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Método de fusión de forebody/inlet de waverider integrado basado en la reconstrucción de nubes de puntos discretas

Autores: Liu, Zhiqi; Yin, Geling; Luo, Mingqiang; Zhang, Jinrong; Heng, Cheekeat

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Método de fusión de forebody/inlet de waverider integrado basado en la reconstrucción de nubes de puntos discretas


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Aeroespacial

Palabras clave

Diseño integrado
Cuerpos delanteros de waverider
Entradas
Reconstrucción de nubes de puntos
Optimización aerodinámica
Protección térmica

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 26

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El diseño integrado de los cuerpos delanteros de waverider y las entradas se considera un desafío crítico en el desarrollo de vehículos a altas velocidades de Mach. Para facilitar la construcción rápida de modelos geométricos integrados para los cuerpos delanteros de waverider y las entradas durante la fase de diseño conceptual, se ha propuesto un método basado en la reconstrucción de nubes de puntos discretas. En este método, las geometrías del cuerpo del waverider y la entrada se utilizan como entradas y se descomponen en la nube de puntos bajo reglas discretas. Esta nube de puntos se vuelve a ajustar para generar nuevas líneas de sección, que luego se elevan a una forma integrada bajo las restricciones de curvas guía. Al modificar las coordenadas de las posiciones de la nube de puntos, la configuración geométrica de la forma integrada se puede ajustar rápidamente, proporcionando soporte inicial para la posterior optimización aerodinámica y protección térmica. Usando este método, se aplicó un enfoque integrado a un cuerpo delantero de waverider y una entrada de giro hacia adentro en una configuración en tándem. Esto logró la coincidencia e integración del cuerpo y la entrada, resultando en una mejora del 15.6% en el coeficiente de recuperación de presión total de la entrada. El tiempo de integración se redujo a solo el 3.18% del tiempo requerido para ajustes manuales tradicionales. Además, la optimización basada en la nube de puntos discreta mejoró la relación de sustentación a resistencia en un 7.83%, demostrando la viabilidad del método propuesto.

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