工程师简化了喷气发动机的设计

 
仰望星空的人也梦想着进入太空。将梦想变为现实取决于无数技术进步。其中之一就是新型火箭发动机和飞机发动机，由于美国能源部(DOE)的阿贡国家实验室的科学家，这些发动机的设计和测试变得越来越容易和便宜。
更好的火箭和喷气发动机将使我们的梦想更接近现实。更重要的是，它们还将使航空运输更清洁，更高效，同时加强我们的国家安全。
航空航天和国防公司多年来花费数十亿美元来设计和测试新型火箭和燃气涡轮发动机。幸运的是，科学家们在建立实验和计算机模拟的良性循环时，可以大幅度削减这项工作。一支由Argonne研究人员组成的团队正在将一种X射线实验与新颖的计算机模拟相结合，以帮助航空航天和国防公司的工程师节省时间和金钱。
该过程始于Argonne的高级光子源(APS)，后者可产生超亮X射线。它们比牙医办公室的亮度高一百万倍。利用APS上的7-BM X射线束线，工程师Brandon Sforzo，Alan Kastengren和Chris Powell使用这款终极3D显微镜窥视了发动机喷油器的钢铁，这使Argonne的能力独树一帜。
“使用任何其他诊断技术，都无法通过钢材对这种细节进行可视化，”阿贡大学的航空工程师Prithwish Kundu说，他开发了根据美国能源部科学用户设施办公室APS的实验得出的预测计算机模型。
斯福尔佐同意。他说：“如果您没有我们这里所拥有的光的亮度，您将看不到这些设备内部发生了什么。” “没有其他人像我们一样使用基于加速器的光源(APS的高亮度X射线束)研究相关条件下的流体动力学。”
早在2019年，该团队就研究了燃气涡轮发动机内的流体动力学并发现了令Sforzo及其同事感到惊讶的行为。 “我们可以看到液体喷雾最终落在意想不到的地方。”
一篇新论文中描述的这些类型的启示可帮助科学家了解最终影响发动机性能，推力和排放物的基本物理原理。它们还给像昆都这样的科学家提供了帮助，这些科学家将这些信息输入到实验室的超级计算机中，这些构建模块(称为边界条件)可以实现高保真仿真。他们打开了许多询问的门。
边界条件是充当护栏的详细参数。在合适的边界条件下，科学家可以建立模型来预测一系列发动机行为，包括压力，温度，质量，转速等，这些在实验期间可能无法测量。
Kundu说：“有了正确的预测模型，我们可以大大降低测试和开发成本。”
工程师简化了喷气发动机的设计
Sibendu Som和他的研究团队讨论了在平衡计算机模拟的洞察力和实际经验数据之间的挑战。该小组站在Argonne的Mira超级计算机前。信用：阿贡国家实验室
减少时间和成本的追求势头强劲。尽管工程技术在高保真3D模型上蓬勃发展，但这些模型通常在超级计算机上运行数月，而超级计算机对于大多数企业来说是稀缺资源。
为了解决这一挑战，Kundu与Opeoluwa Owoyele和Pinaki Pal一起，正在探索一种称为深度神经网络的人工智能，它可以帮助计算机在大型，复杂的数据集中找到模式。他们已经开发了神经网络算法，可以大大减少优化模型所需的时间。这些方程还有助于科学家了解内燃机的内部混乱运行。
昆杜说：“引擎中的参数太多了，人类的大脑无法分析10维空间。”
实验室多物理计算小组的负责人Kundu和Sibendu Som使用Argonne的Blues和Bebop高性能计算机，最近创建了一个高保真模型，用于测量两种不同的喷气燃料在燃气涡轮发动机燃烧室中的行为。
他们的发现?计算模型能够预测“稀喷出”的趋势，在这种情况下，燃气轮机发动机的火焰会随着燃料的减少而发生溅射，如2018年的一项研究所示。
在另一项研究中，帕尔与空军研究实验室合作，为旋转爆震发动机(RDE)开发了高保真度模拟。这些工具将帮助工程师加快RDE的设计，RDE的潜力可能使未来的超音速和高超音速飞行成为可能。
Kundu和Som的团队现在正在与NASA Langley一起模拟超音速燃烧，并将实验室的一些模型添加到航天局的计算流体动力学代码(称为VULCAN)中。
在APS上，Sforzo，Kastengren和Powell试图观察燃料离开喷嘴后的行为。 “我们希望朝着更相关的发动机工况前进-更高的压力，更高的温度，更相关的液体，” Sforzo说。
同时，昆都正在等待这些实验结果。 他说：“如果我们能够描述更接近喷嘴的燃料液滴的直径和速度，我们模型的预测精度将大大提高。”
美国能源部汽车能效和可再生能源办公室，车辆技术办公室资助与汽油和柴油直接喷射有关的燃油喷雾研究计划。