利用智能可变形皮肤对球体进行主动流体控制

球体表面的凹陷可以导致显著的阻力降低。然而，最佳凹陷深度以 Reynolds 数 ($Re$) 为条件，以最小化阻力。本研究构方了一种智能表面变形技术，可根据流动条件调整凹陷深度，以在宽范围的 $Re$ 值范围内最小化阻力。通过减压包裹在薄乳胶膜所包围的刚性骨架的核心部位，可以精确地响应流速变化来控制凹陷深度。对 Reynolds 数范围为 $6\times10^4 \leq Re \leq 1.3\times10^5$，凹陷深度比为 $0 \leq k/d \leq 2\times10^{-2}$ 的可变形球体进行系统性实验。观察到凹陷深度比 $k/d$ 对两者都有显著影响：阻力危机的发生以及可实现的最小阻力。随着 $k/d$ 的增大，阻力危机的临界 Reynolds 数降低。然而，随着 $k/d$ 的增大，最小可实现阻力系数也会降低。通过仔细调整 $k/d$ 相对于 $Re$ 以采用可变形方法，我们的实验表明，对于所考虑的所有 $Re$，可实现达到平滑球体的 $C_D$ 降低最高可达 50%。对于恒定的 $Re$，随着 $k/d$ 的增大阻力下降。然而，在阻力放大开始发生之前存在一个临界阈值。粒子图像测速仪(PIV)揭示了随着 $k/d$ 的增大，球体表面流动分离发生延迟，导致分离角向下游偏移。然而，当 $k/d$ 超过临界阈值时，流动分离向上游移动，导致阻力增加。通过利用实验数据，还开发了一个将最佳 $k/d$ 与 $Re$ 联系起来以最小化阻力的控制模型。该模型也为在宽范围 Reynolds 数范围内的球体自适应阻力控制提供了基础。