Durch seine Fähigkeit, senkrecht zu starten und zu landen sowie in der Luft zu schweben, zeichnet sich der Hubschrauber deutlich gegenüber anderen Fluggeräten aus. Ziel des vorliegenden Forschungsvorhabens war die hochgenaue Erfassung von Blattspitzenwirbeln in einer CFD-Simulation, um dadurch die quantitative Vorhersage von BVI (Blade-Vortex-Interaction)-Luftlasten bei einem Hubschrauberrotor im langsamen Vorwärts-Sinkflug zu ermöglichen. Im Rahmen des Vorhabens wurde das CFD-Verfahren FLOWer um die Möglichkeit erweitert, wirbelangepasste Chimera-Kindnetze bei der Simulation von Hubschrauber-Hauptrotoren zu verwenden. Das entwickelte Verfahren wurde anhand eines geeigneten BVI-Testfalls erprobt. Zu diesem Zweck wurde der bekannte HART-II-Testfall ausgewählt, für den umfangreiche Messdaten sowohl für die Aerodynamik als auch für die Blattdynamik zur Verfügung stehen. Die numerische Simulation wurde unter Verwendung von schwacher Strömungs-Struktur-Kopplung durchgeführt, und der Rotor wurde auf die experimentellen Lasten getrimmt. Das Hauptziel des Vorhabens, die quantitative Erfassung von BVI, stellte sich als sehr anspruchsvoll heraus, konnte aber durch Verfeinerung der Wirbelnetze erreicht werden. Die erzielten Ergebnisse stellen die Grundlage für ein akustisches Postprocessing dar, das sich im Rahmen weiterer Arbeiten an die durchgeführten Untersuchungen anschließen sollte. Damit wird es möglich, den durch BVI erzeugten Lärm mit der geforderten Genauigkeit zu erfassen, was die Voraussetzung für die Untersuchung geeigneter Lärmreduktionsmaßnahmen ist.


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    Title :

    Hochgenaue Wirbelerfassung und -erhalt mit Hilfe automatisch angepasster, nachgeführter eingebetteter Wirbelnetze. Complete Helicopter Advanced Computational Environment - CHANCE. Schlussbericht. Berichtszeitraum: 01.07.2003 - 30.06.2006


    Contributors:

    Publication date :

    2006


    Size :

    62 Seiten, 28 Bilder, 5 Tabellen, 77 Quellen


    Type of media :

    Report


    Type of material :

    Print


    Language :

    German