ヘリコプターのローターの動的失速

動的失速はヘリコプターのローターにおける危険な現象の1つであり、ローターブレードに大きなねじり空気負荷と振動を引き起こす可能性があります。^{[1] [2]}比較的低速で失速が発生する固定翼航空機とは異なり、ヘリコプターのローターにおける動的失速は、高対気速度時やヘリコプターの高負荷率での操縦中に、時間依存のブレードのフラッピング、周期的なピッチ、および後流の流入により、ブレード要素の迎え角（AOA）が激しく変化するときに発生します。たとえば、 V _NEに近い速度で前進飛行中、速度が を超えることはなく、前進ブレードと後退ブレードはほぼ動作限界に達しますが、ブレード表面には流れが付着したままになります。つまり、前進ブレードは高いマッハ数で動作するため、AOA の値は低くても衝撃による流れの分離が発生する可能性があります。一方、後退ブレードははるかに低いマッハ数で動作しますが、AoA の値が高いため失速が発生します (前進ブレードの圧縮率と後退ブレードの失速も参照)。

動的失速の影響により、ヘリコプターの性能は次のようにいくつかの点で制限されます。

• 最大前進飛行速度と推力。
• ブレードの構造負荷が高くなり、過度の振動やブレードの構造損傷を引き起こす可能性があります。
• 制御システムの負荷、操縦能力、および操縦性。
• ヘリコプターのダイナミックなパフォーマンス。

可視化は、ヘリコプターのローターの動的失速の空気力学的原理をよりよく理解するための鮮明な方法と考えられており、調査は通常、2D 翼の非定常運動の解析から始まります (ブレード要素理論を参照)。

風洞実験により、非定常運動における翼の挙動は準定常運動における挙動とはかなり異なることが判明した。翼上部表面での剥離は、後者よりも AoA の値が大きい方が起こりにくく、最大揚力係数をある程度まで増加させることができる。非定常条件下での剥離開始の遅延に寄与する 3 つの主要な非定常現象が特定されている: ^[3]

• AoA が時間に対して増加している状態では、循環によって生じる流れの不安定性が翼の後縁で後流に放出され、同じ AoA での定常ケースと比較して揚力と逆圧力勾配が減少します。
• 運動学的に誘発されるキャンバー効果により、正のピッチレートは、所定の揚力値に対して前縁圧力と圧力勾配をさらに減少させる。^{[4] [5] [6]}
• 外部の圧力勾配に応じて、境界層内では、顕著な流れの分離がない場合でも流れの逆転が発生するなど、追加の非定常効果も発生します。^[7]

2D翼型における動的失速の発達過程は、いくつかの段階にまとめることができる。^{[8] [9]}

• ステージ 1: AoA が静的失速角を超えますが、ピッチ レートの運動学によって生成される逆圧力勾配の減少により、流れの分離が遅れます。
• ステージ 2: 翼の前縁領域から流れの剥離と渦乱れが形成されます。この渦は前縁渦 ( LEV ) または動的失速渦 ( DSV ) と呼ばれ、翼が上面上にある限り翼に追加の揚力を与え、翼弦を横切って下流に移動するときに機首下げピッチングモーメント (モーメントブレーク、モーメントストール) が大幅に増加します。
• ステージ 3: DSV が後流に入ると、揚力係数の急激な減少 (揚力ブレーク、揚力失速) が発生します。

• ステージ 4: 翼型の上面で流れが完全に分離し、機首下げピッチモーメントがピークに達するのが観察されます。
• ステージ 5: AoA が徐々に減少し、静的失速角よりもかなり小さくなると、完全な流れの再付着が達成されます。^[10]遅延の理由は、第一に、完全に分離された流れから再付着した流れへの再編成、第二に、負のピッチ レートによる前縁圧力勾配への逆運動学的な「誘導キャンバー」効果です。^[3]

理想的な2D実験の非定常メカニズムはすでに包括的に研究されているが、ローター上の動的失速は3次元的な特徴の違いが顕著である。Bousmanによる十分に収集された飛行データによると^[11] 、 DSVの発生場所は「密集」しており、揚力オーバーシュートと大きな機首下げピッチングモーメントが特徴で、3つのグループに分類できる。

• わずかな流れの分離。
• 空気荷重の偏差が低く、ヒステリシスが小さい。
• 粘性領域の厚さは翼の厚さと同じ順序です。
• 翼型形状、低減周波数、マッハ数に対する感度。

• 渦放出現象の支配。
• 空気荷重の偏差が大きく、ヒステリシスが大きい。
• 粘性領域を翼弦長のオーダーまで拡張する。
• 翼型形状に対する感度が低くなり、周波数とマッハ数が減少する。
• 失速後の空気荷重の急激なオーバーシュート。

AoAの平均値の増加は、より顕著な流れの分離、揚力とピッチモーメントのオーバーシュートの増加、および空気負荷ヒステリシスの増大を招き、最終的には深い動的失速につながる可能性があります。^[12]

振動の振幅も翼の失速挙動にとって重要なパラメータである。振動角が大きいほど、深い動的失速が発生する傾向がある。^[8]

低減周波数の値が高いほど、より高いAoAでの流れの剥離の開始が遅れ、運動学的に誘発されるキャンバー効果が増加するため、空気負荷のオーバーシュートとヒステリシスが確実に減少します。しかし、低減周波数がかなり低い場合、つまり渦放出現象は起こりにくく、ディープダイナミックストールも起こりにくくなります。^[8]${\displaystyle k}$${\displaystyle k<0.05}$

翼型形状が動的失速に与える影響は非常に複雑です。図に示すように、キャンバー翼型では揚力失速が遅れ、最大機首下げピッチモーメントが大幅に減少します。一方、前縁が鋭い翼型では失速の開始がより急激になります。^[8]詳細はこちらをご覧ください。^[13]

前進飛行中のヘリコプターのブレード要素への流れのスイープ角度は重要になる場合があります。これは、ブレードの前縁に対する速度の半径方向成分として定義されます。

${\displaystyle \Lambda =\arctan {\frac {U_{R}}{U_{T}}}=\arctan {\frac {\mu \cos {\psi }}{r+\sin {\psi }}} }$

実験データに基づくと、スイープ角30°では、低速での先端渦の対流により失速の開始をより高いAoAまで遅らせ、揚力、ピッチモーメント、ヒステリシスループの規模の変動率を減らすことができます。^[14]

図が示すように、レイノルズ数の影響は小さく、低減周波数k=0.004の低い値では失速オーバーシュートは最小限であり、ヒステリシスループの大部分は渦放出ではなく再付着の遅延に起因すると考えられます。^[8]

Lorberら^[15]は、最も外側の翼ステーションでは、翼端渦の存在により、定常および非定常の揚力とピッチングモーメントヒステリシスループの両方に、定常渦誘起揚力の要素によるより非線形の準定常挙動が与えられるが、振動が失速する残りの翼ステーションでは、2次元の場合と特に違いはないことを発見した。

前進飛行中、ローターのブレード要素は時間とともに変化する入射速度に遭遇し、追加の非定常空力特性につながります。実験を通じていくつかの特徴が発見されており、^{[16] [17] [18]}、たとえば、AoAに対する速度変化の位相に応じて、LEVの放出の開始とLEVの弦方向対流が異なるように見えます。^[18]しかし、数学モデルを採用してこの問題をよりよく理解するには、より多くの研究が必要です。

動的失速挙動を予測するための数学モデルには、主に半経験的モデルと数値流体力学法の 2 種類があります。後者の方法では、動的失速のプロセス中の複雑な流れ場のため、完全なナビエ・ストークス方程式と適切なモデルが採用されており、いくつかの有望な結果が文献で発表されています。^{[19] [20] [21]}ただし、この方法を正確に使用するには、適切な乱流モデルと遷移モデルを慎重に選択する必要があります。さらに、この方法は、研究目的やヘリコプターのローターの事前設計には計算コストがかかりすぎる場合もあります。一方、これまでに、古典的な非定常薄翼理論に基づき、経験的係数でパラメーター化された一連の線形方程式と非線形方程式を含むいくつかの半経験的モデルが、十分な精度を提供できることが示されています。したがって、経験的係数を修正するには多数の実験結果が必要であり、これらのモデルは、異なる翼型、マッハ数などの広範囲の条件に一般的に適応できないことが予測されます。

ここでは、動的失速のモデリングに関する洞察を提供するために、2 つの典型的な半経験的手法を紹介します。

このモデルは当初Gross&Harris ^{[22]とGormont [23]}によって開発され、基本的な考え方は次のとおりです。

動的失速の開始は 、 ${\displaystyle \alpha _{DS}=\alpha _{SS}+\Delta \alpha _{D}}$

ここで、は動的失速の臨界AoA、は静的失速AoAであり、次のように表される。 ${\displaystyle \alpha_{DS}}$${\displaystyle \alpha_{SS}}$${\displaystyle \デルタ\alpha_{D}}$

${\displaystyle \Delta \alpha _{D}=\gamma {\sqrt {{\dot {\alpha }}c/V_{\infty }}}}$、

ここで、は AoA の時間微分、はブレード弦、は自由流速度です。この関数は経験的であり、形状とマッハ数に依存し、揚力とピッチングモーメントによって異なります。 ${\displaystyle {\dot {\alpha}}}$${\displaystyle c}$${\displaystyle V_{\infty}}$${\displaystyle \gamma}$

空気荷重係数は、適切な低減された強制周波数での Theodorsen の理論から導かれた等価迎え角と、次のように基準角度を使用して静的データから構築されます。 ${\displaystyle \alpha_{eq}}$${\displaystyle \alpha _{r}=\alpha \pm \gamma {\sqrt {{\dot {\alpha }}c/V_{\infty }}}}$

${\displaystyle C_{L}={\frac {\alpha _{eq}}{\alpha _{r}}}C_{L}(\alpha _{r})}$、、、ここで回転の中心点となります。 ${\displaystyle C_{D}=C_{D}(\alpha _{r})}$${\displaystyle C_{M}=(0.25-x_{CP})C_{L}(\alpha _{r})}$${\displaystyle x_{CP}}$

このモデルを使用したヘリコプターローターの包括的な解析は参考文献に掲載されています。^[23]

このモデルは当初Beddoes ^[24]とLeishman&Beddoes ^{[25]によって開発され、Leishman [26]とTyler&Leishman [27]}によって改良されました。

このモデルは、動的失速物理を記述するための3つの異なるサブシステムから構成されている。^[3]

• 圧縮性インディシャル応答関数を使用した非定常（線形）空気荷重（圧縮性の影響を含む）の添付フローモデル。
• 非線形空気荷重の分離流モデル（キルヒホッフ・ヘルムホルツ理論）
• 前縁渦による空気荷重に対する動的失速モデル。

このモデルの大きな利点の1つは、比較的少ない経験的係数を使用し、各マッハ数における4つを除くすべての係数が静的翼型データから導出されることです。^[3]

• ヘリコプター
• 回転翼航空機
• ヘリコプターのローター
• 失速（流体力学）
• 後退ブレード失速
• 頻度の減少
• 揚力係数
• 攻撃角度