吳立明,姜怡欣,劉小民,覃萬翔,席光

(1.西安交通大學(xué)能源與動(dòng)力工程學(xué)院,710049,西安;2.廣東順威精密塑料股份有限公司,528305,廣東佛山)

翼型是葉輪機(jī)械和飛行器的基本組成單元,當(dāng)翼型發(fā)生動(dòng)態(tài)失速時(shí),迎角的劇烈變化會(huì)引起翼型強(qiáng)烈的氣動(dòng)載荷變化和非定常分離,使得葉輪機(jī)械和飛行器的氣動(dòng)性能惡化,甚至降低結(jié)構(gòu)壽命。因此,對翼型的動(dòng)失速研究及控制是十分重要的[1-3]。隨著仿生學(xué)和流動(dòng)控制的發(fā)展,仿生流動(dòng)控制[4-6]逐漸成為具有重要發(fā)展前景的流動(dòng)控制技術(shù)之一。受鳥類自由飛翔能力的啟發(fā),研究者試圖從鳥類翅膀功能和結(jié)構(gòu)的研究中,提出和發(fā)展新的翼型失速控制方法,以達(dá)到不同應(yīng)用場景下提升翼型氣動(dòng)性能的目的[7]。

Liu等[8]對海鷗、秋沙鴨、水鴨和長耳鸮的翅膀進(jìn)行了3D點(diǎn)云掃描,并對不同截面的翼型進(jìn)行了逆向重構(gòu)。同時(shí)他們基于拍攝的海鷗(seagull)、鶴(crane)、鵝(goose)的飛行視頻,給出了這些鳥類飛行過程中翅膀的運(yùn)動(dòng)學(xué)方程,為仿生翼型和撲翼運(yùn)動(dòng)提供了研究基礎(chǔ)。廖庚華[9]對長耳鸮和雀鷹翅膀進(jìn)行了幾何參數(shù)測量,建立了滑翔姿態(tài)的仿生翼型,研究發(fā)現(xiàn)三維雀鷹翅膀翼型的氣動(dòng)特性要優(yōu)于長耳鸮翅膀的氣動(dòng)特性,這主要是由于兩種翼型的厚度分布、彎度等因素的影響。為了揭示鳥翼特征結(jié)構(gòu)與其氣動(dòng)性能的關(guān)系,李丹宇等[10]基于紅嘴相思鳥、黑尾蠟嘴雀、八哥和家鴿的翅膀重構(gòu)了沿展向方向不同截面位置出的仿生翼型,數(shù)值分析了不同攻角和雷諾數(shù)條件下仿生翼型的氣動(dòng)性能。Ge等[11]基于3D長耳鸮翅膀的掃描點(diǎn)云數(shù)據(jù),通過提取翅膀結(jié)構(gòu)參數(shù),重構(gòu)了仿長耳鸮3D直翼型。在此基礎(chǔ)上,研究了前緣縫翼對仿生直翼型氣動(dòng)性能的影響,前緣縫翼可以提高升力系數(shù)峰值和延緩失速。Wang等[12]在仿生光滑鸮翼的基礎(chǔ)上,采用多元耦合仿生設(shè)計(jì)方法,對仿生光滑鸮翼進(jìn)行了降噪設(shè)計(jì)和優(yōu)化研究,獲得了前尾緣非光滑的多元耦合仿生翼型。與NACA0012翼型對比發(fā)現(xiàn),仿生光滑翼型和多元耦合仿生翼型的噪聲均有所下降,多元耦合仿鸮翼的氣動(dòng)噪聲比仿生光滑鸮翼的氣動(dòng)噪聲降低了9.94 dB。Kl?n等[13]對光滑仿鸮翼和添加絨毛的鸮翼分別進(jìn)行了研究,發(fā)現(xiàn)吸力面添加絨毛的鸮翼在大攻角和高雷諾數(shù)條件下的流動(dòng)分離尺寸明顯減小。詹樅州等[14]以鳥類覆羽為仿生對象,在NACA0018翼型吸力面布置仿生翅片翼,當(dāng)翅片翼處于最佳控制角時(shí)翼型升力系數(shù)最大可以增大約12.76%,16°攻角時(shí)升力系數(shù)增大約23.79%。侯宇飛等[15]受座頭鯨良好的動(dòng)態(tài)傾轉(zhuǎn)特性的啟發(fā),采用仿生波狀前緣翼面來實(shí)現(xiàn)SC1095翼型的動(dòng)態(tài)失速控制。結(jié)果表明采用正弦前緣,翼型在最大迎角附近的失速特性得到緩和,載荷變化平緩。陳柳等[16]基于座頭鯨鰭肢前緣的不規(guī)則凸節(jié)對于空化的控制作用,應(yīng)用于泵葉片的抗空化設(shè)計(jì)。研究結(jié)果表明,仿生凸節(jié)對于軸流泵葉片的剖面薄翼空化同樣具有良好的控制效果。汪睿等[17]基于鴿子翅膀的掃描,逆向重構(gòu)出了鴿子的3D光滑翼型和非光滑翼型,采用數(shù)值模擬方法對兩種翼型的氣動(dòng)性能進(jìn)行分析,研究發(fā)現(xiàn)非光滑翼型在大攻角下具有更好的氣動(dòng)性能和流動(dòng)控制能力,在一定程度上揭示了鴿子在大攻角下高效飛行的原因。許風(fēng)玉[18]將座頭鯨鰭前緣波狀結(jié)構(gòu)以及鸮類尾緣鋸齒結(jié)構(gòu)進(jìn)行組合設(shè)計(jì),用于控制軸流散熱風(fēng)扇轉(zhuǎn)靜干涉噪聲,計(jì)算和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在不同運(yùn)行工況條件下,組合仿生設(shè)計(jì)對風(fēng)扇的降噪效果是不同的。王雷等[19]從長耳鸮靜音飛行的翅膀結(jié)構(gòu)特征及其前緣和尾緣結(jié)構(gòu)獲取靈感,采用多元耦合仿生葉片實(shí)現(xiàn)軸流風(fēng)機(jī)增效和降噪,結(jié)果表明,采用多元耦合仿生葉片的軸流風(fēng)機(jī)在風(fēng)量增加4.69%的同時(shí),噪聲降低了2.0 dB(A)。Tian等[20]對具有不同厚度的仿貓頭鷹翼型的氣動(dòng)性能進(jìn)行研究,篩選出氣動(dòng)性能優(yōu)異的翼型,用以進(jìn)行風(fēng)力機(jī)葉片性能的優(yōu)化設(shè)計(jì),有效提升了風(fēng)力機(jī)的發(fā)電效率。

從以上研究可以看出,仿生翼型及其表面非光滑結(jié)構(gòu)在降低翼型氣動(dòng)噪聲和靜態(tài)失速控制方面具有較大的潛能,但是關(guān)于不同仿生翼型的動(dòng)態(tài)失速特性的研究還鮮有報(bào)道?；诖?本文針對4種具有不同飛行特性的鳥類,采用逆向工程技術(shù)方法,重構(gòu)獲得了4種鳥類沿翅膀展向40%截面位置處的仿生翼型,并采用數(shù)值模擬方法對4種仿生翼型的俯仰振蕩非定常流場進(jìn)行研究,揭示了4種仿生翼型在不同攻角下的氣動(dòng)性能和動(dòng)態(tài)失速特性,以期為葉輪機(jī)械和飛行器的優(yōu)化設(shè)計(jì)提供理論支撐。

1 仿生翼型的建立

長耳鸮、海鷗、水鴨、雀鷹的翅膀在展向比大于0.7的位置處只有初級飛羽,沒有覆羽,而且充分展開的初級飛羽也分開較大,不能形成連續(xù)的翼型。有研究表明,這4種鳥類翅膀沿展向40%截面位置處的翼型的氣動(dòng)性能表現(xiàn)優(yōu)異,升阻比最大[8-9]。因此,本文選擇具有不同飛翔特性的長耳鸮、海鷗、水鴨和雀鷹作為仿生對象,如圖1所示。提取這4種鳥類翅膀40%截面位置處的翼型型線進(jìn)行重構(gòu),獲得仿生翼型。

翼型型線通過中弧線和厚度的關(guān)系得到,相應(yīng)的型線控制方程如下

Zu=Z(c)+Z(t)

(1)

Zl=Z(c)-Z(t)

(2)

式中:Zu和Zl分別為上、下表面的型線分布坐標(biāo);Z(c)為翼型中弧線分布坐標(biāo);Z(t)為翼型厚度分布坐標(biāo)。Z(c)和Z(t)的計(jì)算公式如下

(3)

(4)

式中:η=x/c為無量綱化弦長坐標(biāo);Z(c)max為翼型最大弧度坐標(biāo);Z(t)max為翼型最大厚度坐標(biāo)。

基于文獻(xiàn)[8]的研究,海鷗翼型彎度和最大厚度分布函數(shù)擬合關(guān)系式分別如下

(5)

(6)

水鴨翼型彎度和最大厚度分布函數(shù)擬合關(guān)系式分別如下

(7)

(8)

長耳鸮翼型彎度和最大厚度分布函數(shù)擬合關(guān)系式分別如下

(9)

(10)

式中:ξ為翼型展向比,取ξ=0.4。

式(3)和(4)中的系數(shù)Sn和An分別是描述翼型中弧線和厚度分布的多項(xiàng)式系數(shù)。通過最小二乘法擬合得到各多項(xiàng)式系數(shù)的數(shù)值,從而獲得4種仿生翼型的具體型線。4種仿生翼型函數(shù)表達(dá)式中的系數(shù)如表1所示。

表1 4種仿生翼型函數(shù)表達(dá)式中的系數(shù)Table 1 Coefficients in the function expressions of four kinds of bionic airfoils

采用軟件Geomagic Studio將雀鷹仿生翼型的坐標(biāo)導(dǎo)出,再利用軟件Matlab進(jìn)行上下翼面坐標(biāo)擬合,得出雀鷹翼型上翼面的坐標(biāo)滿足方程[21]為

yup=0.000 6x3-0.036 7x2+1.109 4x+1.198 5

(11)

雀鷹翼型下翼面的坐標(biāo)滿足方程為

ylow=-0.011x3+0.045x2-0.379 3x-1.362 3

(12)

據(jù)此得到4種鳥類的仿生翼型,如圖2所示。

2 網(wǎng)格劃分及數(shù)值計(jì)算方法

2.1 計(jì)算域與網(wǎng)格劃分

對翼型動(dòng)態(tài)失速的模擬需要?jiǎng)泳W(wǎng)格技術(shù),動(dòng)網(wǎng)格技術(shù)包括滑移網(wǎng)格和動(dòng)網(wǎng)格兩種模型,考慮到滑移網(wǎng)格模型不涉及網(wǎng)格變形問題,本文采用滑移網(wǎng)格模型對翼型的動(dòng)態(tài)失速進(jìn)行數(shù)值模擬。進(jìn)出口邊界與翼型表面的距離為20c,其中c代表翼型的弦長。采用速度進(jìn)口和壓力出口的邊界條件,進(jìn)口速度設(shè)定為14.6 m/s,出口壓力設(shè)定為0 Pa。計(jì)算域和劃分網(wǎng)格見圖3。

2.2 邊界條件及湍流模型

翼型繞1/4弦長處,在0°～20°攻角范圍內(nèi)做俯仰振蕩,運(yùn)動(dòng)方程為

α(t)=αm-Δαcos(2πft)

(13)

式中:α(t)為攻角;αm為平均攻角;Δα為振幅,給定αm=Δα=10°;f為俯仰運(yùn)動(dòng)的頻率。翼型俯仰運(yùn)動(dòng)頻率通常用折合頻率F表示:F=πfc/u,其中c代表翼型弦長,u代表來流速度。經(jīng)過換算,得到F=0.05。翼型表面設(shè)定為無滑移邊界。對于湍流計(jì)算,采用計(jì)算流體力學(xué)商業(yè)軟件ANSYS FLUENT中的SSTk-ω湍流模型[22-23]。

2.3 計(jì)算準(zhǔn)確性驗(yàn)證

目前對仿生翼型動(dòng)態(tài)特性的研究相對匱乏,基本沒有仿生翼型動(dòng)態(tài)失速特性的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可供參考,為了驗(yàn)證本文動(dòng)態(tài)失速數(shù)值計(jì)算的有效性,選用具有較多實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的NACA0012翼型[24]作為動(dòng)態(tài)失速計(jì)算準(zhǔn)確性驗(yàn)證的基準(zhǔn)翼型。同時(shí),與文獻(xiàn)[25-26]的數(shù)值計(jì)算結(jié)果進(jìn)行對比,圖4為翼型動(dòng)態(tài)失速計(jì)算準(zhǔn)確性的驗(yàn)證結(jié)果。

圖4中,實(shí)驗(yàn)中的升力由翼型上不同位置的表面壓力測量計(jì)算得到,數(shù)值計(jì)算結(jié)果也是基于相同雷諾數(shù)和縮減頻率下的SSTk-ω湍流模型(詳見ANSYS FLUENT軟件說明手冊)基礎(chǔ)上進(jìn)行的。目前,采用的數(shù)值計(jì)算模型可以在一定程度上有效預(yù)測數(shù)值結(jié)果的變化趨勢。在上沖階段,升力系數(shù)(Cl)與實(shí)驗(yàn)結(jié)果一致,但失速比實(shí)驗(yàn)提前出現(xiàn)。這主要是因?yàn)榉嵌ǔ＠字Z時(shí)均法具有一定的數(shù)值耗散性,降低了流動(dòng)強(qiáng)度,從而使得湍動(dòng)能的計(jì)算值較小。因此,流動(dòng)分離點(diǎn)可能發(fā)生上游偏移,加速了失速的發(fā)展和出現(xiàn)。另一方面,在風(fēng)洞實(shí)驗(yàn)測量中,對高衰減頻率下表面壓力值的實(shí)驗(yàn)測量也是難以得到準(zhǔn)確的測量結(jié)果。

從以上分析可以看出,盡管數(shù)值計(jì)算數(shù)值與實(shí)驗(yàn)值有一定的誤差,但是采用SSTk-ω湍流模型的數(shù)值計(jì)算可以預(yù)測出翼型動(dòng)態(tài)失速過程中的升力系數(shù)變化趨勢。

3 結(jié)果與分析

3.1 升阻力系數(shù)

圖5給出了4種翼型在Re=2.0×105工況下的動(dòng)態(tài)升力曲線。如圖5所示,所有翼型的升力系數(shù)在動(dòng)態(tài)失速開始階段,翼型升力系數(shù)隨著攻角的增大保持線性增長,超過一定攻角后,翼型升力系數(shù)增長緩慢。當(dāng)翼型攻角大于動(dòng)態(tài)失速角時(shí),翼型升力系數(shù)逐漸下降。翼型達(dá)到最大攻角20°之后,翼型開始進(jìn)入下俯階段,隨著攻角的減小,翼型表面的流動(dòng)開始重新附著。在4種翼型中,水鴨翼型的升力系數(shù)峰值最小,為1.75。同時(shí),水鴨的動(dòng)態(tài)失速角在4種翼型中也是最小的,為15°。水鴨翼型的升力系數(shù)在α=18°～20°的范圍內(nèi)波動(dòng)劇烈,動(dòng)態(tài)載荷的劇烈波動(dòng)不利于葉輪機(jī)械和飛行器的性能優(yōu)化設(shè)計(jì)。長耳鸮翼型升力系數(shù)峰值為2.2,在4種仿生翼型中為最大,動(dòng)態(tài)升力系數(shù)的遲滯曲線環(huán)的面積也最大,說明其動(dòng)態(tài)失速的穩(wěn)定性差。雀鷹翼型的升力系數(shù)在上仰階段明顯小于海鷗翼型的升力系數(shù),同樣其升力系數(shù)的遲滯環(huán)面積大于海鷗翼型,穩(wěn)定性劣于海鷗翼型。綜上,海鷗翼型不僅具有較高的動(dòng)態(tài)升力系數(shù)峰值1.94,而且其動(dòng)態(tài)遲滯環(huán)面積較小,穩(wěn)定性優(yōu)于其他3種仿生翼型。

圖6給出了4種翼型在Re=2.0×105工況下的動(dòng)態(tài)阻力曲線。如圖6所示,水鴨翼型的阻力系數(shù)峰值為0.43,明顯大于其他3種仿生翼型的阻力系數(shù),水鴨翼型的阻力系數(shù)峰值比海鷗翼型升力系數(shù)的峰值0.25高39%。鸮翼翼型的阻力系數(shù)峰值次之,為0.32,鸮翼翼型的阻力系數(shù)峰值比海鷗翼型阻力系數(shù)峰值高22%。雀鷹翼型的阻力系數(shù)峰值與海鷗翼型的阻力系數(shù)峰值比較接近,數(shù)值為0.25。在翼型下俯的過程中,雀鷹的阻力系數(shù)峰值與海鷗翼型的阻力系數(shù)峰值基本相同,而在翼型上仰的過程中,雀鷹的阻力系數(shù)峰值大于海鷗翼型的阻力系數(shù)峰值。

綜合圖5和圖6可以看出,水鴨翼型的最大升力系數(shù)最小,最大阻力系數(shù)最大,同時(shí)其動(dòng)態(tài)升力系數(shù)遲滯環(huán)面積較大,穩(wěn)定性較差。長耳鸮翼型的升力系數(shù)峰值最大,穩(wěn)定性較差。雀鷹的升力系數(shù)在上仰階段小于海鷗翼型的升力系數(shù)。因此,從翼型的升阻力系數(shù)、動(dòng)態(tài)遲滯效應(yīng)、穩(wěn)定性來看,在Re=2.0×105工況下,海鷗翼型的整體性能最優(yōu)。

3.2 壓力系數(shù)及流場特性

為進(jìn)一步分析翼型升力系數(shù)的變化原因,并探究4種仿生翼型的動(dòng)態(tài)氣動(dòng)特性,對上仰階段8.85°、15.77°、19.32°、19.98°這4個(gè)攻角和下俯階段15.88°、10.44°這2個(gè)攻角下的流場特征進(jìn)行對比分析。圖7給出4種翼型在各攻角下的壓力系數(shù)變化曲線。

如圖7(a)所示,在α=8.85°時(shí),壓力系數(shù)包圍面積能夠反映出翼型升力系數(shù)的大小,此攻角下長耳鸮翼型壓力系數(shù)所圍面積最大,故長耳鸮翼型在此攻角下的升力系數(shù)最大。長耳鸮翼型、海鷗翼型、雀鷹翼型的壓力系數(shù)在弦長的25%處達(dá)到峰值,而水鴨翼型由于前緣較薄,壓力系數(shù)的峰值在此攻角下出現(xiàn)前緣處,且水鴨翼型前緣駐點(diǎn)形成了較高的壓差(Cp=-2.3～1.0)。雀鷹翼型在前緣的彎度比較小,壓力系數(shù)在弦長的前25%區(qū)域內(nèi)變化相對平緩,壓力系數(shù)從前緣到弦長的25%處呈現(xiàn)一個(gè)平臺(tái)(0.01 m

當(dāng)α=15.77°時(shí),長耳鸮翼型壓力系數(shù)所圍面積同樣最大,故長耳鸮翼型在此攻角下的升力系數(shù)最大。長耳鸮翼型的壓力系數(shù)在弦長的25%處達(dá)到峰值,海鷗翼型、雀鷹翼型的壓力系數(shù)峰值處于翼型的前緣,而水鴨翼型壓力系數(shù)的峰值出現(xiàn)在翼型80%的弦長處,表現(xiàn)為低頭力矩。此時(shí),海鷗翼型、雀鷹翼型和長耳鸮翼型的駐點(diǎn)附近壓差變大,吸力面的壓力系數(shù)增長速度變快,壓力面壓力系數(shù)降低速度變慢;在吸力面的尾緣處(0.15 m

當(dāng)α=19.32°時(shí),4種翼型進(jìn)入失速區(qū)域,翼型的升力系數(shù)開始下降,壓力系數(shù)所圍面積開始減小。水鴨翼型的氣流分離程度最大,翼型上下表面的壓差顯著減小。由于氣流的分離,海鷗翼型、長耳鸮翼型和雀鷹翼型弦長后50%的壓差增大,造成翼型升力的減小。此時(shí),水鴨翼型的分離線在前緣駐點(diǎn)附近,流體在前緣就進(jìn)入流動(dòng)分離,故駐點(diǎn)附近形成的壓差較低。當(dāng)翼型上揚(yáng)到最大攻角19.98°處,翼型處于完全失速的狀態(tài),與α=19.98°時(shí)相比翼型吸力面的流動(dòng)分離情況進(jìn)一步加劇,此時(shí)4種翼型的壓力系數(shù)所圍成的面積明顯降低。4種翼型的升力系數(shù)較失速前也會(huì)明顯減小。

接下來翼型開始進(jìn)入下俯階段,隨著攻角的減小,翼型表面的流動(dòng)分離情況開始改善。從圖7(e)可以看出,海鷗翼型壓力系數(shù)所圍面積最大,升力系數(shù)回升最快,這與圖5反映出的趨勢比較一致。其他翼型的動(dòng)態(tài)遲滯現(xiàn)象比海鷗翼型嚴(yán)重。當(dāng)α=10.44°時(shí),如圖7(f)所示,海鷗翼型上下表面的壓差最大,此時(shí)海鷗翼型在4種仿生翼型中的升力系數(shù)最大。

圖8給出了4種仿生翼型在不同攻角下的渦量流線云圖。在上揚(yáng)階段中當(dāng)α=8.85°時(shí),水鴨翼型在前緣出現(xiàn)了分離渦。其余3種各翼型表面流動(dòng)附著,只有長耳鸮翼型在翼型尾緣處出現(xiàn)了極小的分離渦。當(dāng)α=15.77°時(shí),分離渦覆蓋了幾乎水鴨翼型全部吸力面,接著分離渦向下游移動(dòng),低壓區(qū)向后移動(dòng),此攻角下,雀鷹、長耳鸮和海鷗翼型僅在尾緣出現(xiàn)流動(dòng)分離。當(dāng)α=19.32°時(shí),水鴨翼型表面產(chǎn)生了逆時(shí)針渦結(jié)構(gòu),流場結(jié)構(gòu)更加復(fù)雜,并引起氣動(dòng)性能的進(jìn)一步惡化。長耳鸮、海鷗翼型的分離程度次之,此攻角下雀鷹翼型的流動(dòng)分離程度最小。隨著攻角進(jìn)一步增大,翼型達(dá)到最大迎角19.98°時(shí),結(jié)合圖5看到由于低壓區(qū)和分離渦逐漸遠(yuǎn)離以及渦誘導(dǎo)產(chǎn)生的速度損失,造成翼型升力系數(shù)驟降。隨著攻角開始下俯,翼型表面的流動(dòng)分離逐漸減小,并最終重新附著。

綜上所述,通過翼型流場的可視化,可看到水鴨翼型首先在前緣形成分離渦,屬于前緣失速類型,隨后該分離渦在翼型上表面運(yùn)動(dòng),引起二次分離渦,造成水翼翼型的升力系數(shù)和阻力系數(shù)的劇烈變化。雀鷹、長耳鸮、海鷗翼型的流動(dòng)分離主要由尾緣分離引起,分離渦的影響范圍主要集中在尾緣附近,屬于輕失速類型。從圖8中也可以看出,在整個(gè)動(dòng)態(tài)失速過程中,水鴨翼型在上仰和下俯階段同一攻角下的流場差異較大,顯現(xiàn)出來的動(dòng)態(tài)失速遲滯效應(yīng)明顯,水鴨翼型的穩(wěn)定性最差。海鷗翼型在下俯過沖中的氣流再附著過程快于雀鷹翼型和長耳鸮翼型,因此海鷗翼型在動(dòng)態(tài)失速過程中的遲滯效應(yīng)最小,并且動(dòng)態(tài)穩(wěn)定性最好。

4 結(jié) 論

本文針對長耳鸮、海鷗、水鴨、雀鷹4種鳥類翅膀進(jìn)行了仿生翼型的重構(gòu),采用數(shù)值模擬計(jì)算方法對雷諾數(shù)Re=2.0×105工況下仿生翼型的動(dòng)態(tài)失速特性進(jìn)行了數(shù)值研究,得到的主要結(jié)論如下。

(1)4種仿生翼型中,仿海鷗翼型動(dòng)態(tài)升力系數(shù)所形成的遲滯環(huán)最小,穩(wěn)定性最好。同時(shí),仿海鷗翼型具有較高的動(dòng)態(tài)升力系數(shù)峰值(Cl max=1.94)和較低的阻力系數(shù)峰值(Cd max=0.25),這種翼型適用于高效、穩(wěn)定的飛行器設(shè)計(jì)。

(2)仿水鴨翼型動(dòng)態(tài)升力系數(shù)所形成的遲滯環(huán)最大,穩(wěn)定性差,并且具有較低的氣動(dòng)性能,即仿水鴨翼型產(chǎn)生的升力小(Cl max=1.75)、阻力大(Cd max=0.43);仿雀鷹翼型的穩(wěn)定性與仿海鷗翼型的穩(wěn)定性差不多,但是在上仰階段,仿雀鷹翼型的升力系數(shù)小于仿海鷗翼型。在這4種仿生翼型中,仿長耳鸮翼型的動(dòng)態(tài)升力系數(shù)峰值最大(Cl max=2.2),但是穩(wěn)定性低于仿海鷗翼型。