国内高速列车气动噪声研究进展概述

随着运行速度的提升,气动噪声逐渐成为高速列车最主要的噪声源,并极有可能成为新设计高速列车的一个技术瓶颈。开展高速列车气动噪声研究,明晰高速列车气动噪声机理与规律,发展低噪声高速列车外形设计对更高速度级的高速列车研发具有重要意义。本文主要对自2010年以来国内进行的高速列车气动噪声研究进行梳理总结。首先详细介绍了高速列车气动噪声研究采用的一系列方法,主要从实车试验、风洞实验以及数值模拟方法三个方面展开。在掌握高速列车气动噪声研究方法的基础上,进而探讨了当前高速列车气动噪声研究的现状,重点就高速列车气动噪声源识别、主要噪声源机理与特性、噪声源优化等方向进行了阐述,并明确了当前研究获得的一些主要结论。最后简要探讨了高速列车气动噪声未来可能的研究方向。     

基于静态小波分解的机加工表面图象滤波

由于在机械加工过程中机械振动和噪声回波的相干性，机加工表面图象上会存在白噪声，为了削弱这些噪声的影响，提出了一种基于静态小波分解的自适应阈值滤波方法，该方法首先将机加工图象分解至静态小波域。然后在静态小波域中将噪声的小波系数收缩至零，将此算法应用于机加工图象噪声滤波，并与基于Mallat分解的滤波算法和另外三种典型图象滤波算法进行比较，结果表明，该方法不仅可以有效的去除噪声，而且还可以保持图象的精密纹理结构。     

基于当地流动结构的RANS/LES混合模型

针对传统雷诺平均Navier-Stokes/大涡模拟(RANS/LES)混合模型固有的RANS和LES区域衔接难题,借鉴Vreman提出的亚格子(SGS)模型,提取其中描述流动状态的判断函数,利用不可压缩槽道湍流标定模型系数,构造了一个新的RANS/LES混合模型。评估算例包括不可压缩槽道湍流、稳态超声速平板边界层、NACA4412翼型绕流和亚临界雷诺数圆柱绕流。该模型作为壁面模化LES,解决了传统RANS/LES方法中速度型偏离对数律(LLM)的缺陷,且拓宽了原Vreman模型在粗糙网格上的适用性,具有较高精度。该模型同时解决了模化应力折损问题,且对大尺度分离流动的模拟精度相较传统的RANS/LES混合模型如脱体涡模拟(DES)有进一步提升。