NÂNG CAO HIỆU QUẢ THIẾT KẾ MŨI CHÓP CHO THIẾT BỊ BAY  TỐC ĐỘ CAO BẰNG PHƯƠNG PHÁP MÔ PHỎNG ĐA BƯỚC  KẾT HỢP TÍNH TOÁN KHÍ ĐỘNG HỌC

Hoàng Thế Dũng; Dương Quốc Việt

doi:10.34238/tnu-jst.14302

NÂNG CAO HIỆU QUẢ THIẾT KẾ MŨI CHÓP CHO THIẾT BỊ BAY TỐC ĐỘ CAO BẰNG PHƯƠNG PHÁP MÔ PHỎNG ĐA BƯỚC KẾT HỢP TÍNH TOÁN KHÍ ĐỘNG HỌC

Thông tin bài báo

Ngày nhận bài: 22/12/25 Ngày hoàn thiện: 11/02/26 Ngày đăng: 24/02/26

Các tác giả

1. Hoàng Thế Dũng, Cục Quản lý Công nghệ - Tổng cục Công nghiệp quốc phòng
2. Dương Quốc Việt , Viện Tên lửa - Viện Khoa học và Công nghệ quân sự

Tóm tắt

Nghiên cứu này giới thiệu phương pháp mô phỏng đa bước kết hợp với tính toán khí động học để tối ưu hóa thiết kế mũi chóp cho thiết bị bay tốc độ cao. Phương pháp này sử dụng mô phỏng CFD để tính toán chính xác hệ số cản Cx và vận tốc thiết bị bay trong suốt quá trình bay, từ khi phóng cho đến khi động cơ kết thúc hoạt động, với các điều kiện khí quyển thay đổi theo độ cao. Đối tượng nghiên cứu là thiết bị bay có đường kính 122 mm, khối lượng cất cánh 35 kg, sử dụng động cơ có lực đẩy 6300 N trong 4,3 giây, được phóng theo phương gần thẳng đứng. Mũi chóp thiết bị được làm bằng vật liệu bakelite để đảm bảo tính trong suốt tín hiệu GNSS cho mô-đun GPS-IMU lắp ở đầu mũi. Mô phỏng được thực hiện trong dải Mach biến thiên, tùy theo vận tốc thực tế của thiết bị trong quá trình bay, nhằm giảm lực cản khí động mà không làm tăng chiều dài tổng thể của thiết bị. Kết quả thử nghiệm thực tế đo vận tốc bằng radar Doppler cho thấy sai số dưới 6,71% so với mô phỏng, chứng minh tính chính xác của mô hình. Nghiên cứu này mở ra hướng phát triển thiết kế hiệu quả với chi phí thấp cho thiết bị bay vượt âm cỡ nhỏ tại Việt Nam, đồng thời đóng góp vào việc áp dụng phương pháp mô phỏng đa bước cho các nghiên cứu khí động học phức tạp.

Từ khóa

Mũi chóp khí động; Mô phỏng đa bước; Thiết bị bay tốc độ cao; Tối ưu lực cản; Tốc độ vượt âm

Toàn văn:

PDF

Tài liệu tham khảo

[1] Y. Cheng and H. Zhang, “Research on Aerodynamic Optimization Method of Multistage Axial Compressor under Multiple Working Conditions Based on Phased Parameterization Strategy,” Mathematical Problems in Engineering, vol. 2021, no. 1, 2021, doi: 10.1155/2021/5518507.

[2] Y. Tsunoda, “Evolutionary Multi-Objective Aerodynamic Design Optimization Using CFD Simulation Incorporating Deep Neural Network,” Fluid Dynamics, 2023. [Online]. Available: https://doi.org/10.48550/arXiv.2304.14973. [Accessed Jan. 25, 2026].

[3] H. Rao, “Aerodynamic Optimization Design of Supersonic Wing Based on Discrete Adjoint,” Aerospace, vol. 10, no. 5, 2023. [Online]. Available: https://doi.org/10.3390/aerospace10050420. [Accessed Jan. 25, 2026].

[4] J. R. R. A. Martins, “Aerodynamic design optimization: Challenges and perspectives,” Computers & Fluids, vol. 239, 2022, doi: 10.1016/j.compfluid.2022.105391.

[5] T. P. Astakhova and I. O. Tolkacheva, Ballistic Design of Flight Vehicles. Moscow State Technical University Press (MSTU, (In Russian), 1990.

[6] S. H. Cheung and T. A. Edwards, “Supersonic Airplane Design Optimization Method for Aerodynamic Performance and Low Sonic Boom,” NASA, 1992. [Online]. Available: https://ntrs.nasa.gov/ api/citations/19920076743/downloads/19920076743.pdf. [Accessed Jan. 25, 2026].

[7] J. H. Ferziger and M. Peric, Computational Methods for Fluid Dynamics, Springer Nature, 2020, doi: 10.1007/978-3-319-99693-6

[8] J. R. R. A. Martins and J. J. Alonso, “A Coupled-Adjoint Sensitivity Analysis Method for High-Fidelity Aero-Structural Design,” Optimization and Engineering, vol. 6, pp. 33-62, 2005, doi: 10.1007/s11081-004-7739-5.

[9] S. Eyi, K. M. Hanquist, and I. D. Boyd, “Aerothermodynamic Design Optimization of Hypersonic Vehicles,” Aerospace, vol. 33, no. 2, 2019, doi: 10.2514/6.2018-3108.

DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.14302

Các bài báo tham chiếu

Hiện tại không có bài báo tham chiếu



Ghi nhớ