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低雷诺数飞行器的空气动力学
低雷诺数空气动力学对许多自然和人造飞行器都很重要。多年来，生物学家一直在研究鸟类、蝙蝠和昆虫，而航空航天工程界对微型飞行器 (MAV) 的兴趣也促使其积极研究，研究进展迅速。本书主要关注固定翼和扑翼的空气动力学。本书同时考虑了生物飞行器和微型飞行器，包括基于简单的几何和动力学分析、结构灵活性、层流-湍流过渡、翼型和非定常扑翼空气动力学，总结了将空气动力学和飞行特性与飞行器尺寸联系起来的缩放定律。书中重点介绍了扑翼运动学与雷诺数、斯特劳哈尔数和降低频率等关键无量纲参数之间的相互作用。书中还讨论了各种非定常升力增强机制。
一级方程式空气动力学开发方法
下压力可用于增加车辆转弯时轮胎的侧向力极限和车辆减速时的制动力极限。空气阻力是决定车辆加速性能的重要因素。前后下压力平衡也有助于车辆稳定性。空气动力学开发的目的是考虑这三个要素之间的平衡，最大化下压力或升阻比。在开发过程中，使用 50% 比例模型在风洞试验中优化车辆形状，然后使用全尺寸风洞试验验证效果。使用 CFD 和粒子图像测速 (PIV) 同时分析气动现象有助于模型比例风洞的开发以有效的方式向前推进。在一定程度上，使用 CFD 定量评估气动载荷也成为可能，使其成为能够支持部分优化过程的工具。作为风洞试验和赛道上实际行驶的车辆之间的桥梁，CFD 的重要性也在日益增加。例如，使用CFD再现轮胎因侧向力而变形时的气流，而这在风洞中用实车是无法再现的，因此对在赛道上行驶的车辆周围的气流有了新的认识。其中一部分认识已在风洞试验中得到验证。
飞机空气动力学建模的有限元方法
摘要 在本文中，我们提出并验证了一种用于模拟航空航天应用的新型稳定可压缩流有限元框架。该框架由基于流线迎风/Petrov-Galerkin (SUPG) 的可压缩流 Navier-Stokes 方程、充当壁面函数的弱强制本质边界条件和充当激波捕获算子的基于熵的不连续性捕获方程组成。针对从低亚音速到跨音速流态的各种马赫数测试了该框架的准确性和稳健性。对 NACA 0012 翼型、RAE 2822 翼型、ONERA M6 机翼和 NASA 通用研究模型 (CRM) 飞机周围流动的二维和三维验证案例进行了气动模拟。将从所有案例的模拟中获得的压力系数与实验数据进行了比较。计算结果与实验结果一致性较好，证明了本文提出的有限元框架用于飞机气动模拟的准确性和有效性。
空气动力学和推进实验室手册 b. tech (iii ...
皮托管：提供普朗特皮托管来测量气流速度。翼型：翼型是二维体，流线型，因此分离仅发生在体部的极端范围内。翼型模型符合 NACA 0018 轴向弦长 16 厘米和 29 厘米，具有 12 个参数攻丝，用于压力分布研究。分离点靠近后缘，产生的工作宽度较小，从而提供低阻力。阻力系数：由于体后方出现尾流，并且流动与上表面分离，因此阻力系数在低角度时较小。翼型由干燥的柚木制成，可长期使用。
引入应用空气动力学替代建模基准案例
从飞机设计到认证，需要大量空气动力学数据以确保最佳性能，符合监管标准并保持结构完整性。这些数据必须跨越整个飞行包络，包括压力和剪切应力分布，全局系数和衍生物。传统上来自飞行测试，风洞实验或数值模拟，这些数据通常具有不同的保真度，从手册方法到高分辨率模拟。近年来，由于人工智能和机器学习的进步，对这些数据有效使用的需求已经增长，从而可以开发快速运行的替代模型。与传统的高保真模拟或实验设置不同，这些设置可能是资源密集型的替代模型，该模型在这些数据集中训练，可以提供与数据库查询相当的快速预测。AIAA应用的空气动力学替代建模（AASM）组的成立是为了将集中在航空航天科学中的数据驱动和AI建模上，并将来自学术界，工业和政府机构的专家团结在一起。AASM组优先考虑对航空航天应用的替代建模的开发，准确性和适用性，包括设计优化，不确定性量化，系统工程和任务分析，这对数字工程生态系统至关重要。为了支持方法论的评估和比较，本文介绍了四个基准案例：一个集成式机翼性能系数的空气动力学数据库，6DOF生成的导弹案例，以及两个集中在表面压力分布的数据集。这些基准强调了相关的替代建模挑战，并将通过AIAA公开提供，为航空航天社区提供宝贵的资源。
所有车辆都可以受益于主动空气动力学
SUV多年来一直处于流行状态，这阻碍了简化样式而不是受益。哪些辅助系统可用于改善阻力系数？这也适用于面板/盒子型货车吗？我们想问：“为什么要妥协？”主动系统的主要好处是，如果您能够在车辆沿着道路上行驶时，车辆的样式（通常是能力）可以与空气动力学的效率分离。这正是我们对主动空气动力学系统的作用。就像您提到的那样，当汽车固定时，车辆仍然可以具有静止的提示，但在某些驾驶条件下转移到了更具空气的纳米式供应。所有车辆都可以从主动空气动力学中受益。
2021 年 3 月 IEA Wind TCP 任务 29 详细空气动力学...
• 美国的研究成果由美国国家可再生能源实验室共同撰写，该实验室由可持续能源联盟有限责任公司运营，为美国能源部 (DOE) 服务，合同编号为 DE- AC36-08GO28308。资金由美国能源部能源效率和可再生能源办公室风能技术办公室提供。文章中表达的观点不一定代表美国能源部或美国政府的观点。美国政府保留，而出版商在接受文章发表时，承认美国政府保留非独占、已付清、不可撤销的全球许可，可以出于美国政府目的出版或复制本作品的已出版形式，或允许他人这样做。本研究的一部分是使用由美国能源部能源效率和可再生能源办公室赞助的位于国家可再生能源实验室的计算资源进行的。
使用 SOAR（轨道空气动力学研究卫星）进行在轨空气动力学系数测量
轨道空气动力学研究卫星 (SOAR) 是一项立方体卫星任务，预计于 2021 年发射，用于研究极低地球轨道 (VLEO) 上不同材料与大气流动状态之间的相互作用。提高对这些高度的气体-表面相互作用的了解以及识别可以最大限度减少阻力或改善空气动力学控制的新型材料，对于设计未来可以在低高度轨道运行的航天器非常重要。这类卫星可能更小、开发成本更低，或者可以提供改进的地球观测数据或通信链路预算和延迟。为了实现这些目标，SOAR 具有两种有效载荷：i) 一组可操纵的翼片，能够将不同的材料或表面处理暴露给具有不同入射角的迎面而来的气流，同时还提供可变的几何形状以研究空气稳定性和空气动力学控制；以及 ii) 具有飞行时间能力的离子和中性质谱仪，可以精确测量原位流动成分、密度和速度。利用精确的轨道和姿态确定信息以及测得的大气流动特性，可以研究卫星在轨道上受到的力和扭矩，并计算出气动系数的估计值。本文介绍了 SOAR 任务的科学概念和设计。描述了使用最小二乘轨道确定和自由参数拟合过程从测得的轨道、姿态和原位大气数据中恢复气动系数的方法，并估计了解析的气动系数的实验不确定度。结果表明，卫星设计和实验方法的结合能够清楚地说明阻力和升力系数随不同表面入射角的变化。阻力系数测量的最低不确定度位于约 300 公里处，而升力系数测量的不确定性随着轨道高度降低至 200 公里而提高。
对多阶段轴向压缩机空气动力学的深度学习建模和建立变化
深度学习对物理模拟（例如计算流体动力学）的应用最近引起了人们的兴趣，并且在不同领域中证明了它们的生存能力。但是，由于高度复杂，湍流和三维流，尚未证明它们可用于涡轮机械应用。用于燃气轮机应用的多阶段轴向压缩机代表了一个非常具有挑战性的情况，这是由于几何和操作变量的流场回归的高差异性。本文展示了深度学习框架的开发和应用，以预测多阶段轴向压缩机的流动场和空气动力学性能。一种基于物理的降低性降低方法解锁了流场预测的潜力，因为它将回归问题从非结构化的问题重新构建为结构化的问题，并减少了自由度的数量。与传统的“ Black-Box”替代模型相比，它通过识别相应的空气动力学驱动程序来为整体性能的预测提供解释性。该模型适用于制造和建造变化，因为已知相关的性能散布对CO 2排放产生重大影响，这构成了巨大的工业和环境相关性的挑战。事实证明，所提出的体系结构可实时实现与CFD基准的准确性，以实时与工业相关的应用。部署的模型很容易集成到燃气轮机的制造和建造过程中，从而提供了通过可行和可解释的数据来分析评估对性能的影响的机会。