高级检索

ISSN1001-3806CN51-1125/TN 网站地图

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于雷达探测数据的ARJ21尾流遭遇响应研究

潘卫军 殷浩然 罗玉明 王昊

引用本文:
Citation:

基于雷达探测数据的ARJ21尾流遭遇响应研究

    作者简介: 潘卫军(1968-),男,博士,教授,现主要从事交通运输、计算机仿真方面的研究。E-mail:675702767@qq.com.
  • 基金项目:

    中央引导地方科技发展项目 2020ZYD094

    四川省科技计划资助项目 2021YFS0319

    国家自然科学基金资助项目 U1733203

    民航专业项目 TM2019-16-1/3

  • 中图分类号: O355;TN958.98

Research on ARJ21 wake encounter response based on radar detection data

  • CLC number: O355;TN958.98

  • 摘要: 为了缩减ARJ21飞机与前机的尾流间隔、提高空域容量和机场运行效率, 采用基于机场激光测风雷达实际探测飞机尾涡数据, 结合国产客机ARJ21空气动力学响应模型, 进行了理论分析和实验验证, 取得了ARJ21飞机在不同前机尾流作用下受到的气动力和力矩随时间的变化情况。结果表明, ARJ21飞机作为后机跟随重型机B747, 间隔9.3km, 此时处于无颠簸状态, 滚转力矩系数小于极限范围; ARJ21飞机作为后机跟随中型机A320、B737, 间隔6km, 此时处于无颠簸状态, 滚转力矩系数小于极限范围。此研究结果说明ARJ21飞机尾流间隔具有一定的缩减空间。
  • Figure 1.  Real scene of field detection

    a—radar placement position  b—radar actual working scene  c—radar acquisition data scene

    Figure 2.  Radar detection velocity chart

    a—B744  b—A333  c—A320  d—B737

    Figure 3.  Visualization of radar detection speed

    Figure 4.  ARJ21 simplified stress model

    a—ARJ21 top projection  b—simplified stress model  c—body coordinate system

    Figure 5.  Lift calculation results

    Figure 6.  Rolling moment variation

    Table 1.  Aircraft type parameters

    aircraft type wing area/ m2 wingspan/ m bi/m ri/m vi/ (m·s-1) ti/s ε/ (m2·s-3) ε*/ (s·m-2)1/3 t*/s aircraft type classification
    B744 560.0 64.4 50.6 2.6 1.9 28.6 0.502 1.60 16.2 heavy
    A333 361.6 60.3 47.4 2.5 1.7 27.2 0.484 1.63 15.2 heavy
    A320 122.6 34.1 26.8 1.4 2.2 12.2 0.686 1.21 8.6 medium
    B737 125.0 35.8 28.1 1.5 1.6 17.6 0.782 1.75 9.3 medium
    下载: 导出CSV

    Table 2.  Bump intensity corresponding to overload increment

    overload increment turbulence intensity
    $|\Delta n| \leqslant 0.15 $ no bumps
    $0.15 \leqslant|\Delta n| \leqslant 0.5 $ slight turbulence
    $0.5 \leqslant|\Delta n| \leqslant 1 $ moderate turbulence
    $1 \leqslant|\Delta n| $ strong turbulence
    下载: 导出CSV
  • [1]

    BARBARESCO F, MUTUEL L. Wake vortex detection, prediction and decision support tools in sesar program[EB/OL]. (2012-05-22)[2021-07-27]. https://www.scipedia.com/public/Lavergne_et_al_2014a.
    [2]

    DANILLE V J, DJAFRI K, FRÉDÉRIC B. Model for the calculation of the radar cross section of wake vortices of take-off and landing airplanes[EB/OL]. (2012-03-02)[2021-07-27]. http://www.wakenet3-europe.eu/fileadmin/user_upload/News%26Publications/Barbaresco_EuRAD_final.pdf.
    [3]

    ROBINS R E, DELISI D P. NWRA AVOSS wake vortex prediction algorithm version 3.1.1[EB/OL]. (2002-06-01)[2021-07-27]. https://ntrs.nasa.gov/citations/20020060722.
    [4]

    FISCHENBERG D. A method to validate wake vortex encounter mo-dels from flight test data[EB/OL]. (2012-05-22)[2021-07-27]. https://www.icas.org/ICAS_ARCHIVE/ICAS2010/PAPERS/041.PDF.
    [5]

    LUCKNER R, HÖHNE G, FUHRMANN M. Hazard criteria for wake vortex encounters during approach[J]. Aerospace Science and Technology, 2004, 8(8): 673-687. doi: 10.1016/j.ast.2004.06.008
    [6]

    SARPKAYA T. New model for vortex decay in the atmosphere[EB/OL]. (2012-5-22)[2021-7-27]. https://doi.org/10.2514/2.2561.
    [7]

    PAN W J, ZUO J J, LIANG Y A, et al. Dynamic response model and safety analysis of aircraft encountering wake[J]. Journal of Ordnance Equipment Engineering, 2019, 40 (6): 211-214(in Chin-ese).
    [8]

    HU H. Research on aircraft wake encounter response and risk assessment method[D]. Tianjin: Civil Aviation University of China, 2019: 1-65(in Chinese).
    [9]

    ZHAO N N, CHEN Y, LI X Ch, et al. Safety assessment method of aircraft wake reclassification standard[J]. Journal of Safety and Environment, 2020, 20(4): 1277-1283(in Chinese).
    [10]

    FRÉDÉRIC B, PHILIPPE J, MATHIEU K, et al. Optimising runway throughput through wake vortex detection, prediction and decision support tools[C]//2011 Tyrrhenian International Workshop on Digital Communications - Enhanced Surveillance of Aircraft and Vehicles. New York, USA: IEEE, 2011: 27-32.
    [11]

    SARPKAYA T. Decay of wake vortices of large a ircraft[J]. AIAA Journal, 1998, 36(9): 1671-1679. doi: 10.2514/2.570
    [12]

    GERZ T, HOLZÄPFEL F, DARRACQ D. Commercial aircraft wake vortices[J]. Progress in Aerospace Sciences, 2002, 38(3): 181-208. doi: 10.1016/S0376-0421(02)00004-0
    [13]

    HOLZAPFEL F. Probabilistic two-phase wake vortex decay and trans-port model[J]. Journal of Aircraft, 2003, 40(2): 323-331. doi: 10.2514/2.3096
    [14]

    PAN W J, WU Zh Y, ZHANG X L. Lidar wake vortex recognition based on k-nearest neighbor[J]. Laser Technology, 2020, 44(4): 471-477(in Chinese).
    [15]

    ZUO J J. Research on aircraft wake encounter risks during approach phase[D]. Guanghan: Civil Aviation Flight University of China, 2019: 1-63(in Chinese).
    [16]

    LIU P Q. Aerodynamics[M]. Beijing: Science Press, 2021: 1-608(in Chinese).
    [17]

    ANDERSON J D, YANG Y, SONG W P. Fundamentals of aerodynamics (Bilingual Teaching Version)[M]. 5th ed. Beijing: Aviation Industry Press, 2014: 26-34.
    [18]

    LANG S, TITTSWORTH J, BRYANT W H, et al. Progress on an ICAO wake turbulence re-categorization effort[EB/OL]. (2012-06-14)[2021-07-27]. https://doi.org/10.2514/6.2010-7682.
    [19]

    CONDIT P M, TRACY P W. Results of the boeing company wake turbulence test program[M]. New York, USA: Plenum Press, 1971: 473-508.
  • [1] 曹汉强朱光喜朱耀庭葛宏伟李轩张肇群 . 激光全息防伪技术中的安全保护方法研究. 激光技术, 2000, 24(5): 289-292.
    [2] 张晓晖雷选华饶炯辉刘启忠葛卫龙朱东华 . 舰船尾流激光制导方法的研究. 激光技术, 2005, 29(5): 494-496,500.
    [3] 布玛丽亚·阿布力米提向梅 . 飞秒时间分辨质谱技术在超快动力学中的应用进展. 激光技术, 2017, 41(3): 456-462. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2017.03.030
    [4] 刘福兴倪翠妍廖运炫 . 利用激光固化技术制作硬骨骼支架模型. 激光技术, 2010, 34(6): 761-765. doi: 10.3969/j.issn.1001-3806.2010.06.012
    [5] 潘卫军吴郑源张晓磊 . 基于k最近邻的激光雷达飞机尾涡识别. 激光技术, 2020, 44(4): 471-477. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2020.04.013
    [6] 朱东华张晓晖 . 基于激光多普勒效应的舰船尾流探测研究. 激光技术, 2006, 30(3): 298-300.
    [7] 马治国王江安蒋兴舟石晟玮 . 尾流气泡对脉冲激光时间展宽的研究. 激光技术, 2008, 32(2): 198-200.
    [8] 马服辉石佑敏姜伯晨王正义梅璐朱玉广 . 石墨转化纳米金刚石相变分子动力学模拟研究. 激光技术, 2023, 47(6): 860-865. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2023.06.019
    [9] 王江安蒋兴舟马治国宗思光 . 舰船尾流气泡后向光散射特性研究. 激光技术, 2005, 29(2): 205-206,218.
    [10] 魏琰孔庆庆沈华 . 万瓦级激光光闸耦合失效的安全控制方法. 激光技术, 2022, 46(5): 685-690. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2022.05.018
    [11] 时磊虢韬彭赤石书山杨立任曦胡伟 . 电力线激光点云的分割及安全检测研究. 激光技术, 2019, 43(3): 341-346. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2019.03.010
    [12] 王春彦邸金红 . 飞机泊位系统中的激光扫描数据的处理. 激光技术, 2015, 39(3): 357-360. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2015.03.017
    [13] 侯红玲彭玉海解玉坤彭凯张晖 . 激光切割对飞机蒙皮疲劳性能的影响分析. 激光技术, 2016, 40(3): 417-421. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2016.03.025
    [14] 李凤舞左都罗王新兵 . CO2激光诱导空气等离子体放电通道特性研究. 激光技术, 2017, 41(6): 831-835. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2017.06.013
    [15] 唐建左都罗杨晨光程祖海 . 脉冲CO2激光诱导空气等离子体的光谱诊断. 激光技术, 2013, 37(5): 636-641. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2013.05.016
    [16] 易亚星李忠科邓方林姚森 . 牙颌模型激光扫描双轴系统设计. 激光技术, 2001, 25(2): 134-136.
    [17] 杨洁韩敬华段涛孙年春郭超冯国英刘全喜 . 纳秒激光去除铝板表面漆膜热力学过程分析. 激光技术, 2013, 37(6): 718-722. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2013.06.003
    [18] 姬生钦李鹏曾晓雁 . 激光熔覆直接制造金属零件的组织及力学性能分析. 激光技术, 2006, 30(2): 130-132,160.
    [19] 李建敏王春明闫飞胡席远吴圣川张威 . 6005A激光-MIG复合焊接头组织及力学性能研究. 激光技术, 2014, 38(6): 733-737. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2014.06.003
    [20] 张家雷谭福利王伟平 . 光强分布对激光辐照下柱壳热力学行为的影响. 激光技术, 2010, 34(5): 697-700. doi: 10.3969/j.issn.1001-3806.2010.O5.033
  • 加载中
图(6) / 表(2)
计量
  • 文章访问数:  2002
  • HTML全文浏览量:  1154
  • PDF下载量:  17
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2021-06-30
  • 录用日期:  2021-07-30
  • 刊出日期:  2022-07-25

基于雷达探测数据的ARJ21尾流遭遇响应研究

    作者简介: 潘卫军(1968-),男,博士,教授,现主要从事交通运输、计算机仿真方面的研究。E-mail:675702767@qq.com
  • 中国民用航空飞行学院 空中交通管理学院, 广汉 618307
基金项目:  中央引导地方科技发展项目 2020ZYD094四川省科技计划资助项目 2021YFS0319国家自然科学基金资助项目 U1733203民航专业项目 TM2019-16-1/3

摘要: 为了缩减ARJ21飞机与前机的尾流间隔、提高空域容量和机场运行效率, 采用基于机场激光测风雷达实际探测飞机尾涡数据, 结合国产客机ARJ21空气动力学响应模型, 进行了理论分析和实验验证, 取得了ARJ21飞机在不同前机尾流作用下受到的气动力和力矩随时间的变化情况。结果表明, ARJ21飞机作为后机跟随重型机B747, 间隔9.3km, 此时处于无颠簸状态, 滚转力矩系数小于极限范围; ARJ21飞机作为后机跟随中型机A320、B737, 间隔6km, 此时处于无颠簸状态, 滚转力矩系数小于极限范围。此研究结果说明ARJ21飞机尾流间隔具有一定的缩减空间。

English Abstract

    • ARJ21新支线飞机是我国首次按照国际民航规章自行研制、具有自主知识产权的中短程新型涡扇支线客机。ARJ21飞机外形不同于常规的民航客机,采用了尾吊式发动机和高水平尾翼,因此飞机的操纵性能和气动外形也有所不同,同时因为缺乏ARJ21飞机尾流遭遇的响应研究,导致在实际的管制运行中,ARJ21会与前机保持比较大的尾流间隔,这大大限制了空域和机场的运行效率。

      国外对飞机尾流遭遇的研究起步比较早,欧盟在2000年就进行了尾流遭遇的数值模拟研究和真机试验,开发出了尾流遭遇模型和风险评估系统[1-2]。美国在开发飞机尾流间隔系统(aircraft vortex spacing system,AVOSS[3])时,也进行了尾流遭遇研究。FISCHENBERG[4]提出了一种评估尾流遭遇模型(也称气动干扰模型)精度的方法, 并对仿真结果进行了分析,实现了条带状模型的扩展。LUCKNER等人[5]研究了在着陆进场期间,如何为尾流遭遇调查准备有人驾驶的飞行模拟,以及如何将结果用于危险标准的制定。SARPKAYA[6]提出了一种新的涡衰减模型,用于预测飞机尾涡在实际环境条件(湍流、侧风、逆风、切变效应和地面效应)下的耗散情况。国内在尾流遭遇方面也有比较多研究,本文作者[7]曾通过综合考虑飞机自身稳定性和操纵特性以及飞行员反应时间, 提出了飞机尾流遭遇的动态响应模型; HU[8]进行了飞机尾流遭遇响应与危险性评估方法研究;ZHAO等人[9]通过构建飞机尾流遭遇强度消散和诱导滚转力矩系数模型,对航空器尾流重新分类标准进行了安全性评估。

      国内外对后机遭遇前机尾流已经进行了大量研究,但是由于缺乏ARJ21的空气动力学响应模型,尚没有针对ARJ21的尾流遭遇研究。因此本文中根据尾流实际探测数据提取不同前机的尾流速度大小分布,并结合构建的ARJ21尾流遭遇的气动力和力矩响应模型,计算ARJ21飞机在不同前机尾流作用下受到的气动力和力矩随时间的变化情况。

    • 作者在深圳宝安国际机场进行了实地探测,尾流探测数据采集的时间段为2021-03-05~2021-03-17。实地探测时采用的是激光测风雷达,雷达安放位置如图 1a所示,分别位于A点和D点。A点垂直于16跑道中线延长线255m, 相交于B点。CB线段为16跑道中线延长线,长4600m。D点垂直于15跑道中线延长线190m, 相交于E点。FE线段为15跑道中线延长线,长1500m。图 1b为雷达实际工作时的场景,图 1c为现场探测时数据获取的场景。

      Figure 1.  Real scene of field detection

      根据探测时所记录的航班时刻表,本文中选择了4种机型作为前机来提取尾流的速率分布,这4种机型分别为B747、A333、A320和B737,表 1为以上4种机型的具体参数[9-13]表 1中,bi为初始尾涡间距,ri为初始涡核半径,vi为特征速率,ti为特征时间,ε为湍流耗散率,ε*为涡耗散率,t*为近涡阶段持续时间。

      Table 1.  Aircraft type parameters

      aircraft type wing area/ m2 wingspan/ m bi/m ri/m vi/ (m·s-1) ti/s ε/ (m2·s-3) ε*/ (s·m-2)1/3 t*/s aircraft type classification
      B744 560.0 64.4 50.6 2.6 1.9 28.6 0.502 1.60 16.2 heavy
      A333 361.6 60.3 47.4 2.5 1.7 27.2 0.484 1.63 15.2 heavy
      A320 122.6 34.1 26.8 1.4 2.2 12.2 0.686 1.21 8.6 medium
      B737 125.0 35.8 28.1 1.5 1.6 17.6 0.782 1.75 9.3 medium

      本文中选取2021-03-15的雷达探测的数据,筛选对应机型数据,对数据进行处理,提取雷达探测速度的前三大正负向速度值,得到探测范围内4种机型的尾涡径向速度值。图 2a为B744机型在探测范围内对应的风速值,探测时间约为60s;图 2b为A333机型在探测范围内对应的风速值,探测时间约为120s;图 2c为A320机型在探测范围内对应的风速值,探测时间约为110s;图 2d为B737机型在探测范围内对应的风速值,探测时间约为55s,其中每幅图数据的峰值处即表示探测到对应机型产生尾涡的数据。

      Figure 2.  Radar detection velocity chart

      雷达探测模式为距离高度指示器(range height indicator,RHI)模式[14],将探测数据可视化如图 3所示。图 3a~图 3d为B744飞机在探测范围内不同探测时间段的RHI尾涡图,横轴表示距雷达的水平距离,纵轴表示距雷达的垂直高度,雷达探测范围为750m,飞机尾涡在图中的(350,250)处出现并向左下方下沉。图中红色色标表示正向速度,蓝色色标表示负向速度。

      Figure 3.  Visualization of radar detection speed

    • 后机遭遇前机尾流的主要方式[15]有跟随前机飞行时的尾流遭遇和横穿前机航迹时的尾流遭遇,每一种情况又分为在左右尾涡中间的遭遇和在单涡外侧的遭遇两种情形。在跟随前机时,前机尾流主要会引起后机的升力变化、滚转力矩变化和高度变化,而横穿前机尾流时,主要引起后机的升力、俯仰力矩和高度变化。本文中给出了ARJ21遭遇前机尾流时受到的力和力矩计算方法,同时给出了ARJ21简化的受力模型。

    • 机翼升力变化量的计算[13]如下式所示:

      $ \Delta L=\frac{1}{2} \rho v^{2} \int_{-\frac{B}{2}}^{\frac{B}{2}} C_{L}^{\prime}(y) l(y) \mathrm{d} y $

      (1)

      $ C_{L}^{\prime}(y)=f \Delta \alpha(y)=f \arctan \left[\frac{v_{\mathrm{v}}(y)}{v}\right] \approx f \frac{v_{\mathrm{v}}(y)}{v} $

      (2)

      式中,ΔL为升力变化量,ρ为空气密度,v为飞机飞行速率,B为飞机翼展,CL(y)为升力系数变化量,y为飞机机翼的展向坐标,l(y)为翼弦长度,f为升力线斜率,Δα(y)为机翼剖面的迎角变化量,vv(y)为尾流场在机翼剖面上的诱导速率。飞机升力变化主要由机翼产生,因此本文中在计算升力变化量时,只考虑机翼部分产生的升力变化。

      根据细长旋成体的线化理论[16],机身升力的计算如下式所示:

      $ \begin{aligned} \Delta L_{\mathrm{b}}=& \frac{1}{2} \rho v^{2} S_{\mathrm{b}}\left(2 \Delta \alpha_{\mathrm{b}}\right) \cos \Delta \alpha_{\mathrm{b}}+\\ & \frac{1}{2} \rho v^{2} S_{\mathrm{b}} \Delta \alpha_{\mathrm{b}}^{2} \sin \Delta \alpha_{\mathrm{b}} \end{aligned} $

      (3)

      式中,ΔLb为机身升力变化量,Sb为机身投影面积,Δαb为机身相对气流攻角变化。

      根据涡板块数值方法,发动机或平尾升力的计算[17]如下式所示:

      $ \Delta L^{\prime}=\rho v \sum\limits_{j=1}^{n} \gamma_{j} S_{j} $

      (4)

      式中,ΔL′为发动机或平尾的升力变化量,γj为涡强度,Sj为发动机或平尾的浸湿面积。其中:

      $ \mathit{\Gamma } = \sum\limits_{j = 1}^n {{\gamma _j}} {S_j} $

      (5)

      式中,Γ即为发动机或平尾处的尾涡环量大小。

    • 在计算滚转力矩时,同时考虑到了ARJ21机翼、发动机和平尾产生的滚转力矩。机翼滚转力矩变化量的计算公式[15]如下:

      $ \begin{aligned} M_{\mathrm{r}}=& \frac{1}{2} \rho v^{2} \int_{-\frac{B}{2}}^{\frac{B}{2}} f \frac{v_{\mathrm{v}}(y)}{v} l(y) y \mathrm{~d} y=\\ & \frac{1}{2} \rho v f \int_{-\frac{B}{2}}^{\frac{B}{2}} v_{\mathrm{v}}(y) l(y) y \mathrm{~d} y \end{aligned} $

      (6)

      $ \begin{array}{l} l(y)=l_{\mathrm{r}}\left[1-\frac{2|y|(1-\lambda)}{B}\right]= \\ \frac{2 S[B+B \lambda-2|y|(1-\lambda)]}{B^{2}(1+\lambda)} \end{array} $

      (7)

      式中,Mr为滚转力矩变化量,lr为机翼根部弦长,λ为机翼梢根比,S为ARJ21机翼面积。

    • 根据ARJ21飞机实际气动外形,给出了如图 4所示的简化受力模型。其中图 4a为ARJ21的俯视投影;图 4b是对俯视投影进行简化得到的受力模型,图中1~18代表飞机每个部分的编号;图 4c为机体坐标系,坐标原点为机翼根部前端连接线的中点。本文中将ARJ21分成了22个四边形块用于计算遭遇尾流时机身、发动机和平尾受到的力和力矩。

      Figure 4.  ARJ21 simplified stress model

    • 图 5为ARJ21遭受不同前机尾涡的升力计算结果。图 5a为ARJ21跟随B744机型随着时间间隔受到升力变化量的情况,中型机ARJ21跟随重型机的尾流间隔是9.3km,大约是133s。本文中选取了雷达探测到尾涡的前三大速度进行计算,在133s时,ARJ21受到最大升力为14596N。图 5b为A333机型作为前机时的计算结果,在133s时,ARJ21受到的最大升力为46312N。图 5c为A320机型作为前机时的计算结果,当前机为中型机时,雷达间隔为6km,大约为87s,此时ARJ21受到的最大升力为32461N。图 5d为B737机型作为前机时的计算结果,在87s时,ARJ21受到最大的升力为28811N。

      Figure 5.  Lift calculation results

    • 图 6为ARJ21遭受不同前机尾流的滚转力矩的计算结果。图 6a为ARJ21跟随B744机型随着时间间隔受到滚转力矩变化量的情况,在133s处,ARJ21受到的最大滚转力矩变化量为-77947N · m;图 6b为ARJ21跟随A333机型随着时间间隔受到滚转力矩变化量的情况,在133s处,ARJ21受到的最大滚转力矩变化量为-247539N · m;图 6c为ARJ21跟随A320机型随着时间间隔受到滚转力矩变化量的情况,在87s处,ARJ21受到的最大滚转力矩变化量为-173815N · m;图 6d为ARJ21跟随A320机型随着时间间隔受到滚转力矩变化量的情况,在87s处,ARJ21受到的最大滚转力矩变化量为-153821N · m。

      Figure 6.  Rolling moment variation

    • 国内一般使用过载增量作为航空器颠簸强度的标准,过载增量的计算方法为:

      $ \Delta n=\frac{F_{\text {all }}}{M g} $

      (8)

      式中, Δn为过载增量,M为飞机重量,g为重力加速度,Fall为飞机整体受到的垂直方向的力。表 2中给出了过载增量和颠簸强度的对应关系。

      Table 2.  Bump intensity corresponding to overload increment

      overload increment turbulence intensity
      $|\Delta n| \leqslant 0.15 $ no bumps
      $0.15 \leqslant|\Delta n| \leqslant 0.5 $ slight turbulence
      $0.5 \leqslant|\Delta n| \leqslant 1 $ moderate turbulence
      $1 \leqslant|\Delta n| $ strong turbulence

      根据过载增量计算公式得到重型机B744和A333作为前机时,尾涡耗散到9.3km处,ARJ21受到过载增量分别为0.0037和0.0195。中型机A320和B737作为前机时,尾涡耗散到6km处,ARJ21受到过载增量分别为0.0347和0.0368。根据计算结果可知,此时处于无颠簸状态。鉴于此,本文中还引入了滚转力矩系数来判断ARJ21遭遇前机尾流的安全性。

      计算得到了ARJ21遭遇不同前机受到的最大滚转力矩系数。重型机B744和A333作为前机时,间隔9.3km,ARJ21受到的最大滚转力矩系数分别-0.0276和-0.0877;中型机A320和B737作为前机时,间隔6km,ARJ21受到的最大滚转力矩系数分别为-0.0616和-0.0545。而根据LANG的实验结论[18-19],飞机使用副翼的滚转力矩系数控制权限为0.05至0.07。从计算结果可以看出,A333作为前机时,ARJ21受到的最大滚转力矩系数超过了控制极限范围,其它机型都在安全范围以内。结合当时背景风场条件为静风状态,A333机型产生的尾涡持续时间较长,如果ARJ21正好遭遇到此时的尾涡,有一定的危险。其它条件下,ARJ21都处于安全范围内,尾流间隔可以有一定的缩减。

    • (1) 根据ARJ21实际构型,建立了ARJ21飞机的空气动力学响应模型,相比较于以往的尾流遭遇响应计算只考虑飞机机翼受到的影响,本文中计算了尾涡对ARJ21整机的影响。

      (2) 提取雷达实际探测飞机尾涡数据,选取重型机B744、A333和中型机A320、B737作为前机,计算了ARJ21作为后机时所遭遇的飞机升力和滚转力矩的变化量的大小。实验结果表明,ARJ21作为后机跟随重型机B747,间隔9.3km,此时处于无颠簸状态,滚转力矩系数小于极限范围。ARJ21作为后机跟随中型机A320、B737, 间隔6km,此时处于无颠簸状态,滚转力矩系数小于极限范围。尾流间隔可以有一定的缩减。

      (3) ARJ21作为后机跟随重机型A333,间隔9.3km,此时处于无颠簸状态,但滚转力矩系数偏大,结合当前的背景风场条件为静风,温度较低,A333所产生的尾涡持续时间较久,后续测量应当对大气条件加以测量,以便对尾涡的耗散有更好的研究分析。

参考文献 (19)

目录

    /

    返回文章
    返回