【行业新闻】美国阿贡国家实验室与雷神技术公司联合开发飞机发动机新型设计技术

导读：据美国阿贡国家实验室网站2020年6月8日刊文，隶属于美国能源部(DOE)的阿贡国家实验室(ANL)与雷神技术研究中心达成了一项新的合作研究与开发协议。这一新协议将改进并减少流体力学模型的计算费用，同时双方致力于改善发动机部件的设计和耐久性。

随着飞机发动机中燃料的燃烧温度达到极高的水平，有必要使用热管理策略来防止损坏飞机部件，例如喷射冷却或气膜冷却。在涡轮和燃烧室壁面附近的薄边界层中，冷却空气和热燃气之间的相互作用产生了可变混合环境，需要研究这一环境以确保更好地设计和提高发动机部件的耐久性。

研究人员正在使用高性能计算和机器学习算法来实现这一目标，流体力学模型可以研究近壁环境中的冷却剂的流动混合和传热，该项目的总体目标是优化现代发动机的燃烧室和涡轮的冷却设计。

通常，飞机发动机使用小尺寸核心机，并在超高压条件下运行。这往往会导致大量的热燃气接近壁面，并增加燃烧室衬套和涡轮叶片上的热负荷。因此，需要关注热管理，而减少冷却空气流量需求的设计改进可以提高发动机的热效率。

飞机发动机的设计人员在研究冷却时需要考虑几个因素。例如，为了优化冷却设计，需考虑如何通过选择特定角度和布置冷却孔来注入冷却空气。

到目前为止，研究人员只有两类通用的模型来研究这些流动问题。一种是高度解析的计算流体力学(CFD)模拟仿真，该仿真虽然可以达到很高的精度，但是却需要大量的计算费用，尤其是在壁面附近的边界区域。另一种则是欠解析的模拟——使用捕获近壁流体力学的模型，从而更快地产生精度较低的解决方案。

这种计算成本更低的模拟方法的问题在于，壁面模型无法捕获实际情况中普遍存在的丰富的流动物理原理。对于那些压力梯度和曲率会产生影响的几何形状，近壁面的复杂现象不一定能被现有模型模拟出来。''

通过利用先进的CFD建模、高性能计算和深度学习的力量，阿贡国家实验室以及雷神技术公司的研究人员计划将这两种方法融合在一起。

首先，他们将使用Nek5000——一种大规模并行CFD代码对大量发动机部件进行壁面解析模拟，该代码最近已针对发动机流量和燃烧建模进行了增强。研究人员将使用Argonne超级计算资源，包括Argonne领军计算设施中的Theta系统。

然后，他们将利用这些模拟生成的高保真度数据来训练更快、计算成本更低的基于深度学习的空间仿真器，以捕获近壁热传导。这种替代模型将能够实现高保真仿真的许多准确性优势，同时以较低的成本执行计算。

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来源：航空简报

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