目前，航空推进技术虽然已经进入喷气时代，但螺旋桨推进系统在低亚声速范围内拉力大、推进效率高、经济性好，这些显著优势使其在民用中短途运输领域和国防领域仍然担任着重要角色，广泛用于各种飞机[1]。螺旋桨飞机的优点是起降要求低、起飞滑跑距离短、航程长、在一定速度范围内耗油率低，但其显著的缺点是螺旋桨推进系统产生的振动和噪声大，长时间飞行时，螺旋桨辐射的强烈噪声严重影响座舱环境和乘员战斗力，因此噪声问题是螺旋桨飞机研制面临的关键技术问题[2]。此外，螺旋桨推进系统对飞机整机气动特性具有重要影响，高负荷、快速旋转的桨叶会在螺旋桨滑流中产生强烈的湍流尾流，从而显著影响下游机翼的空气动力性能[3]。因此，近年来，具备优异空气动力学特性和航空声学特性的螺旋桨开发一直是业内研究的重点[4-5]。在空气动力学设计期间，螺旋桨桨叶表面的全局压力分布起着重要作用，因为它不仅决定了空气动力学载荷，而且还与气动噪声密切相关。因此，迫切需要具有高空间分辨率的全局表面压力数据，以更好地理解所涉及的复杂流动机制并进一步提高螺旋桨性能。通过试验的手段获取高速旋转螺旋桨桨叶表面压力分布通常具有很大的挑战性。N. Nallasamy等[6]在大型螺旋桨上安装了多个扫描阀，并将测量结果与马赫数0.03~0.78范围内的仿真结果进行了比较。但是，由于安装和信号传输困难，测压孔只能在不连续的位置提供数据。此外，大规模螺旋桨测试中存在的强大离心力会导致测量精度降低，并增加设备损坏的风险。为了获得具有较高空间分辨率的压力场，D. Ragni等[7-8]使用了立体粒子图像测速仪（PIV）测量DHC Beaver飞机螺旋桨缩放后的锁相速度场，并通过整合速度分布图计算3D压力分布。但是，此方法对速度场中的测量不确定性敏感，尤其是在边界层中，PIV测量受到桨叶激光反射的干扰。因此，桨叶表面上压力计算的分辨率和精度受到很大限制。相反，压力敏感涂料（PSP）是具有高空间分辨率的基于图像的全局压力测量技术。正如D. Peng等[9]所指出的，快速旋转叶片上的PSP测量面临三个主要挑战：由于曝光时间短而导致信号强度不足、温度引起的误差和图像模糊。V. P. Kulesh等[10]和C. Klein等[11]使用了相位平均系统，该系统在单个图像上累积了多次曝光，以测量快速旋转的螺旋桨叶片上的压力分布。但是，这种方法无法提供任何不稳定的流动特征或周期之间的变化。为了解决这个问题，T. J. Juliano等[12]开发了一种基于单次寿命的方法。在此方法中，使用高能脉冲激光激发PSP，并使用双曝光模式的相机捕获PSP衰减曲线上的两个连续图像。这两个图像之间的强度比代表了PSP的寿命，该寿命与环境压力成反比。此外，还使用了温度敏感涂料（TSP）来测量温度场，从而能够对PSP测量值进行温度校正。为了减少由于快速旋转而引起的图像模糊，Juliano等[13]开发了去模糊算法和基于反卷积方法。图像模糊问题也可以通过硬件方法来解决，例如，基于旋转镜的去模糊系统[14]或具有可控制第二帧曝光时间的调制相机[15]。实际上，图像模糊的程度主要由PSP发光寿命决定。如果寿命足够短，则可以忽略图像模糊的影响，这将在第4节中讨论。由于其较高的信噪比和捕获即时结果的能力，基于单次寿命的方法现已广泛用于不同类型的快速旋转组件（如直升机叶片和压气机叶片）的全局压力测量[16-17]。尽管有上述应用，但很少有研究详细验证螺旋桨桨叶上PSP测量结果的准确性。一个重要的原因是将传统压力传感器应用于螺旋桨桨叶非常困难。此外，有限位置的结果不足以评估全场测量。为了解决此问题，可以使用计算流体力学（CFD）结果与PSP测量结果进行比较验证。在这项工作中，通过PSP测量和数值模拟都获得了特定类型螺旋桨叶片上的压力分布。本文详细比较了PSP测量结果与CFD计算结果，并对测量误差进行了量化。基于全场压力分布，本文讨论了在不同工作条件下的空气动力学性能和可能的流动结构。1　试验设置1.1　风洞及螺旋桨模型试验是在中国空气动力研究与发展中心的5.5m×4m空气声风洞（FL-17）内进行的。这是一座单向低速低湍流风洞，如图1（a）所示。它具有两个可替换的试验段（开口和闭口）。试验段的长度为14m，宽度为5.5m，高度为4m，截面为矩形。开口试验段用于本文介绍的测试试验，其最大风速为100m/s，最小稳定风速为8m/s。开口试验段主要用于声学测试，其背景噪声为75.6dB（距喷嘴出口中心的横向距离为7.95m，截止频率为200Hz，@80m/s）。动压场系数小于0.3％，动压稳定性小于0.003。10.12050/are20220206.F001图1风洞和螺旋桨模型示意图Fig.1Wind tunnel and propeller model螺旋桨模型的驱动和控制采用专门研制的螺旋桨气动声学试验动力系统，该系统主要由300kW高功率密度的永磁交流伺服电机、循环冷却系统、驱动装置、供配电系统、监控系统和测控软件等组成。电机直径240mm，长度700mm，额定输出功率300kW，额定转速5000r/min，最高转速7000r/min，额定转矩573N•m，最大轴向载荷不小于5000N。电机从0~7000r/min无级可调，在0~7000r/min范围内转速控制精度优于0.5r/min。试验模型为某型飞机螺旋桨1∶4缩比模型。螺旋桨模型包含6片桨叶，每片桨叶的直径为1.0m，如图1（b）所示。桨叶由碳纤维复合材料制成，轮毂由合金钢制成。为了减少电动机本身对螺旋桨空气动力性能的影响，电动机轴向前伸出，使螺旋桨毂距电动机100mm。1.2　PSP试验设置通过空气喷枪将聚合物陶瓷PSP（PC PSP）和TSP分别喷涂于两个对称的桨叶。对于PSP桨叶，首先要喷涂由TiO2颗粒和少量聚合物组成的多孔黏合剂层，然后将PtTFPP探针溶液喷涂到多孔黏合剂层上。对于TSP桨叶，首先要喷涂一层白色涂料用以增加信号强度。然后，将透明涂层和Ru(dpp)3溶液的混合物空气喷涂到白色涂层上。PSP和TSP发射的中心波长分别约为650nm和600nm，因此使用600nm长通滤光片消除了激发光源引入的干扰。单脉冲寿命法的数据采集过程如图 2所示，使用CCD相机的双曝光模式连续采集单脉冲激励下PSP荧光曲线上的两张图像（gate 1和gate 2）。随后，通过计算两张图像中信号强度的比值，再利用标定公式得到压力信息。寿命法的使用可有效消除由模型本身位移、振动以及变形导致的激发光光场变化而产生的测量误差。需要指出的是，由于PSP的荧光寿命在PSP表面存在不均匀分布，即使寿命法具有自身参照特性，wind-off图像仍然是必要的。最终得到单脉冲寿命法的Stern-Volmer公式如下(I2/I1)refI2/I1=A(T)+B(T)ppref (1)式中：I1和I2分别是gate 1和gate 2的PSP信号。10.12050/are20220206.F002图2单脉冲寿命法的数据采集过程Fig.2Data acquisition process of single pulse life methodTSP的数据采集处理流程与PSP类似，通过TSP得到桨叶的温度场分布，进而对PSP结果进行温度修正。测量系统主要由PSP涂层、532nm脉冲激光器、双曝光CCD相机、时序控制系统以及一系列光学元件组成。相机和激光器放置在风洞喷口的下方，相对于旋转轴的视角约为45°，如图3所示。PSP数据是使用6种不同的转速（n=1500、2000、3000、3500、4000和4300r/min）和两个不同的自由流动条件（V∞=0和40m/s），总共有12个工作条件。在给定风速下，利用电机旋转提供的触发信号，在固定相位下，控制激光照射模型，利用双曝光模式的PCO.2000相机及同步控制器锁定某一相位连续采集两张照片，采集螺旋桨桨叶两侧表面的温度及压力场。对于每个工作条件，获取20张图像，并计算它们的平均值，以提高信噪比。10.12050/are20220206.F003图3PSP测量系统示意图Fig.3Schematic of PSP measurement system1.3　涂料校准在将涂料喷涂到桨叶上的过程中，同时准备了两个样片分别喷涂PSP和TSP，用于涂料校准。校准主要包括静态校准和动态校准两方面。静态校准是在定制的腔室中进行的，在该腔室中可以分别控制压力和温度，试验装置示意图如图4所示。相机和激光设置与螺旋桨试验中的设置相同。参考条件分别为97kPa和293K，与螺旋桨试验中的条件相同。压力范围和温度范围分别为60~130kPa和289~323K。压力校准结果如图5所示。10.12050/are20220206.F004图4静态标定试验装置示意图Fig.4Schematic of static calibration experimental device10.12050/are20220206.F005图5静态压力校准结果Fig.5Static pressure calibration results压敏漆涂料的动态标定通过激波管完成。激波管利用高压驱动段和低压段间薄膜破裂时产生的激波制造快速压力阶跃变化，通过示波器记录位于低压段端面的压敏漆样品的阶跃响应研究压敏漆的动态特性。相应的试验装置图及试验结果如图6所示。压敏漆的阶跃响应时间可达100μs以内，即频率响应可达10kHz以上。满足螺旋桨使用需求。10.12050/are20220206.F006图6激波管试验装置及结果Fig.6Shock tube experimental device and results2　数值计算除了试验测试外，本文还使用NUMECA Corporation开发的FINE求解器进行数值模拟。使用Spalart-Allmaras湍流模型进行了稳定的RANS（雷诺平均Navier-Stokes）方程评估，这是一个相对简单的单方程湍流模型，但在螺旋桨和对转的螺旋桨仿真中表现良好[18-20]。螺旋桨周围的网格是使用AutoGrid5生成的。图7显示了计算域。进口在螺旋桨上游为8R，出口在螺旋桨下游为12R，其中R为螺旋桨半径。先前的网格敏感度研究是使用4个不同数量的网格节点进行的：5.9×106（网格1）、8.0×106（网格2）、1.0×107（网格3）和1.4×107（网格4）。图8显示了使用这些网格计算出的桨叶表面压力分布。结果表明，中等的网格节点数足以捕获桨叶表面压力分布，因此考虑到模拟速度和精度的平衡，选择了网格2。在大部分桨叶表面上，y+的值保持在5以下。桨叶表面周围的网格如图9所示。在边界条件方面，为远场边界设置了速度、统计温度和统计压力，而在实心壁上设置了绝热防滑边界条件。10.12050/are20220206.F007图7数值仿真的计算区域Fig.7Calculation area of numerical simulation10.12050/are20220206.F008图8网格敏感性研究结果Fig.8Results of grid sensitivity study10.12050/are20220206.F009图9桨叶周围网格Fig.9Grid around blade3　结果与讨论3.1　压力分布分析在V∞=0下，吸力面PSP测量得到的压力分布如图10所示。对于低转速工况（n=1500和2000r/min），除了在叶片尖端附近可以观察到一个小的吸力峰区域，桨叶表面没有明显的压力梯度。随着转速的增加，吸气面的压力迅速下降，弦向压力梯度也逐渐增大，其中弦向压力从前缘到后缘逐渐增加。对于大于3000r/min的转速，可以观察到前缘附近在0.8r/R1之间的明显低压区域。这个特定的低压区域可能是一个强大的前沿涡旋的足迹。在Klein等[11]的工作中也可以发现类似的压力特征。10.12050/are20220206.F010图10无风状态下PSP获得的吸力面桨叶压力分布Fig.10Blade pressure distribution on suction surface obtainedby PSP in windless condition无风状态下不同位置不同转速下的弦向压力分布对比如图11所示。图中，通过三个像素的平均对曲线进行平滑，滤除随机波动干扰。由于在n=1500和2000r/min下的压力梯度较小，因此不包括这两个工况。在桨叶的中部（r/R=0.6），弦向压力变化相对较小，特别是在转速较低时。但是，由于桨叶叶尖附近的低压区域，弦向压力梯度在r/R=0.9时变化更加明显。对于所有4个转速，在 x/c=0.2，r/R=0.9附近和在n=4000和4300r/min的r/R=0.8附近都可以观察到陡峭的变化。这种强低压区域进一步解释了在小提前比的情况下产生大推力，结果如图10所示。10.12050/are20220206.F011图11无风状态下不同位置不同转速弦向压力分布图Fig.11Chordal pressure distribution diagram of different positions and speeds under no wind condition在V∞ =0下，压力面PSP测量得到的压力分布如图12所示。从图中可以看出，随着转速的增大，表面压力逐渐增加，特别是桨尖位置变化明显。10.12050/are20220206.F012图12无风状态下PSP获得的压力面桨叶压力分布Fig.12Blade pressure distribution on the pressure surface obtained by the PSP in no wind风速V∞ =40m/s时，吸力面的压力分布如图13所示。与无风条件相比，吸力面的压降略有恢复。由于风速的影响，桨叶的相对速度方向偏离旋转平面更远，实际迎角较小。因此，压力面和吸力面之间的压力差变小，即使在非常高的转速条件下，在前缘附近也找不到与无风情况相似的低压区域。10.12050/are20220206.F013图1340m/s状态下PSP获得的桨叶压力分布Fig.13Blade pressure distribution obtained by PSP at 40m/s3.2　测量误差分析为了将PSP测量结果与CFD计算结果进行比较，对4种不同工况（两种不同的转速：n=3000和4000r/min，有风和无风）下的压力结果进行定量评估。图14是数值模拟模型以及4000r/min、40m/s下的桨叶表面压力分布结果。数值模拟的螺旋桨拉力与扭矩结果已由试验结果充分考核，验证了数值模拟的可靠性。10.12050/are20220206.F014图14数值模拟模型及典型的桨叶表面压力分布结果（4000r/min，40m/s）Fig.14Numerical simulation model and typical blade surface pressure distribution results（4000r/min，40m/s）对于每种工况，在三个不同的径向位置提取弦向压力分布：r/R=0.6、0.8和0.9。测量得到的压力值与计算结果对比如图15所示。值得注意的是，由于摄像机的安装视角，无法捕捉到接近桨叶前缘弦长5％的部分。因此，PSP试验数据始于约x/c=0.05。对于这4种不同情况，试验结果与计算结果差值的平均值从图15(a)到图15(d)分别为0.66kPa、0.51kPa、1.22kPa和0.43kPa。对于图15(c)中所示的n=4000r/min，V∞=0的情况，PSP和CFD之间的差异最大，尤其是在r/R=0.9的情况下。一种可能的解释是，在高转速条件下，在桨叶尖端附近产生的尖端涡流也可能已经影响了该区域的温度。因此，二维温度分布假设可能导致温度校正中出现系统误差。除了这个小区域外，PSP和CFD结果显示出了良好的一致性。与此同时，根据40幅有风图像的标准偏差（std）评估每个工况下的随机误差。通过计算桨叶的标准偏差分布，并将其平均值作为随机误差，对应的4种工况分别为0.43kPa、0.47kPa、0.55kPa和0.56kPa。由于温度引起的误差和图像模糊的影响随转速增加而增大，因此对于n=4000r/min的情况，随机误差会稍大一些。然而，风速对随机误差影响很小。表1列出了4种工况下的随机误差以及PSP和CFD之间的结果差异。测量测量偏差小于桨叶叶尖动压的5%。10.12050/are20220206.F015图15PSP与CFD结果对比Fig.15Comparison of PSP and CFD results10.12050/are20220206.T001表14种不同工况下的测量误差Table 1Measurement error under different working conditions工况标准偏差/kPaPSP与CFD差异/kPa桨叶叶尖动压/kPan=3000r/min， V∞ = 00.430.6615.90n=3000r/min， V∞= 40m/s0.470.5116.93n=4000r/min， V∞= 00.551.2228.22n=4000r/min， V∞= 40m/s0.560.4329.294　结论本文对某型螺旋桨的空气动力学性能进行了综合研究：通过PSP测量和数值模拟获得螺旋桨叶上的压力分布，同时还使用力平衡来测量螺旋桨叶上的压力分布产生的推力。CFD代码首先通过将模拟空气动力与平衡测量值进行比较来验证。然后，仔细比较了不同工作条件下通过PSP和CFD获得的螺旋桨桨叶压力分布。主要结论如下：（1）PSP测量、力平衡测量和CFD的结果显示出良好的一致性。PSP测量中的随机误差随转速增加略有增大。总体上，PSP测量误差小于桨叶叶尖动压的5%。（2）无风条件下，整体压力和弦向梯度随转速的增加而迅速下降。前缘附近叶尖处的强低压区域解释了在高转速条件下产生的较大推力。然而，流入的气流减小了实际迎角，最终导致压力恢复以及吸力面压力弦向梯度减小。