōu)化后分布式螺旋槳中心點的坐標Table 2 Center coordinates of distributed disks after optimization

圖8 優(yōu)化前后的分布式螺旋槳/機翼構(gòu)型Fig. 8 Configuration of distributed propellers and wing before and after optimization

對比動力位置優(yōu)化前后的流場計算結(jié)果，兩種布局構(gòu)型的機翼上表面壓力系數(shù)云圖分別對應(yīng)圖9（a）和圖9（b），可以看出，分布式螺旋槳滑流對機翼前緣至2c/3之間的大部分區(qū)域影響較大，負壓增強比較明顯，對2c/3與尾緣之間的區(qū)域影響相對較弱，負壓增強不明顯。翼根附近負壓增強效果最顯著，從翼根到翼梢，螺旋槳滑流對機翼表面流動的作用強度逐漸減弱，這是機翼的三維效應(yīng)造成的。分布式螺旋槳布局不同，產(chǎn)生的滑流對機翼的作用區(qū)域、面積和強度等都發(fā)生了非常明顯的變化。優(yōu)化前，所有螺旋槳都是中間部分正對機翼，對每個螺旋槳，滑流最強位置在0.7r附近的環(huán)形區(qū)域，使得對應(yīng)的下游機翼表面受到明顯的上洗和下洗作用，上洗和下洗區(qū)滑流有明顯的分界面，上洗區(qū)域負壓略強于下洗區(qū)域，滑流上洗和下洗及旋轉(zhuǎn)效應(yīng)使得從機翼前緣往下游，最大負壓位置向翼根方向偏斜，下洗區(qū)域變寬，上洗區(qū)域變窄。優(yōu)化后，除最靠近翼梢的螺旋槳外，其余4個螺旋槳位置都明顯上移，使得原本每個螺旋槳滑流對機翼的上洗和下洗區(qū)的界限消失，滑流對機翼表面負壓增強效果更加顯著，負壓增強區(qū)域連為一片且范圍變得更寬；相鄰兩個螺旋槳之間的滑流作用區(qū)域之間的間隔變大；機翼表面滑流作用下負壓增強區(qū)域隨氣流往下游流動而向翼梢有所偏斜，這主要是機翼繞流的三維效應(yīng)引起的；翼梢處螺旋槳位置優(yōu)化后，滑流對機翼表面的影響區(qū)域更加接近翼梢，也更加靠近當?shù)貦C翼前緣，負壓增強效果也有所增強。

圖9 優(yōu)化前后機翼表面壓力系數(shù)云圖Fig. 9 Surface pressure coefficient contour on the wing before and after optimization

反映到氣動數(shù)據(jù)上，如表3所示。相比優(yōu)化前的原構(gòu)型，優(yōu)化后機翼升力系數(shù)CL得到明顯提升，增加了5.6%，與預期一致。同時，機翼阻力系數(shù)CD大幅減小88.7 counts (1 count = 1×10-4)，減小約13.9%，升阻比提高22.2%。進一步，從機翼阻力構(gòu)成上看，壓差阻力是摩擦阻力的2倍多。分布式螺旋槳布局優(yōu)化后，機翼摩擦阻力系數(shù)CDF減小12.9 counts，減幅約6.9%，壓差阻力系數(shù)CDP則大幅減小75.8 counts，減幅達16.8%，占總阻力系數(shù)減小量的85.5%。可見，采用本文的分布式螺旋槳布局優(yōu)化設(shè)計方法得到的結(jié)果，不僅能夠顯著提高機翼升力，還能起到大幅減小阻力的效果，從而有效地提升分布式螺旋槳飛機的氣動性能。

表3 優(yōu)化設(shè)計前后機翼氣動特性對比Table 3 Comparison of aerodynamic characteristics of the wing before and after optimization

分布式螺旋槳布局優(yōu)化前后，機翼1/4c處展向的壓力分布系數(shù)對比如圖10所示。分布式螺旋槳布局優(yōu)化前，滑流使得機翼前緣上、下表面都受到了明顯的上洗和下洗作用，因此每個螺旋槳的滑流所對應(yīng)的下游機翼上表面區(qū)域都出現(xiàn)兩個負壓吸力峰，整個機翼上表面出現(xiàn)了10個吸力峰。優(yōu)化后，滑流引起的機翼氣流上洗和下洗效應(yīng)分界線基本消失。螺旋槳disk2～disk5滑流區(qū)的機翼前緣上表面對應(yīng)地出現(xiàn)了4個更加強烈的吸力峰，上表面壓力系數(shù)分布更加飽滿，壓力系數(shù)局部最低點上移，這是機翼升力增加的主要原因；下表面壓力系數(shù)分布更加光滑和均勻。優(yōu)化后，翼梢處螺旋槳disk1沿機翼展向外移，使得翼梢附近下表面壓力明顯變大且更加平順，上表面壓力系數(shù)分布在翼梢處更加飽滿，表明翼尖渦流得到更大程度的抑制，也有利于提高機翼升力。

圖10 優(yōu)化前后機翼1/4弦長處壓力系數(shù)分布對比Fig. 10 Comparison of pressure coefficient distributions at 1/4 chord length of the wing before and after optimization

進一步對比機翼展向不同站位翼型的壓力系數(shù)分布，以優(yōu)化前后中間位置等效盤（disk3）對應(yīng)的機翼上表面負壓最高點（圖10中綠點）和最低點（圖10中藍點）處為例，分別稱作“峰點”和“谷點”，截面翼型的壓力系數(shù)分布對比分別如圖11和圖12所示。

圖11 優(yōu)化前后機翼“峰點”處型面壓力系數(shù)分布對比Fig. 11 Comparison of pressure coefficient distributions at the"peak" section location of the wing before and after optimization

圖12 優(yōu)化前后機翼“谷點”處型面壓力系數(shù)分布對比Fig. 12 Comparison of pressure coefficient distributions at the"trough" section lociation of the wing before and after optimization

從圖11可見，分布式螺旋槳布局優(yōu)化后，機翼上表面負壓顯著增強，這是由于滑流作用使得氣流速度更快，動壓更大。翼型上表面前緣附近，負壓吸力在x方向的分量與阻力方向相反，分布式螺旋槳布局優(yōu)化后，此區(qū)域負壓顯著增強，使得機翼阻力明顯減小。另一方面，下表面前緣附近，分布式螺旋槳布局優(yōu)化前，高壓很顯著，且壓力在x方向的分量與阻力相同，使得阻力也較大；優(yōu)化后，此區(qū)域高壓區(qū)范圍顯著減小，甚至部分區(qū)域變成了負壓吸力區(qū)，這使得機翼前緣受到的阻力顯著減小。這表明，優(yōu)化后“峰點”截面附近的機翼升力顯著提高，阻力顯著降低。

從圖12可見，分布式螺旋槳布局優(yōu)化后，“谷點”截面翼型壓力系數(shù)分布在前緣附近更加飽滿，使得升力系數(shù)有所增大；壓力系數(shù)分布在后緣附近更加平滑，且壓力變小，有利于減小摩擦阻力系數(shù)。這表明，優(yōu)化后“谷點”截面附近的機翼升力顯著提高，阻力顯著降低。

4 結(jié) 論

本文考慮分布式螺旋槳飛機滑流作用對機翼的氣動影響，建立了分布式螺旋槳布局優(yōu)化設(shè)計方法，并對簡化的分布式螺旋槳/機翼構(gòu)型進行了動力布局優(yōu)化設(shè)計。結(jié)果表明：

1) 等效盤能較好地代替螺旋槳對滑流流場進行數(shù)值模擬，能夠滿足滑流氣動效應(yīng)下的分布式螺旋槳優(yōu)化設(shè)計需求。

2) 分布式螺旋槳布局優(yōu)化后，起飛狀態(tài)下，機翼的升力系數(shù)提高了5.6%，阻力系數(shù)減小了13.9%。因此，建立的分布式螺旋槳布局優(yōu)化設(shè)計是合理的，能夠有效改善分布式螺旋槳飛機的氣動特性，該方法也適用于巡航狀態(tài)。

3) 分布式螺旋槳布局優(yōu)化后，滑流區(qū)氣流速度更快，動壓更大，使得機翼上表面負壓顯著增強，是機翼升力增加的主要原因；下表面前緣附近，高壓區(qū)范圍顯著減小，甚至部分區(qū)域變?yōu)樨搲何^(qū)，是機翼阻力顯著減小的主要原因。

考慮滑流作用對飛機機翼氣動影響的分布式螺旋槳布局優(yōu)化設(shè)計方法，對促進螺旋槳飛機動力/氣動布局一體化設(shè)計理念的發(fā)展具有重要意義?？紤]螺旋槳滑流影響下，對分布式螺旋槳飛機動力布局和氣動外形進行一體化優(yōu)化設(shè)計，更大地提升分布式推進飛機氣動特性是后續(xù)研究的重要方向。