| Название НИОКТР |
Разработка нового эффективного способа тепловой защиты носовых частей скоростных летательных аппаратов при аэродинамическом нагреве на основе использования анизотропных материалов с большой степенью продольной анизотропии
|
| Аннотация |
При полете с высокими скоростями (числа Маха не менее 5) в плотных слоях атмосферы (высоты не менее 20 км) отвод большого количества тепловой энергии при аэродинамическом нагреве осуществляется теплопроводностью внутрь элементов конструкции высокоскоростного летательного аппарата и излучением по закону Стефана-Больцмана, если температура поверхности не достигла температуры фазовых превращений (отсутствие уноса массы) теплозащитного материала. В случае, если высокоскоростной летательный аппарат подвергается уносу массы, то, скорее всего, он одноразовый и его невозможно использовать еще несколько раз. В проекте 2022 г. была предложена незатратная и эффективная тепловая защита из анизотропного материала с высокой степенью продольной анизотропии. Математическое моделирование такой тепловой защиты показало, что за счет высокой степени продольной анизотропии происходит значительный отток теплоты от окрестности передней критической точки затупленного носового конуса в хвостовую часть. В результате непосредственно носовое затупление, где максимальные тепловые потоки и температуры, охлаждается до температур, не достигающих температуры фазовых превращений теплозащитного материала, а хвостовая часть поверхности значительно разогревается, что приводит к резкому уменьшению тепловых потоков к ней и тем больше, чем больше время полета.
Чтобы использовать такой анизотропный теплозащитный материал в конструкции летательного аппарата, необходимо убедиться, что он удовлетворяет требованию высокой степени анизотропной теплопроводности, то есть восстановить теплофизические характеристики материала. Это можно сделать путем решения обратной нелинейной задачи анизотропной теплопроводности в условиях теплообмена с газодинамическим пограничным слоем, используя экспериментальные значения нестационарного температурного поля в конечном числе точек в направлении двух координатных осей. Нелинейность задачи связана с зависимостью от температуры компонентов тензора теплопроводности и наличием тепловых потоков на наружной границе тела.
Таким образом, в рамках продолжения проекта 2022 г. актуальна разработка методологии численного решения обратных сопряженных задач анизотропной теплопроводности по восстановлению нелинейных компонентов и ориентаций главных осей тензоров теплопроводности теплозащитных материалов и параметров совместного теплообмена (тепловых потоков).
Методология будет основана на методе параметрической идентификации, неявного метода градиентного спуска минимизации функционала невязки, разработанных ранее методов численного решения задачи анизотропной теплопроводности в теле (метод переменных направлений с экстраполяцией по времени) и метода расщепления с экстраполяцией по пространственным переменным численного решения систем существенно нелинейных дифференциальных уравнений вязкого газа. При моделировании обратных задач, поскольку все они являются некорректными (малые погрешности входных характеристик (экспериментальных температур) влекут за собой большие изменения идентифицируемых параметров), важной задачей является регуляризация полученных результатов по методу академика Тихонова А.Н. В рамках проекта будет разработан оператор регуляризации и алгоритм его применения исходя из априорных оценок восстанавливаемых функций.
Поскольку большинство теплозащитных анизотропных материалов содержит в своих композициях углерод, который окисляется при температурах ~ 8000К хотя сублимирует углерод при ~3000К возникает проблема защиты от окисления самого теплозащитного материала. В этой связи предполагается синтезировать из химических элементов (кремний, титан, гафний и др.) тонкостенные антиокислительные покрытия, не увеличивающих существенно массу теплозащитного материала, провести огневые испытания их на предмет определения их каталитической и излучательной активности при высоких температурах, и выбрать материал с минимальным коэффициентом каталитической активности и максимальной степенью черноты.
|
| Доступ к ОКОГУ исполнителя |
False
|
| Количество связанных РИД |
0
|
| Количество завершенных ИКРБС |
0
|
| Сумма бюджета |
14000.0
|
| Дата начала |
2025-06-10
|
| Дата окончания |
2026-12-31
|
| Номер контракта |
22-19-00420-П
|
| Дата контракта |
2025-06-10
|
| Количество отчетов |
2
|
| УДК |
544.344
|
| Количество просмотров |
5
|
| Руководитель работы |
Гарибян Борис Александрович
|
| Руководитель организации |
Равикович Юрий Александрович
|
| Исполнитель |
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "МОСКОВСКИЙ АВИАЦИОННЫЙ ИНСТИТУТ (НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)"
|
| Заказчик |
Российский научный фонд
|
| Федеральная программа |
—
|
| Госпрограмма |
—
|
| Основание НИОКТР |
Грант
|
| Последний статус |
2025-07-14 14:33:25 UTC, 2025-07-14 14:33:25 UTC
|
| ОКПД |
Нет
|
| Отраслевой сегмент |
—
|
| Минздрав |
—
|
| Межгосударственная целевая программа |
—
|
| Ключевые слова |
теплопроводность; рекомбинация; диссоциация; унос массы; тепловые потоки; пристенные течения; вязкая теплогазодинамика; сопряженный теплоперенос; анизотропные материалы; тепловая защита
|
| Соисполнители |
—
|
| Типы НИОКТР |
Поисковое (ориентированные фундаментальные) исследование
|
| Приоритетные направления |
—
|
| Критические технологии |
—
|
| Рубрикатор |
29.19.16 - Физика тонких пленок. Поверхности и границы раздела; 29.19.15 - Фазовые равновесия и фазовые переходы; 29.19.09 - Тепловые свойства твердых тел; 29.17.43 - Теория необратимых процессов и кинетических явлений
|
| OECD |
—
|
| OESR |
Физика жидкости, газа и плазмы (включая физику поверхностей); Прикладная математика
|
| Приоритеты научно-технического развития |
а) переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, новых материалов и химических соединений, результатов обработки больших объемов данных, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта;
|
| Регистрационные номера |
—
|
