Künstliche Vögel werden häufig in Studien zur Flugzeugstruktur verwendet, um die Widerstandsfähigkeit gegen Vogelschlag zu bewerten, wobei deren dynamische mechanische Eigenschaften maßgeblich die Genauigkeit und Zuverlässigkeit numerischer Simulationen beeinflussen. Eine genaue Zustandsgleichung (EOS) ist wichtig und essentiell für die numerische Simulation von künstlichen Vögeln, die auf Flugzeugstrukturen prallen. Die Gewinnung der Parameter für die EOS-Modelle beruhte jedoch überwiegend auf Inversionsmethoden, die Vogelschlagtests und numerische Simulationen kombinieren. Diese Parameter weisen jedoch keine eindeutige physikalische Bedeutung auf und zeigen eine eingeschränkte Genauigkeit. In dieser Studie wird ein realer Vogel mit variierender Masse und Dichte äquivalent simuliert, indem Porosität in reines Gelatine eingebracht wird, basierend auf der statistischen Masse-Dichte-Beziehung, die bei realen Vögeln beobachtet wird. Darüber hinaus wurde eine EOS entwickelt, die hydrodynamische Prinzipien einbezieht, um das Verhalten dieser porositätsmodifizierten künstlichen Vögel zu charakterisieren. Die Genauigkeit des entwickelten Modells und seiner Parameter wird durch den Vergleich zwischen numerischen Simulationen und Tests mit starren Zielobjekten validiert. Die weitere Anwendung der EOS und ihrer Parameter in Vogelschlag-Simulationen an Flugzeug-Scheibenrahmen zeigt deren Effektivität bei der Vorhersage flexibler dynamischer Struktureaktionen. Die entwickelte EOS basierend auf hydrodynamischen Modellen bietet eine verlässliche theoretische Grundlage für numerische Simulationen von künstlichen Vogelprojektilen und zeigt Potenzial zur Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit sowohl bei starren als auch bei flexiblen Strukturanalysen im Bereich der Luftfahrtsicherheit.
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Chunyang ZHANG
Northwestern Polytechnical University
Miao Cao
Northwestern Polytechnical University
Weijie MA
Chinese Journal of Aeronautics
Northwestern Polytechnical University
National University of Tainan
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ZHANG et al. (Sun,) haben diese Fragestellung untersucht.
synapsesocial.com/papers/69ba42cf4e9516ffd37a368d — DOI: https://doi.org/10.1016/j.cja.2026.104163
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