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内容介绍
一、研究背景与主题引入
涵道螺旋桨作为一种高效的推进装置，在军事和民用领域均有广泛应用。在军事领域，隐身直升机RAH - 66科曼奇尾桨、野牛气垫船推进器等都采用了涵道螺旋桨技术，其高气动效率、低噪声和强安全性等优势显著提升了军事装备的性能。在民用领域，轮船、特种飞行器、潜艇、飞行汽车、工业无人机及高端航模等也大量运用涵道螺旋桨，为交通运输、娱乐休闲等行业带来了新的发展机遇。
随着低空经济的兴起，对小型高效推进装置的需求日益增长。直径100毫米的涵道螺旋桨因其尺寸适中，适用于多种小型飞行器和航模，具有广阔的市场前景。然而，目前针对该尺寸涵道螺旋桨的系统性设计与分析研究相对较少，其设计方法和性能优化仍存在诸多挑战。因此，开展直径100毫米涵道螺旋桨的设计与分析研究具有重要的理论和实践意义，旨在为小型涵道螺旋桨的设计提供参考，推动相关领域的技术发展。
二、理论基础与前人研究成果回顾
2.1 涵道螺旋桨基本概念与工作原理
涵道螺旋桨是由涵道包围的螺旋桨系统，与孤立螺旋桨相比，具有独特的工作原理。当涵道螺旋桨工作时，气流从涵道入口持续通过螺旋桨，在桨盘处经过加速和增压后，以高速高压的状态流出涵道，从而产生反作用推力。其推力由螺旋桨和涵道共同产生，两者相互影响且与涵道的形状等参数密切相关。通常情况下，在初步设计阶段，采用总拉力的75%由桨盘产生是一个较为合理的初值假设。
2.2 设计理论基础
2.2.1 动量理论
动量理论是涵道螺旋桨设计的重要理论基础之一。其基本假定包括：气流是不可压缩、无粘性的理想流体；将螺旋桨看作一个前进的叶片数无限多的桨盘，气流连续地通过桨盘，在桨盘上产生的拉力均匀分布，桨盘的前后存在压差，但桨盘前后的轴向速度相等（不考虑桨盘的厚度）；动量是均匀、轴对称的，通过桨盘气流无旋转。基于这些假定，可以建立动量方程来分析涵道螺旋桨的推力和功率等性能参数。
2.2.2 叶素理论
叶素理论将螺旋桨叶片沿径向分成若干微段（叶素），假设每个叶素上的流动相互独立，通过分析每个叶素的受力情况，进而得到整个螺旋桨的推力和扭矩。理论与工程实践表明，以轴流风机的叶素理论进行桨叶的初步设计可以得到比较满意的结果。若采用轴流风机的叶素理论进行设计，需确定通过桨盘的流量与桨盘的压力增量。
2.3 前人研究成果
前人在涵道螺旋桨领域开展了大量研究。在设计方法方面，主要有叶素理论和动量定理的工程方法以及基于升力线（面）方法的环流理论方法。工程方法由于没有复杂的运算，具有一定的工程实用性而被广泛应用；环流理论方法随着计算机的发展而逐步完善，能够更精确地分析和计算涵道螺旋桨的性能。在性能研究方面，研究了螺旋桨旋转速度和来流速度、涵道径弦比以及涵道唇口偏转角度等设计变量对涵道螺旋桨气动特性的影响和流动机理。例如，研究表明随着转速的增加，涵道推力占总推力的比例先增加后减小；随来流速度的增加，总推力和推进效率先增大后减小；涵道径弦比对涵道螺旋桨的推力特性有重要影响，研究范围内不同径弦比的涵道螺旋桨的巡航工况下推进效率均大于孤立螺旋桨；向外扩张的涵道唇口其大迎角特性较好，主要体现在大迎角状态下推力较大和失速特性较好。
2.4 当前研究缺口
尽管前人在涵道螺旋桨领域取得了一定的研究成果，但仍存在一些研究缺口。目前对于直径100毫米这样的小型涵道螺旋桨的系统性设计与分析研究相对较少，缺乏针对该尺寸的专门设计方法和性能优化策略。在设计过程中，涵道与螺旋桨之间相互干扰问题的复杂性导致设计难度较大，尤其是桨盘处的诱导速度难以确定，使得设计结果的不确定性增加。此外，现有的研究对于涵道螺旋桨在不同工况下的性能变化规律研究不够深入，难以满足实际应用中对涵道螺旋桨性能的精确要求。
三、研究设计与数据收集
3.1 设计类型
本研究采用基于Matlab模拟的设计方法，结合叶素理论和动量理论对直径100毫米的涵道螺旋桨进行设计。首先，根据设计要求确定涵道螺旋桨的基本参数，如桨盘直径、轮毂比等。然后，利用Matlab编程实现叶素理论和动量理论的计算模型，对桨叶的弦长分布、扭角分布等进行优化设计，以实现高效的气动性能。在设计过程中，考虑涵道对螺旋桨的影响，通过调整涵道的形状参数，如涵道径弦比、涵道唇口偏转角度等，优化涵道与螺旋桨的匹配，提高整个涵道螺旋桨系统的性能。
3.2 数据来源
本研究的数据主要来源于Matlab模拟计算结果和相关的理论参考文献。Matlab模拟计算可以提供涵道螺旋桨在不同设计参数下的气动性能数据，如推力、扭矩、效率等。理论参考文献则为设计方法的选择和参数的确定提供了理论依据和经验参考。
3.3 数据收集方法和过程
3.3.1 参数确定
根据设计要求和经验，初步确定涵道螺旋桨的一些基本参数。例如，选择桨盘直径为100毫米，轮毂比根据类似设计经验初步设定为0.2。涵道的形状参数，如涵道径弦比初步设定为0.5，涵道唇口偏转角度设定为0°。
3.3.2 Matlab编程实现
利用Matlab编程实现叶素理论和动量理论的计算模型。在叶素理论部分，将桨叶沿径向分成若干微段，计算每个微段的升力和阻力，进而得到整个桨叶的推力和扭矩。在动量理论部分，根据动量方程计算通过桨盘的气流速度和压力变化，从而得到涵道螺旋桨的推力和功率。通过迭代计算，优化桨叶的弦长分布和扭角分布，使涵道螺旋桨的性能达到最优。
3.3.3 参数调整与优化
在Matlab模拟计算过程中，不断调整涵道螺旋桨的设计参数，如桨叶的弦长、扭角、涵道的形状参数等，观察气动性能数据的变化。根据性能数据的变化趋势，确定最优的设计参数组合。例如，通过调整涵道径弦比，发现当涵道径弦比为0.6时，涵道螺旋桨的推进效率最高。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
3)
% Nondimensional span range (from hub to tip)
r = linspace(Rhub/R, 1.0, 2000);
% ---------------- Alpha distribution ----------------
r_alpha_points = [0.3, 0.51, 1.0]; % given nondimensional stations
alpha_points_deg = [45, 20, 10]; % corresponding alpha (deg)
alpha_r_deg = interp1(r_alpha_points, alpha_points_deg, r, 'linear', 'extrap');
alpha_r = deg2rad(alpha_r_deg); % convert to radians
% ---------------- Chord distribution (fit hyperbola) ----------------
r_chord_points = [0.3, 0.51, 1.0];
C_points = [0.02, 0.025, 0.02]; % chord values (m)
A_fit = [1./r_chord_points(:), ones(size(r_chord_points(:)))];
x_fit = A_fit \ C_points(:); % least-squares [a; b]
a = x_fit(1); b = x_fit(2);
C_r = a ./ r + b;
C_r(C_r < 0) = eps; % avoid negative chord
% ---------------- Lift coefficient (piecewise) ----------------
Cl_r = zeros(size(r));
Cl_r(r <= 0.51) = 0.39 + 0.687 . alpha_r(r <= 0.51);
Cl_r(r > 0.51) = 0.31 + 0.0916 . alpha_r(r > 0.51);
% ---------------- Differential thrust coefficient integrand ----------------
prefactor = 0.5 (N / (pi R));
dCT = prefactor . C_r . Cl_r .* (r.^2);
% ---------------- Integrate to get CT ----------------
CT = trapz(r, dCT);
% ---------------- Rotor disc area ----------------
A_rotor = pi * R^2;
% ---------------- Tip speed ----------------
omega = 2piRPM/60; % rad/s
Vtip = omega * R;
% ---------------- Total thrust ----------------
T = rho A_rotor Vtip^2 * CT;
🔗 参考文献
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2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
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