Оптимальная форма пропеллера до сих пор остаётся предметом споров — как в академической среде, так и за её пределами, хотя аэродинамику принято считать в целом изученной. Особенно это касается экзотических конструкций вроде тороидальных пропеллеров: им уже больше ста лет, но по большей части их по-прежнему только оценивают и проверяют. Недавно автор проекта Neuronautics решил выяснить, есть ли у такой схемы практический смысл.
В тороидальном винте лопасти не оканчиваются свободными концами, а образуют замкнутую петлю. Сторонники такой схемы связывают с ней надежды на более тихую работу и меньшие потери на концевых вихрях. Однако будь выигрыш очевидным, подобные винты давно встречались бы повсюду, а пока это скорее любопытный эксперимент, чем стандарт для дронов и самолётов.
Чтобы сравнение получилось честным, сначала определили базовый уровень эффективности — по обычному, хорошо оптимизированному пропеллеру. Его отсканировали, чтобы получить точную геометрию, и прогнали через расчёт методами вычислительной гидродинамики (CFD). Программа выдала КПД около 73%.
Затем нужно было подобрать оптимальную форму тороидального винта, с которой и предстояло сравнивать эталон. Перебрать все 17 параметров формы «в лоб» и проверить каждый вариант в CFD можно, но на это ушло бы невероятно много времени. Чтобы резко ускорить отбор, применили метод множественных систем координат (MRF, multiple reference frame), и всё же даже так расчёты заняли два месяца. Пример использования MRF для обычных винтов разбирается в статье 2019 года Randi Franzke с соавторами в журнале Energies.
Хотя MRF экономит много времени на симуляциях, на выходе всё равно остаётся огромный массив данных, в котором нужно искать закономерности. Для этого Neuronautics обучил искусственную нейронную сеть: она автоматически отфильтровывала множество вариантов и оставляла самые удачные, пока выбор не сошёлся на единственной конструкции.
Победителем стала модель G1401, однако её расчётная эффективность составила лишь 62,9%. После этого перебрали и то, что до сих пор оставалось неизменным, — форму профиля лопасти: проверив множество вариантов аэродинамического профиля, пришли к окончательному дизайну.
Готовую конструкцию напечатали на 3D-принтере из смолы, и здесь проявилась первая проблема такого подхода к отбору: напечатанные экземпляры оказались слишком тонкими и гибкими, чтобы работать как пропеллеры. Пришлось потратить много часов на ручную доработку модели, чтобы её вообще можно было напечатать.
В финальном тесте итоговая конструкция так и не превысила 62% эффективности. При этом в комментариях к видео справедливо отмечают: сравнивались серийный пропеллер заводского изготовления и самодельный, напечатанный из смолы, а это добавляет целую россыпь дополнительных переменных.
Впрочем, даже с поправкой на это заметного улучшения, скорее всего, не получилось бы — иначе тороидальные винты уже давно стояли бы на дронах и самолётах. Итог эксперимента скромный, но показательный: даже связка CFD, MRF и нейросети не гарантирует, что необычная схема обойдёт проверенную классику.
