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发布于 2026/09/03 · 阅读 8

航空工程基本原理被推翻:微粗糙表面可大幅减阻

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航空工程基本原理被推翻:微粗糙表面可大幅减阻

气动阻力是高速飞机、汽车和子弹头列车的一个主要“障碍”。这是因为低气动阻力的设计允许飞行器以更少的能量达到更高的速度。

当飞机或汽车车身高速运动时,其表面会形成一层薄薄的空气层,称为边界层。这个边界层有两种状态:层流(空气有序流动)和湍流(混乱流动)。

空气在低摩擦的层流状态保持的时间越长,空气阻力就越小,但随着速度增加,它会过渡到湍流。减小气动阻力的关键就是延迟这种向湍流的转换。

80多年来,航空工程的一个基本原则是:为了减小气动阻力,物体表面必须光滑。这一前提基于1940年日本科学家谷一郎的研究,他证明了表面粗糙度与湍流转换的关系,并认为当时制造技术无法避免的表面粗糙度阻碍了层流的实现。

然而,1989年谷一郎重新解释了流体工程师约翰·尼古拉泽在20世纪30年代获得的粗糙表面管道实验数据,提出“粗糙度未必只会促进湍流转换并增加流体阻力”。(在物理学中,空气被视为流体。)继承这一想法,由东北大学的古橋康明领导的研究小组在20世纪90年代证明,具有细微纤维状不规则性的纤维粗糙表面在某些条件下具有延迟转换的效果。

同一东北大学研究团队最近宣布了一项将这一想法向前推进的重大发现。东北大学流体科学研究所副教授八木野明子及其研究小组首次在世界上证明,仅通过应用分布式微粗糙度(DMR)——一种肉眼无法分辨的细微且不规则的表面粗糙度——就可以将气动阻力降低高达43.6%。

这项技术从根本上不同于已知的减阻技术——沟槽(“鲨鱼皮”)工艺。沟槽工艺模仿鲨鱼皮上的细长纵向沟槽,通过沿着气流方向雕刻约0.1毫米宽的沟槽,使湍流区域壁面附近产生的涡旋对齐。而DMR则通过随机且微小的不规则性延迟层流向湍流的转换。它影响的流动区域和采用的机制基于完全不同的概念。

无支撑杆风洞中的精确测量

这一成就的关键因素在于采用了一种新的风洞方法。传统的风洞实验存在结构限制:支撑模型所必需的支撑杆和线缆会干扰气流,从而抵消微尺度粗糙度引起的微小空气阻力变化。

东北大学流体科学研究所拥有的世界上最大的1米磁悬挂平衡系统(1m-MSBS)从根本上解决了这个问题。该设备利用电磁力,可以在风洞内无接触地悬浮一个长约1.07米的流线型模型。由于不使用任何支撑杆等手段,它完全消除了对模型周围气流的干扰。

八木野和她的团队在0.35×10⁶到3.6×10⁶的宽雷诺数范围内精确测量了光滑表面和DMR涂覆表面的总阻力系数。(雷诺数是流体中惯性力与粘性力的比值;它是预测流体流动是层流还是湍流的关键指标。)

实验使用了两种类型的DMR:一种由直径38至53微米的玻璃珠构成的凸起图案,另一种通过喷砂处理应用的凹陷图案。DMR涂层的高度仅为边界层厚度的1%,从流体动力学角度来看被归类为“光滑表面”。

实验结果显示,对于DMR涂覆的模型,湍流转换开始的临界雷诺数从约1.9×10⁶增加到2.2×10⁶,并且在转换区阻力显著降低了高达43.6%。此外,在测量到的最高雷诺数(3.6×10⁶)下,应用DMR的表面始终表现出低于光滑表面的阻力系数。

抑制摩擦本身的机制

空气阻力大致可分为两种:压差阻力和摩擦阻力。压差阻力由分离引起,即气流在物体后方从表面分离。而摩擦阻力由流经表面的空气粘性引起,并随着流动保持层流状态而减小。

为了阐明这两种阻力中哪一个是DMR效果的主要因素,研究团队使用了“大涡模拟”(LES),这是一种数值流体动力学计算方法,直接计算大尺度湍流涡旋,并通过模型近似小尺度涡旋。该实验的LES分辨率高达4538万个壁面单元,同时还使用荧光涂料等材料在模型表面观察空气流动。综合分析结合了“油流可视化”,即用荧光涂料涂抹模型表面以目视检查空气流动。

研究人员表示,LES分析建立了一个保守的压差阻力上限(Cp≈0.00021),与不刻意引入人工扰动的层流计算得出的理论值误差在1%以内。然而,本研究中观察到的阻力减少量(ΔCD≈0.001)大约是这一上限的五倍。

即使完全消除物体后部的分离,也只能解释观察到减少量的约20%。换句话说,数值分析定量证实,DMR减小气动阻力的主要因素不是抑制分离,而是摩擦阻力本身的减小。

这一原理从根本上不同于高尔夫球表面的凹坑效应。凹坑通过有意使气流湍流化并抑制后部分离来减小压差阻力。而DMR延迟转换,从而抑制的不是压差阻力,而是壁面摩擦本身。它们是相反的机制。

相对于鲨鱼皮加工的优势

DMR气动减阻的强度在于其极高的被动性和全向性。要使沟槽工艺有效,必须沿着气流方向精确切割沟槽。相比之下,DMR的巨大优势在于表面粗糙度是随机的,不依赖于流动方向。

此外,由于它不需要运动部件或电力,可以以低成本实现高减阻效果。如果将DMR应用于飞机,预计将通过提高燃油效率显著降低运营成本和二氧化碳排放量。

研究团队计划未来进一步优化DMR的形状和分布密度,并扩大适用的速度范围。

本文最初发表于《WIRED日本》,并由日文翻译。

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