Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА I. Эволюция струйно-вихревого следа 13
1.1 Модификация к-є модели турбулентности для задач спутного следа 15
1.1.1 Постановка задачи 16
1.1.2 Адаптация модели 19
1.2 Численное моделирование спутного следа за самолетом 24
1.2.1 Постановка задачи 24
1.2.2 Результаты расчетов 28
1.3 Сравнение результатов численного моделирования в рамках 2d rans с данными летного эксперимента 36
1.3.1 Метод расчета и постановка задачи 36
1.3.2 Методика обработки экспериментальных данных . 38
1.3.3 Результаты обработки экспериментальных данных и сравнение с результатами численного расчета 39
ГЛАВА II. Кинетика спутного следа 45
2.1 Глзокинетическая кластерная модель 48
2.1.1 Квазиравповесный случай 48
2.1.2 Кеазнстационарный случай 60
2.2 Результаты моделирования кластеров в спутном следе 64
ГЛАВА III. Визуализация спутного следа 67
3.1 Модель молекулярного поглощения излучения 71
3.1.1 Молекула Н20. 71
3.1.2 Молекула (Н20)2 79
3.1.3 Молекула 02 86
3.1.4 Оптические характеристики спутного следа 87
3.2 Ослабление излучения атмосферным аэрозолем, дождём и туманом 90
3.2.1 Обитая методика расчёта 90
3.2.2 Сечения ослабления, рассеяния и поглощения 93
3.2.3 Плотность распределения капель по размерам 96
3.3 Проблемы обнаружения следа 98
Выводы 102
Литература
- Численное моделирование спутного следа за самолетом
- Методика обработки экспериментальных данных
- Квазиравповесный случай
- Ослабление излучения атмосферным аэрозолем, дождём и туманом
Введение к работе
При полете в атмосфере за самолетом образуется вихревой след, состоящий из пары вихрей противоположенного знака. При определенных атмосферных условиях, вихревой след может достаточно долго сохранятся в атмосфере и представлять опасность для последующих самолетов (рис. 1). Выдерживание безопасной дистанции между самолетами приводит к ограничению пропускной способности аэропорта, что может приводить к большим экономическим потерям.
Рис. 1. Визуализация вихревого следа за самолетом В747 вблизи земли.
Актуальность работы определяется потребностью создания аэродромной системы регулирования пропускной способности. Разработка подобных систем ведется с середины 90-х годов и в настоящее время рассматриваются три основных составляющих: подсистема зондирования вихрей, метеорологическая подсистема и подсистема прогноза эволюции следа (Hinton et al. 2000, Gerz et al. 2002, Rutishauser et al. 2003). Ha основании данных о погодных условиях, используя данные о текущем местоположении и мощности вихревых жгутов, подсистема прогноза должна в режиме реального времени предсказывать местоположение вихрей на заданное время вперед. Используя эти прогнозы, диспетчерская служба могла бы давать рекомендации пилотам самолетов о выборе безопасного посадочного интервала. Такая система особенно полезна для аэропортов со сложной топологией ВПП. Наличие параллельных и пересекающихся полос усложняет проблему из-за возможности переноса вихрей с одной полосы на другую и накладывает дополнительные требования на выбор посадочной траектории.
Идея использовать продукты выхлопа двигателей для визуализации вихревого следа {Stasenko et al. 1998) происходит из повседневного наблюдения конденсационных следов на фоне ясного неба (рис. 2). Многочисленные летные эксперименты показывают, что для крейсерских режимов полета, продукты сгорания, как правило, попадают в область вихревых жгутов и остаются там до момента разрушения следа. Атмосферные условия, соответствующие режиму посадки, существенно отличаются от атмосферных условий крейсерского полета, поэтому при полете на глиссаде конденсационный след не образуется. Под конденсационным следом в данном случае подразумевается субмикронный аэрозоль, наблюдаемый в видимом диапазоне. Вместе с тем, протекающие в следе предконденсационные процессы могут приводить к образованию различных молекулярных кластеров, которые могут быть использованы для обнаружения спутного следа в спектральных диапазонах отличных от видимого диапазона длин волн.
Рис. 2. Конденсационный след за самолетом. Одним из главных требований к системе визуализации спутного следа является возможность обнаружения следа в условиях плохой видимости, когда посадка самолета осуществляется "по приборам". В последние годы широкое развитие получили методы обнаружения в микроволновом диапазоне длин волн. Данный спектральный диапазон характеризуется малым влиянием аэрозолей (дымка, туман, облако, дождь и др.) на ослабление излучения по сравнению с более высокочастотными диапазонами.
Основными оптическим характеристиками среды являются коэффициенты поглощения и рассеяния излучения. Из классической теории Ми известно, что для заданного диапазона длин волн, излучение наиболее эффективно рассеивается частицами, размером порядка длинны волны. Для субмиллиметровых и миллиметровых волн, подобные частицы имеют слишком большой размер и массу и не могут оставаться в следе. Поэтому для визуализации следа в данном диапазоне длин волн необходимо применять методы, использующие в качестве оптической характеристики коэффициент поглощения. Одним из подобных методов является метод радиотеплолокации {Перцов it др. 1970).
Спектральная зависимость коэффициента поглощения в микроволновом диапазоне длин волн характеризуется линиями поглощения мономеров водяного пара и молекулярного кислорода, а также "континуумом", характеризующим окна прозрачности. Несовпадение экспериментальных и расчетных данных по коэффициенту поглощения в окнах прозрачности рассматривалось во многих работах {Кукгш и др. 1975, Катков и др. 1994) и окончательного объяснения данного факта в настоящее время нет. Аналогичное расхождение экспериментальных и расчетных данных наблюдается в инфракрасном диапазоне (Carlon 1981, Ptashnik et ah 2002). Одним из объяснений такого избыточного поглощения является вклад малых кластеров водяного пара. Величина этого вклада долгое время оставалась не ясной по причине отсутствия данных о концентрации малых кластеров в атмосфере. Другой причиной, объясняющей избыточное поглощение, является неверное описание формы спектральных линий мономеров воды {Макушкин 1982). Развитие квантово-химических методов (типа Хартри-Фока) позволило более точно рассчитать структуру и параметры молекулярных кластеров. На основании этих расчетов оказалось возможным рассчитать коэффициенты поглощения малых кластеров воды и оценить их вклад в суммарный коэффициент поглощения в окнах прозрачности. Нелинейная зависимость концентрации кластеров (следовательно, и коэффициента поглощения) от влажности и температуры может быть использована в качестве "особой" характеристики спутного следа при визуализации следа в СБММ диапазоне длин волн.
Расчет концентрации кластеров воды в спутном следе за самолетом требует точных данных о пространственном распределении температуры и влажности в следе. Необходимо смоделировать процесс эволюции "горячих и влажных" струй двигателей в следе за самолетом. Известно, что даже на крейсерском режиме полета, при определенных условиях, струи двигателей не попадают в вихревой след (рис. 3).
Рис.3. Конденсационный след за В-747: размытый след соответствует струям, не попавшим в вихревой след, тонкий след соответствует вихревым ядрам.
Посадочный режим характеризуется образованием за самолетом сложной многоядерной вихревой пелены, поэтому эволюция струйно- вихревого следа носит гораздо более сложный характер и зависит от конкретной компоновки самолета. Моделирование процессов турбулентного переноса в вихревом следе требует рассмотрения эффектов реламинаризации потока в ядрах завихренности и учета внешней атмосферной турбулентности.
Адаптация моделей турбулентности для задач с сильной закруткой потока представляет собой отдельную сложную проблему (Лакгшшинараяна 1987), для верификации и настройки подобных моделей необходим обширный экспериментальный материал.
Диссертация состоит из трех глав.
В Главе I проводится адаптация k-є модели турбулентности для задач с сильной закруткой потока и при наличии внешней атмосферной турбулентности. Используя полученную модель, была решена краевая задача для двумерных уравнений Навье-Стокса, осредненных по Рейнольдсу. Проведено сравнение результатов численного расчета вихревого следа с данными летного и трубного экспериментов. Выполнены параметрические расчеты эволюции струйно-вихревого следа за различными пассажирскими самолетами на режиме посадки. Обнаружены несколько типов распределения выхлопа двигателей в спутном следе. Представлены результаты обработки данных летного эксперимента Летно-исследовательского института им. М.М. Громова (ЛИИ) и показана допустимость использования метода плоских сечений при численном моделировании данной задачи.
В Главе II на основе квантово-химических расчетов получены асимптотические выражения для энергии диссоциации кластеров водяного пара, минимума потенциальной энергии, средние арифметические и средние статистические колебательные температуры межмолекулярных мод кластеров. В результате оказалось возможным вычислить квазиравновесное и квазистационарное распределение кластеров по размерам. Рассмотрена задача об эволюции кластеров водяного пара в спутном следе самолета. Получены поля концентраций кластеров в сечениях за самолетами различных типов и при разных погодных условиях.
В Главе III проведены расчеты коэффициента поглощения димеров и мономеров воды. Исследованы различные факторы, влияющие на величину избыточного поглощения в окнах прозрачности субмиллиметрового диапазона длин волн. Из условия совпадения расчетных и экспериментальных величин коэффициента поглощения получена величина энергии диссоциации димеров воды. На основании теории Ми проведены расчеты оптических характеристик различных аэрозолей (дымка, туман, облако) и дождя в миллиметровом и субмиллиметровом диапазоне длин волн. Получены оценки величины радиояркостного контраста спутного следа и сделано заключение о возможности использования микроволнового спектрального диапазона для задачи обнаружения вихревого следа в условиях плохой видимости.
Автор выражает глубокую благодарность своему научному руководителю Егорову Б.В.. Автор выражает признательность Судакову Г.Г., Гайфулину A.M., Иванову СВ. за обсуждение отдельных задач и результатов исследований.
Целью работы является исследование процессов предконденсации в спутном следе самолета и их влияние на оптические характеристики следа в микроволновом диапазоне длин волн.
Методы исследования: методы вычислительной гидродинамики, аналитические методы химической кинетики, численные методы оптики и спектроскопии.
Основные результаты, которые выносятся па защиту:
Модификация к-г модели турбулентности для задачи вихревого следа за самолетом.
Расчет эволюции струйно-вихревого следа самолета на режиме посадки в условиях внешней атмосферной турбулентности. Классификация типов распределения выхлопа двигателей в спутном следе,
Результаты и методика обработки данных летного эксперимента.
Аналитическое решение для функции распределения кластеров водяного пара по размерам в квазиравновесном и квазистационарном приближениях.
Расчет концентраций кластеров водяного пара в спутном следе самолета для различных типов самолетов и при разных погодных условиях.
Расчет коэффициента поглощения водяного пара в окнах прозрачности СБММ диапазона длин волн. Определение энергии диссоциации димеров Н20.
Модель радиояркостного контраста спутного следа. Расчет диапазона допустимых величин радиояркостного контраста вихревого следа для различных погодных условий.
Научная новизна. Задача об обнаружении спутного следа самолета является сложной комплексной проблемой. Для её решения необходимы исследования в нескольких смежных научных областях. В диссертации рассматриваются все этапы решения данной задачи. Задача об эволюции струйно-вихревого следа и пространственном распределении выхлопа в следе решена применительно к конкретным самолетам и атмосферным условиям. Данные расчеты дают количественную информацию о распределении температуры и влажности в спутном следе самолетов.
Процессы гомогенной нуклеации представляют большой интерес для задач конденсации с высокой степенью пересыщения. Предложенная в данной работе теория предконденсации является универсальной и может быть применима к широкому кругу задач. Полученные выражения для квазиравновесного и квазистационарного распределения молекулярных кластеров по размерам позволяют, при известных величинах влажности и температуры, с высокой точностью рассчитывать концентрации кластеров в спутном следе самолета.
Исходя из предположения о «кластерной» природе континуума в СБММ диапазоне длин волн, в работе получена величина энергии диссоциации димеров, хорошо совпадающая с известными экспериментальными и расчетными работами. На основании предложенных моделей спутного следа, гомогенной нуклеации и коэффициента поглощения водяного пара получены количественные данные о величине радиояркостного контраста спутного следа для самолетов различных типов.
Практическая ценность. Разработанные компьютерные программы позволяют рассчитывать струйно-вихревой след за самолетами, распределения кластеров водяного пара по размерам, оптические характеристики атмосферы в СБММ диапазоне длин волн. Данные программы применялись в рамках проектов МНТЦ #1018-98 «Безопасность полета, вихревой след самолета и пропускная способность аэропорта» (руководитель проекта В.В. Вышинский, научный руководитель чл.-кор. РАН, проф. В.А. Ярошевский), МНТЦ #2086-01 «Проблема спутной турбулентности в коридоре захода на посадку» (руководитель проекта В.В. Вышинский), проекта ИНТАС #0632-01 «Влияние уровня и масштаба внешней турбулентности на характеристики вихревого следа за самолетом при малых скоростях полета» (руководитель проекта Г.Г. Судаков, координатор программ В.В. Вышинский), ИНТАС #1817-01 «Экспериментальное и теоретическое исследование ионно-молекулярных кластеров в дозвуковом турбулентном потоке» (координатор программ В.В. Вышинский).
Апробация работы. Результаты диссертационной работы докладывались на: XLI, XLII, XLIII, XLV, XLVI, XLVII научных конференциях МФТИ (1998, 1999, 2000, 2002, 2003, 2004 гг.), г. Долгопрудный, Жуковский.
II всероссийской научно-технической конференции молодых ученых «Современные проблемы аэрокосмической науки», 26-28 мая 1999 г., г. Жуковский.
III международной конференции по неравновесным процессам в соплах и струях, 3-7 июля 2000г., г. Истра, Москва. XI и XII международных конференциях по вычислительной механике и современным прикладным программным системам (2001, 2003 гг.), г.
Москва.
II международной научно-технической конференции молодых ученых и специалистов «Современные проблемы аэрокосмической науки и техники», 8-12 октября 2002 г., г. Жуковский.
III российской национальной конференции по теплообмену, 21-25 октября 2002 г., г. Москва. XXVI и XXVII академических чтениях по космонавтике (2002, 2003 гг.) г. Москва.
Международной научно-техническая конференции «Фундаментальные проблемы высокоскоростных течений», 21-24 сентября 2004 г., г. Жуковский.
Семинаре Института Математического Моделирования РАН, 9 декабря 2004 г., г. Москва.
Семинаре кафедры аэродинамики Военно-воздушной Инженерной Академии им. проф. Жуковского Н.Е., 7 февраля 2005 г., г. Москва.
За отдельные результаты работы автору была присвоена вторая премия ЦАГИ за 2002 г.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 16 печатных работ. Список опубликованных работ приведен в конце диссертационной работы.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трёх глав, заключения и списка литературы, включающего 118 наименований. Диссертация изложена на 114 страницах, содержит 60 рисунков.
Численное моделирование спутного следа за самолетом
Для нестандартных посадочных режимов модель Проктора неверна, и начальное поле можно получить, например, из результатов расчетов панельными методами (Воеводин и др. J992).
В качестве начальных условий параметров турбулентности задавались фиксированные значения (1.4), соответствующие атмосферным параметрам турбулентности, полученным на основании экспериментальных данных или модели стратифицированной атмосферы {Byzova ct at 1991).
Процесс взаимодействия струн двигателя с концевым вихрем можно условно разделить на три стадии (Gamier et al. 1996). На первой стадии происходит обычное истечение струи в спутный поток без взаимодействия с вихревой пеленой, длительность данного этапа менее одной секунды. На второй стадии происходит отклонение струи в сторону сворачивающегося концевого вихря, длительность данного этапа менее пяти секунд. На третьей стадии струя теряет продольный импульс и происходит её наматывание на вихревой след. В данной работе моделируется третий этап эволюции струи, длительность которого составляет менее 30 секунд, после чего струя полностью размазывается по вихревому следу и не может быть различима на фоне следа. На режиме посадки скорость истечения струи гораздо меньше, чем на крейсерском режиме, и на расстоянии нескольких размахов крыла продольная компонента скорости струи уменьшается до значении малых по сравнению со скоростью полета самолета. Поэтому в данной работе предполагается, что длительность второго этапа эволюции струи мала, и им можно пренебречь. Тогда распределение параметров струи после первого этапа, можно использовать в качестве начальных данных для третьего этапа. Для постановки начального поля для температуры и массовой концентрации примеси в данной работе использовался интегральный метод теории турбулентных струй. Начальные параметры струи соответствуют величинам за соплом двигателя (CFM-56-5C3 или CF6-80EI). Начало третьего этапа соответствует падению продольной скорости до величины на двадцать процентов большей скорости спутного потока (величина продольной компоненты скорости в 2-3 раза меньше тангенциальной компоненты). Тогда интегральные законы сохранения импульса и теплосодержания в струе можно записать в виде (Абрамович I960): где: средние скорость истечения и температура за соплом двигателя, ни и Г - скорость полета самолета и температура атмосферы, ит = 1.5ил - конечная скорость струи, соответствующая началу третьего этапа эволюции струи. F \\ F - начальное и конечное сечения струи.
Для турбулентных струй можно использовать универсальный профиль температуры rrv Решая (1.9)-(1.10) относительно ATm окончательно получим выражение для начального поля температуры: - радиус струи. Аналогичным образом можно записать выражение для начального поля массовой концентрации примеси: рДе сот н С« " средняя массовая концентрация примеси за соплом и в атмосфере соответственно.
Для настройки коэффициентов модели турбулентности (1.4-1.5) были проведены расчеты характеристик вихревого следа за самолетами В-757 и DC-10. Данные самолеты относятся к среднему и тяжелому типам соответственно, и полученные коэффициенты могут использоваться для расчетов вихревых следов за большинством современных пассажирских самолетов. Результаты расчетов сравнивались с данными летного эксперимента (Shen et al. 1999). Начальное поле завихренности задавалось по модели Проктора, параметры режима полета даны в таблице 1.2.
Методика обработки экспериментальных данных
Развитие вычислительных мощностей дает возможность проведения расчетов вихревого следа за самолетом в реальных атмосферных условиях с помощью метода крупных вихрей (LES). Верификация подобных расчетов требует экспериментального материала вкупе с полным набором данных об условиях проведения эксперимента (градиентный ветер, параметры устойчивости и модели атмосферы, турбулентные характеристики и др.). Рассматриваемая база данных по летному эксперименту содержит все необходимые данные и может быть использована для целей верификации. В данной работе приводится описание методики и примеры обработки экспериментальных данных по отдельным режимам полетов. Проводится сравнение результатов такой обработки с результатами численных расчетов в рамках 2D RANS.
Для сравнения экспериментальных и расчетных данных был проведен расчет, моделирующий условия эксперимента. В качестве начальных данных рассматривались два случая: поле скоростей за самолетом Ту-124 с выпущенной механизацией (посадочный режим) и «крейсерский» режим, соответствующий режиму полёта без механизации на малых скоростях. Начальное поле для посадочного режима бралось на основе расчетов панельным методом обтекания полной компоновки самолета с выпущенной механизацией {Воєводин и др. 1992). Пример начального поля завихренности приведен нарис. 1.13.
Начальное поле завихренности для режима посадки. Для моделирования «крейсерского» режима начальное поле задавалось по эмпирическим формулам (Shen et al. 1999) с начальным радиусом вихря 30 см. Поскольку данные о градиентном ветре имеются только до высоты 310 м, а траектория вихревой пары проходила на высотах 330-360 м, расчет проводился без учета ветра. Решалась нестационарная двумерная задача (2D RANS) о диффузии вихря с граничными условиями, соответствующими невозмущённому потоку на границах. Учет влияния ветра рассматривался только как боковой перенос вихрей и сводился к добавлению дополнительной боковой компоненты скорости. Данные о боковом ветре брались из базы данных. Измерения ветра проводились на высоте 310 м, время измерений иногда было на несколько минут раньше или позже пролета самолета, поэтому величина ветра, используемая в расчетах, иногда бралась немного отличной от величины, указанной в базе данных, для того, чтобы обеспечить лучшее совпадение экспериментальных и расчетных данных. Малые размеры вихрей при задании начального поля требуют очень мелкой расчетной сетки и, соответственно, больших вычислительных ресурсов, поэтому для данных расчетов характерна большая численная вязкость. Данный эффект приводит к более сильной диффузии вихря в сравнении с экспериментальными данными.
Исходные экспериментальные данные представляют собой массивы скоростей и соответствующих моментов времени, когда проводилось измерение. Шаг по времени для каждого массива определяется видом графика зависимости компоненты скорости от времени и, по сути, шаг выбирался таким, чтобы линейная интерполяция данных максимально точно отобразила непрерывную кривую осциллограммы. Исходя нз этого, исходные данные линейно интерполировались с шагом по времени 0.01 с. Используемые датчики с тремя чувствительными элементами измеряли модуль скорости, поэтому для определения знака компоненты скорости необходимо определять точки смены знака. Для этих целей использовались данные численных расчетов, которые помогали качественно представить внешний вид графиков компонент скорости и определить местоположения точек смены знака. После определения знака необходимо получить кривую, соответствующую средней скорости вихря. Наряду с турбулентными пульсациями, полученные кривые могут содержать паразитные шумы, связанные с методикой измерения (как правило, высокочастотные). Для нахождения осредненного сигнала, наиболее эффективным в данной работе оказалось использование методов устранения шумов на основе вейвлет-анализа. По сути, вей влет-анализ позволяет разделить сигнал на сумму сигналов, имеющих различные характерные масштабы {Torrence et ah 1998, Астафьева 1996) и таким образом представляет собой естественный метод для обработки измерений турбулентного потока. Для обработки экспериментальных данных использовался инструментарий пакета Matlab. В зависимости от интенсивности пульсаций, использовалось 3-5 уровневое вейвлет-разложение сигнала.
Квазиравповесный случай
Рассмотрим модель кластеризации, предполагающую, что рост кластеров происходит за счет присоединения к ним одиночного мономера молекулы-ассоциации, а их разрушение происходит через промежуточную стадию - образование и распад активированного комплекса. Опуская стадию активированного комплекса, учитывая только конечный продукт реакции, цепочка элементарных процессов образования и гибели кластеров Ап может быть записана в суммарном виде
Здесь М -любая молекула или кластер газовой фазы; Ка{п -1) — константа скорости присоединения мономера к кластеру Aa_t, a Kd(n) - константа скорости диссоциации кластера Ап на кластер Ап_х и мономер. Для концентрации Nn кластеров вида Ая на основе (2.1) можно записать уравнение изменения их со временем в виде поток кластеров в пространстве числа мономеров в них, т.е. число кластеров, переходящих в единицу времени из точки л в точку и+1.
Квазиравновесный случай. В квазиравновесных условиях —- = 0, следовательно, J не зависит от п, так как согласно (2.2) Jn = Jn_x JU для любого п. В этом случае уравнение (2.3) примет вид:
Уравнение (2,4) представляет собой исследуемую неоднородную линейную систему относительно Лг„. В равновесных условиях, когда скорости любых прямых и обратных процессов уравновешиваются, система (2.4) сводится к однородным уравнениям вида: Здесь №„ - квазиравновесная функция распределения в отсутствии потока (J0 = 0). Решением (2.5) является:
В условиях термодинамического равновесия скорости прямых и обратных реакций Kd(n) связаны через константу равновесия: Согласно (Годнее 1956), для реакции (2.1) выражение для ЛГ можно записать в виде: Здесь АЕ0 - прирост нулевой энергии при реакции (2.1), о) - индекс симметрии кластера, R. = 1в (j)Ib(j)Ie (J) - квадратный корень из произведения главных моментов инерции кластера; V. - [(1-ехр(-#./Г) 1=1 статистическая сумма по колебательным состояниям молекулы. Объектами рассмотрения данной работы являются нейтральные кластеры водяного пара (Н20)„. На рис. 2.1 показаны примеры молекулярной структуры нескольких малых кластеров.
Рис, 2.1. Малые кластеры воды Энергия диссоциации, частоты собственных колебаний и другие молекулярные параметры малых кластеров воды могут быть определены из квантово-химических расчетов (Owicki et al. 1975, Groenenboom et al. 2000) или из экспериментов (Curtiss et al. 1979). (H20)2 - простейший кластер воды; к настоящему времени имеется достаточно много экспериментальных и расчетных данных по его структуре и свойствам. На рис. 2,2 показано сравнение величины К для димера воды, полученное по формуле (2.10) с результатами расчетов других авторов и данными эксперимента. Для Г=299 К в работе {Ptashnik et al. 2004) получено К -0. 018-0.043 атм 1, что хорошо совпадает с результатами данной работы.
Полученные значения К значительно превосходят оценки квазиклассической теории {Stogrin et al. 1959), поэтому необходимо переоценить роль димеров в различных химических реакциях, например с H2S04 {Brown et al 1996) или H02 {Saykally et al 2001). Зная Kp, из (2.7) можно легко посчитать парциальное давление димеров воды. Сравнение Р? с данными других авторов дано на рис. 2.3. RH, % 1 Для определения энергии нулевых колебаний кластера удобно ввести среднее значение характеристической колебательной температуры межмолекулярных колебаний в кластере размера п (т.е. содержащего п мономеров) согласно выражению: где - -характеристическая температура і-й колебательной моды к межмолекулярных колебаний в кластере. С ростом размера кластера происходит стабилизация среднего значения в„ , что позволяет получить для нее аппроксимационную формулу (Егоров и др. 2001):
Ослабление излучения атмосферным аэрозолем, дождём и туманом
Требования к системе зондирования вихрей к настоящему времени полностью не определены (Hinton et al. 1999, 2000), так как они обусловлены ограничениями современных технологий. В настоящее время рассматриваются четыре относительно широких направления технологий: мачтовые измерители (различные типы датчиков скорости и температуры), содары (акустические локаторы), лидары и радары. Ни один из этих типов сенсоров не демонстрирует всех желаемых характеристик для подсистем зондирования вихрей.
Мачтовые измерители обычно используются при всех погодных условиях для широкого спектра применений. Некоторые аэропорты используют линейки измерительных мачт, расположенные между параллельными ВПП, для обнаружения вихрей, сносимых ветром с одной полосы на другую (Freeh et al. 2002). Благодаря техническому совершенству, низкой цене и надежности эти сенсоры используются в качестве составной части комплекса измерений, однако они позволяют обнаруживать вихри только в районе измерительных мачт и нигде более. В частности, данная система не позволяет проводить измерения на глиссаде.
Акустические локаторы также могут быть использованы при изучении вихревых следов. Однако, данная система имеет малую дальность детектирования (не более 600 м), также наблюдается снижение параметров системы при низкой температуре и влажности. Кроме того, работоспособность системы резко уменьшается при дожде и сильном ветре ( 15 м/с), также существенным фактором являются интерференция с акустическим шумом (от самолетов). Вследствие этих недостатков, данная система используется главным образом для измерения скорости ветра на малых высотах (Allen et al. 2001).
Лидар может работать в более широком диапазоне дальностей, имеет лучшие возможности слежения за вихревым следом. Лидары непрерывного действия позволяют проводить измерения скорости с высоким пространственным разрешением и активно используются при изучении внутренней структуры вихревых следов {Harris et ah 2000). Недостатком данной системы является ограничение по дальности вследствие необходимости фокусировать оптическую систему в область измерения. Лидары импульсного действия обладают большей дальностью обнаружения, но имеют меньшую разрешающую способность, которая соответствует половине длинны импульса (5-50 м). Оба типа лидаров активно используются для определения местоположения и интенсивности вихревых следов, а также для измерения скорости ветра {Allen et ah 2001). Основным недостатком данного типа сенсоров является резкое уменьшение дальности обнаружения при наличии облаков, туманов, дымок и осадков.
Радар работает по тому же принципу, что и импульсный лидар, может обнаруживать спутный след при наличии облаков, туманов и дымок, но обладает меньшей разрешающей способностью. Наряду с осадками, существенным фактором, влияющим на работоспособность данной системы обнаружения, является интерференция излучения от птиц и самолетов, а также от подстилающей поверхности (допустимая высота обнаружения 100 м). Радары активно используются для измерения скорости ветра в районе аэропорта {Allen et ah 2003). К настоящему времени проведено несколько экспериментов, подтверждающих возможность использования радаров для задач обнаружения следа (Marshall et ah 1997), однако, отсутствие радарных систем с приемлемым уровнем выходной мощности и размерами антенны ограничивает возможность использования данных сенсоров (Perry et al. 1997).
Описанные выше системы детектирования обнаруживают спутный след на основе измерения скорости в районе аэропорта. Данный подход наиболее эффективен, поскольку напрямую выдает информацию о параметре, представляющем угрозу для безопасности полета (величина и градиент скорости). Однако, для обнаружения спутного следа можно использовать и другие характеристики, например концентрации примесей или температуру. Наиболее подходящим способом для измерения температуры в спутном следе является радиоакустический метод. В основе метода лежит брэгговское рассеяние радиоволн на бегущих акустических волнах. Определяемая по доплеровскому сдвигу скорость акустических волн однозначно связана с температурой. Данный тип сенсора обладает хорошей разрешающей способностью, но также и всеми недостатками радаров и сод аров. Другим типом температурных сенсоров, применение которых возможно для обнаружения спутного следа, являются пассивные микроволновые радиометры. Данный сенсор не работает в условиях осадков и имеет невысокую разрешающую способность ( 100 м), поэтому используется главным образом для измерения температуры приземного слоя атмосферы (Allen et al. 2003).
Проведенный обзор методов диагностики спутного следа показывает, что в настоящее время не существует методов обнаружения вихрей в условиях сильных осадков. Сенсоры, работающие в условиях плохой видимости (облака, туманы и дымки), обладают невысокой разрешающей способностью, особенно на малых высотах. Учитывая, что посадка самолета в условиях плохой видимости осуществляется «по приборам» и является наиболее опасным участком полета, система зондирования должна надежно отслеживать вихри именно для этих условий.
