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Masten Space Systems

Masten Space Systems: Optimierung der Strömung und Wärmeübertragung für wiederverwendbare Raumfahrzeuge

Masten Space Systems verwendet den Fidelity Flow Solver, das unstrukturierte, vielseitig einsetzbare CFD-Solver-Paket von Cadence, für die Auslegung und Analyse verschiedener Komponenten wiederverwendbarer Raumfahrtsysteme und lunarer Fahrzeuge.
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Masten Space Systems: Optimierung der Strömung und Wärmeübertragung für wiederverwendbare Raumfahrzeuge

Masten Space Systems verwendet den Fidelity Flow Solver, das unstrukturierte, vielseitig einsetzbare CFD-Solver-Paket von Cadence, für die Auslegung und Analyse verschiedener Komponenten wiederverwendbarer Raumfahrtsysteme und lunarer Fahrzeuge.
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Masten Space Systems: Optimierung der Strömung und Wärmeübertragung für wiederverwendbare Raumfahrzeuge

Masten Space Systems verwendet den Fidelity Flow Solver, das unstrukturierte, vielseitig einsetzbare CFD-Solver-Paket von Cadence, für die Auslegung und Analyse verschiedener Komponenten wiederverwendbarer Raumfahrtsysteme und lunarer Fahrzeuge.

Masten Space Systems: Optimierung der Strömung und Wärmeübertragung für wiederverwendbare Raumfahrzeuge

Masten Space Systems verwendet den Fidelity Flow Solver, das unstrukturierte, vielseitig einsetzbare CFD-Solver-Paket von Cadence, für die Auslegung und Analyse verschiedener Komponenten wiederverwendbarer Raumfahrtsysteme und lunarer Fahrzeuge.
Masten Space Systems

Masten Space Systems ist ein privates Unternehmen, das im Jahr 2004 von David Masten gegründet wurde und seinen Hauptsitz in Mojave, Kalifornien, USA, hat. Der Schwerpunkt von Masten liegt auf der Entwicklung wiederverwendbarer Raketentechnologien mit dem Ziel, Raumtransportsysteme sowie zuverlässige planetare Lander für die Erde, den Mond, den Mars und darüber hinaus zu ermöglichen.

Eines der jüngsten wegweisenden Raumflugfahrzeugprojekte von Masten war die Entwicklung eines wiederverwendbaren Raumflugzeugs, das bis an die Grenze des Weltraums fliegen soll: der XS-1. Das XS-1-Raumfahrzeug soll in der Lage sein, ein 3.000 Pfund schweres Raumfahrzeug in eine Erdumlaufbahn zu bringen – zu Kosten von 5 Millionen US-Dollar, was einem Zehntel der Kosten heutiger Startsysteme entspricht. Ein wesentliches Ziel des Programms ist es, den XS-1 innerhalb von 10 Tagen insgesamt 10-mal zu fliegen, um seine „flugzeugähnliche“ Betriebsfähigkeit, Kosteneffizienz und Zuverlässigkeit zu demonstrieren. Zu den wesentlichen erwarteten Eigenschaften des Raumfahrzeugs gehören eine physische Größe und ein Trockengewicht, die typisch für heutige Businessjets sind.

Eine der neuen Innovationen dieses Vorhabens ist eine vollständig additiv gefertigte Aluminium-Brennkammerbaugruppe in Originalgröße für das 25.000 lbf LOX/LCH4-Dual-Expander-Antriebssystem. Der Dual-Expander-Zyklus stellt einen idealen Antriebszyklus in diesem Größenbereich dar und ermöglicht Wiederverwendbarkeit, eine optimale Closed-Loop-Performance sowie kosteneffiziente Design- und Produktionskosten.

CFD zur Simulation, Analyse und Optimierung kritischer Raumfahrzeugkomponenten

Masten Space Systems verwendet den Fidelity Flow Solver mit OpenLabs, das unstrukturierte, vielseitig einsetzbare CFD-Solver-Paket von Cadence, für die Auslegung und Analyse verschiedener Komponenten wiederverwendbarer Raumfahrtsysteme und lunarer Fahrzeuge zur Untersuchung von Schubkammern. In diesem Artikel werden die numerischen Untersuchungen von drei ihrer aeronautischen Konfigurationen betrachtet.

Simulation von Plume-Impingement und thermischer Belastung

Für die Prüfung von Schubkammern musste Masten Space Systems die Temperatur auf der Impingement-Platte bestimmen, um das Erreichen kritisch hoher Temperaturen zu vermeiden. Hierzu wurde die Beaufschlagung einer Platte durch einen heißen Plumestrahl mit mehrfacher Schallgeschwindigkeit und einer Temperatur oberhalb der Schmelztemperatur von Stahl mithilfe eines inerten Multi-Spezies-Ansatzes simuliert. Die Ergebnisse sind in Abbildung 1 dargestellt, wobei der reale Heißfeuerversuch der Plume-Impaktion in der Fotografie mit der durch CFD vorhergesagten Temperaturverteilung verglichen wird. Zwischen beiden Ergebnissen besteht eine deutliche qualitative Übereinstimmung.

Plume-Impingement-Test. Vergleich einer Fotografie mit der simulierten statischen Temperatur
Abbildung 1: Plume-Impingement-Test. Vergleich einer Fotografie mit der simulierten statischen Temperatur

Injektor-Studie

Für die Optimierung von Raumfahrtsystemen ist ein detailliertes Verständnis der Betriebsbedingungen von Injektoren, Brennkammer und Düse des Raketentriebwerks von entscheidender Bedeutung. Einer der kritischen Aspekte ist beispielsweise, dass die Wände keinen übermäßigen thermischen Belastungen ausgesetzt werden dürfen.

Zur Analyse des Verbrennungsprozesses und des Wärmeübergangs in einer generischen Injektorkonfiguration wurde eine CFD-Studie unter Verwendung eines reaktiven Multi-Spezies-Simulationsansatzes mit reduziertem chemischem Mechanismus durchgeführt.

Abbildung 2 zeigt die Injektorgeometrie, bestehend aus zwei konzentrischen Rohren, die mit einer rechteckigen Kammer verbunden sind. Über das innere Rohr wird gasförmiger Sauerstoff (GOX) injiziert, während gasförmiges Methan (GCH4) über das äußere Rohr um den Sauerstoffstrom herum eingespritzt wird. Der Zweck der Kammer besteht darin, eine Rezirkulationszone zu erzeugen, wodurch ein Ausblasen der Flamme verhindert wird. Die Rezirkulation heißer Verbrennungsprodukte gewährleistet nach der Zündung des Triebwerks einen stabilen kontinuierlichen Verbrennungsprozess.

Injektorgeometrie
Abbildung 2: Injektorgeometrie

Es wurden zwei Grids erzeugt: ein grobes Mesh mit 1,8 Millionen Zellen sowie ein verfeinertes Mesh mit 2,4 Millionen Zellen und zylindrischen viskosen Layern, wie in Abbildung 3 dargestellt.

Berechnungsmesh des Injektors – Viertelmodell, 2,4 Millionen Zellen
Abbildung 3: Berechnungsmesh des Injektors – Viertelmodell, 2,4 Millionen Zellen

Die Simulationsergebnisse zeigten eine gute Übereinstimmung mit den Messdaten. Abbildung 4 zeigt das simulierte Temperaturfeld sowie einen Vergleich zwischen den simulierten und experimentell ermittelten Werten des statischen Drucks und des Wärmeflusses.

Vorhergesagte Flammentemperaturen des Injektors, Vergleich der vorhergesagten statischen Druck- und Wärmeflusswerte mit dem Experiment
Abbildung 4: Vorhergesagte Flammentemperaturen des Injektors, Vergleich der vorhergesagten statischen Druck- und Wärmeflusswerte mit dem Experiment

Optimierung des Kühlkanals der Brennkammer und Düse eines Raketentriebwerks

Zur Bewertung des Optimierungspotenzials des Kühlkanals wurde ein generisches Testmodell mit 180 Kühlkanälen erstellt. Im Basisdesign weist der Kühlkanal ein Aspect Ratio (AT) von 4 auf.

Abbildung 5 zeigt die Vorhersagen für den Gesamtdruck, den Wärmefluss sowie die Temperatur der Thermal Barrier Coating (TBC).

Drei Beispiel-Kanalgeometrien mit höherer Kühlleistung bei geringerem Druckverlust. ID 0 repräsentiert die Datenbank-Baseline, während „Reference“ ein Referenzdesign darstellt, das aus konventioneller Auslegungspraxis hervorgehen würde.
Abbildung 5: Drei Beispiel-Kanalgeometrien mit höherer Kühlleistung bei geringerem Druckverlust. ID 0 repräsentiert die Datenbank-Baseline, während „Reference“ ein Referenzdesign darstellt, das aus konventioneller Auslegungspraxis hervorgehen würde.

Diese drei Designs beinhalteten jeweils Verengungen des CH4-Kanals im Bereich des Düsenhalses sowie eine anschließende Aufweitung des Strömungskanals stromabwärts. Einerseits zeigte diese Struktur eine Beschleunigung der Kanalströmung im Halsbereich, was zu einem höheren Wärmefluss und somit zu einer verbesserten Kühlung in diesem Bereich führte und gleichzeitig eine anliegende Strömung stromabwärts aufrechterhielt. Andererseits schien die stromabwärtige Aufweitung des Kanals die Gesamtdruckverluste im Vergleich zum Referenzdesign zu reduzieren.

Das Design mit konstantem Aspect Ratio (Baseline, ID 0) erzeugte den geringsten Gesamtdruckverlust, da die Kanalströmung an keiner Stelle beschleunigt wurde. Allerdings zeigte dieses Design in der Folge die geringste Kühlleistung. Zur Suche nach einem optimierten Design wurden Self Organising Maps (SOM) eingesetzt, um die verschiedenen Samples in einem Merkmalsraum zu clustern. Dadurch konnten hochdimensionale Daten in zweidimensionalen Karten visualisiert und das Design identifiziert werden, das den besten Kompromiss zwischen Kühlleistung und Druckverlust in den Kühlkanälen bietet.

Mithilfe der SOMs wurden die Design-IDs 184, 227 und 258 als diejenigen Varianten identifiziert, die die vielversprechendsten Eigenschaften aufweisen.

Authors

Allan Grosvenor, Aerodynamics Lead, Masten Space Systems, USA
Jean-Charles Bonaccorsi, Technischer Direktor, Cadence Design Systems
Jan Anker, Leiter der Gruppe für Verbrennungsmodellierung, Cadence Design Systems

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