马赫数1.95超声速欠膨胀喷流声辐射数值分析

针对马赫数为1.95的欠膨胀超声速喷流声辐射特性,采用高精度计算格式的大涡模拟（LES）方法进行数值研究。通过对喷流平均流及湍流脉动统计结果的对比,确定数值方法的精确性。细致分析了超声速喷流流动特征,特别关注了其中激波胞格和湍流相互作用现象。基于流动与声场辐射间的关联性,分析了超声速喷流马赫波、宽频激波噪声辐射特性及形成机理。数值结果表明超声速喷流的剪切层演化及激波胞格与湍流间的相互作用构成欠膨胀超声速喷流的主要噪声源。     

超声速欠膨胀喷流噪声数值模拟研究

本文采用LES/FW-H混合算法开展超声速欠膨胀喷流噪声模拟,研究了欠膨胀状态下喷流流场与声场特征,发现欠膨胀喷流核心区下游平均流向速度衰减较理想膨胀喷流减缓,而湍流速度脉动值增大。此外,欠膨胀喷流中激波波系/喷流剪切层干扰增大了作用点附近的高频和低频压强脉动值,其辐射的宽频激波噪声增强了侧向与上游方向的高频噪声。通过分解近场声场,并结合激波波系的捕捉结果,详细给出了激波泄漏产生宽频激波噪声的过程,揭示了宽频激波噪声的产生机理。     

斜下降旋翼桨涡干扰声源定位及表面压力

旋翼桨-涡干扰（BVI）是直升机在进场和离场等近地飞行时后行桨叶切割前行桨叶脱落桨尖涡产生的气动扰动，该扰动不仅对桨叶表面压力载荷产生激励作用，同时也会引起旋翼噪声出现激增，旋翼噪声激增的主要成分为桨-涡干扰噪声。本文首先对斜下降桨-涡干扰状态桨叶表面载荷进行数值计算；然后分别阐述了基于改进整周期同步平均旋翼噪声去噪方法、基于多层小波包分解的桨-涡干扰声源识别和分离方法以及基于bartlett时延计算和球面插值的声源定位方法，设计并开展了风洞斜下降状态桨-涡干扰桨叶表面压力和声源定位试验，给出了开发的声源定位软件界面、声源定位图像畸变校准方法及声阵列现场校准方法；最后对比分析了不同试验状态的桨-涡干扰噪声声源特性以及和桨叶表面压力之间的关联性，并给出了声源定位及表面压力试验数据分析结果。结果表明典型斜下降状态后行侧桨-涡干扰主要出现在方位角310°~330°、径向位置1.6~1.8 m桨盘平面区域。     

基于Mohring声类比发动机喷流噪声数值计算

为了研究非均匀流场中航空发动机喷流噪声特性,满足未来的航空器噪声适航要求,采用计算流体力学（CFD）和计算航空声学（CAA）相结合的混合数值算法,对大涵道比发动机喷管的简化缩尺模型进行气动噪声仿真计算。采用大涡模拟（LES）计算喷管的瞬态喷流流场;在流场计算的基础上使用Mohring声类比进行声源提取,将时均流场插值到声学网格作为背景流,结合有限元和无限元方法对喷流噪声近场以及远场的辐射特性进行数值计算及分析,并通过单通道锯齿形喷管试验验证数值计算方法的可行性。数值结果表明：发动机喷流噪声主要是由内外涵剪切层内的涡环破碎产生的大尺度涡而形成的,噪声辐射峰值主要集中在低频范围内,随着频率升高,各方向角的声压级都在降低,在1000～2500 Hz,从125 dB快速降低到105 dB,之后衰减速度变缓,到100 dB趋于稳定。数值计算方法精确度高,最大计算误差为1.97%。为发动机噪声适航提供了一种噪声预测方法。     

基于Clean-SC的航空发动机整机喷流噪声定位识别研究

针对航空发动机整机喷流噪声定位识别难题,开展了基于Clean-SC声源成像识别技术结合线形传声器阵列的航空发动机整机喷流噪声定位识别方法研究。以小涵道比涡扇发动机为对象进行了测试验证,获取了发动机整机喷流噪声的主要声源特性。该特性沿着发动机喷流轴线方向以及与发动机轴线呈一定角度的方向分布,不随发动机状态的变化而变化,且主要为1 000 Hz以下的低频声源。证明了本文方法的可行性,为后续航空发动机整机喷流噪声的声源定位研究奠定了基础,具有重要的工程应用价值。     

基于边缘射流的起落架气动噪声控制研究

:起落架噪声可以看成是一系列结构件单独引起的气体扰流噪声以及这些不同结构件相对位置引起的干扰噪声的耦合.为了降低起落架气动噪声,提出一种基于边缘射流的主动控制技术.以某型飞机前起落架为研究对象,在其扭力臂背风面施加射流,利用分离涡脱模拟方法对其支柱和扭力臂结构简化模型的周围流场进行非定常计算,获取声源分布,采用FW-H积分获得远场噪声特性.结果表明:边缘射流能够有效抑制干扰噪声和支柱噪声,起落架的中频噪声得到一定幅度的下降,宽频噪声强度也有所减弱;射流改变扭力臂尾涡的脱落状况,可以减轻甚至消除涡脱落对支柱的冲击,从而减弱了支柱表面由于撞击而产生的脉动压力,达到降低声源强度的目的.     

大型客机前起落架气动噪声源三维阵列识别技术研究

起落架噪声作为现代大型飞机机体噪声在起降阶段的主要贡献成分,其噪声机理较为复杂,涉及到钝体湍流涡脱落噪声、腔体部件空腔噪声以及起落架舱腔体与支柱柱体之间的非线性耦合噪声。由于起落架中存在复杂的三维流场以及声波的反射和绕射会产生噪声,而二维麦克风阵列在垂向的分辨率较差,无法获得声源完整且准确的三维空间分布信息,因此采用三维麦克风阵列技术对起落架噪声进行研究。使用3D Beamforming算法(波束成形算法)和3D CLEAN-SC算法(空间相干的洁净算法)结合同步测量和非同步测量的方式实现了对模拟信号和实际测量数据所得频谱中特定的离散声进行声源识别定位,并在北航D5低速风洞进行开口段气动噪声实验,以1/2缩比的LAGOON起落架为研究对象,在过顶和流向方向布置两组平面阵列,构成三维阵列进行同步和非同步的噪声测量,确定了起落架中主要噪声源的位置,对认知噪声机理提供了新的借鉴和思考。     

仿生学翼型尾缘锯齿降噪机理

采用大涡模拟与声类比的方法研究了尾缘锯齿对翼型自噪声的影响。以SD2030翼型为研究对象,设计的尾缘锯齿幅值为10%弦长,周期为4%弦长。模拟了来流速度为31 m/s、0° 攻角下直尾缘翼型与锯齿尾缘翼型的流场,对应的基于弦长的雷诺数约为310 000。详细分析了尾缘锯齿对翼型尾缘湍流流场的影响,并通过FW-H方程计算大涡模拟提取的声源项,得到直尾缘翼型与锯齿尾缘翼型的声场。研究发现,锯齿尾缘可以明显降低翼型中低频范围内的噪声,在4 000 Hz以下,窄带噪声最多可降低约16 dB。但尾缘锯齿对翼型气动性能有着不利影响。进一步研究表明,该状态下翼型噪声主要由层流边界层引起的涡脱落噪声主导,尾缘锯齿可以抑制层流边界层引起的涡脱落现象,降低翼型升力脉动与尾缘附近的表面压力脉动,减弱尾缘处的低频湍流脉动与涡量,并有效降低尾缘附近涡的展向相关性,这些因素的综合作用使得翼型自噪声降低。     

钝头双锥喷流致冷流场结构及密度脉动特性

采用大涡模拟方法对钝头双锥喷流致冷流场开展了数值模拟,研究了超声速喷流混合流场结构特征及密度脉动特性。大涡模拟方法基于隐式亚格子模型,空间离散采用高精度通量限制型紧致格式,时间推进采用显式Runger-Kutta方法。数值模拟清晰地捕捉到了流场波系结构,精细地预测了流动发生失稳、转捩以及发展为充分发展湍流的物理过程,直接获得了流场密度脉动特性。通过有、无喷流状态对称面流场的对比,发现超声速喷流能够有效冷却光学窗口;喷流与主流形成的混合层不稳定,很快发生失稳和转捩,形成大尺度湍流结构,进而引起强烈的密度脉动。此外,获得了钝头双锥整体模型喷流致冷流场的空间发展形态特征。      

一种改进的声反卷积相关声源定位方法

基于传声器阵列的声源定位算法的性能优劣决定了气动噪声试验检测中气动噪声源定位成像的准确性。为了提高相关声源定位方法的稳健性和准确性，提出一种改进的声反卷积相关声源定位方法——D-MACS（Developed-Mapping of Acoustic Correlated Sources）方法。该方法的特点是：在传统MACS方法的基础上，将声反卷积模型进行改进，使模型体现出声场空间扫描点声压互谱矩阵与互谱波束形成输出矩阵之间的数学关系，其最终获得的声源定位结果，能够提高MACS方法声源定位辨识的稳健性和准确性。通过仿真信号研究和声学风洞环境中的声源定位试验研究，比较了DAS（Delay And Sum beamformming）、DAMAS-C（Deconvolution Approach for the Mapping of Acoustic Correlated Sources）、MACS和D-MACS这4种方法的声源定位性能，验证了D-MACS方法在声源定位性能上的优势。     

翼型尾缘噪声源空间分布与辐射特性关系

详细研究了翼型湍流边界层尾缘宽频噪声源空间分布与辐射特性的关系.采用基于雷诺平均流场的翼型尾缘宽频预测方法研究了NACA0012翼型湍流边界层尾缘宽频噪声在4种不同工况下的噪声源空间分布与辐射特性.首先计算了NACA0012翼型湍流边界层尾缘噪声源在不同频率下的空间分布.计算结果发现:边界层中湍流是翼型湍流边界层尾缘噪声声源.随着频率的增加,噪声源强度和噪声源空间尺寸都是先增加后减小,噪声源位置不断靠近翼型尾缘.同时也计算了边界层内不同位置处的噪声源对远场噪声的辐射特性,结果表明:边界层内层区域,其噪声频谱能量集中在高频;边界层外部区域,其噪声能量集中在中低频;攻角增大或者来流速度减小,噪声能量向低频转移.      

飞机舱内噪声的研究现状

飞机舱内噪声是影响乘客舒适性的一项重要指标,舱内噪声的最小化是国内外共同追求的目标。在对飞机外部噪声源特性进行介绍的基础上,对噪声源/传递路径识别、舱内降噪措施以及声学试验计算等方面进行了综述。其中,噪声源以及噪声传递路径识别主要从各种识别技术手段方面展开了讨论,包括频率分析法、相关技术、修改噪声传递路径、空气传声以及结构传声的识别。而舱内降噪方法主要从被动降噪与主动降噪两方面进行全面介绍,指出被动降噪是一种修改与优化噪声传递路径的方法,而主动降噪能自动感应识别并控制噪声源,并分别给出了两者的优点及其局限性。在噪声测试与仿真模拟方面则介绍了国内外地面实验室舱内噪声的研究情况,并指出了国内的不足,对仿真计算理论进行了梳理,列出各自的适用范围。最后,指出了目前舱内噪声研究依然存在的问题与挑战,并给出了未来的研究方向。     

基于模态发生器的进气道风扇噪声及声衬降噪实验

为研究发动机进气道风扇噪声特性及声衬降噪效果,使用模态发生器提供声源,采用固定麦克风阵列和旋转扫描耙装置测量进气道内噪声信号,进而利用周向和径向模态分解方法得到声模态幅值,对影响模态分解结果的关键因素进行了研究.对周向模态在时域内进行分解,得到幅值和相位的时变特性.最后完成了2套声衬实验件降噪效果测试.结果表明:模态发...     

湍流参数对风扇宽频噪声预测影响

对于现代先进涡扇发动机,占比越来越大的风扇/压气机宽频噪声成为亟需解决的问题。基于三维风扇声源模型,开展了湍流输入参数对宽频噪声预测影响的研究。结果表明:后传声功率级比前传声功率级普遍高5 dB左右;当湍流参数增大时,也会较大幅度改变前传和后传的声功率级,但对频谱形状影响较小;声功率级随湍流积分尺度增大而减小,随背景湍流速度、中心线湍流速度、湍流宽度增大而增大,其中背景湍流速度对宽频噪声影响最大。发现湍流参数通过作用于上洗速度谱来影响宽频噪声预测结果。      

基于混合方法的膨胀腔非稳态流动及气动噪声分析

采用混合方法对气流作用下的膨胀腔的非稳态流动和气动噪声进了数值仿真分析。建立基于有限体积法的流体仿真模型,采用大涡模拟方法对膨胀腔内部非稳态流动进行计算。数值仿真结果捕捉到了腔体内部非稳态流动以及涡量的发展变化过程,并与实验观测结果基本吻合。采用积分插值的方法将流场结果插入声学网格上,基于气动声学理论计算腔体内部的流噪声源。建立声学仿真模型,将流噪声源导入声场网格中计算远场响应点的声压,并与实验结果进行对比,声压级以及共振频率都吻合良好。结果表明:混合仿真方法准确直观揭示出管内流噪声产生的机理和过程,尾管辐射噪声的仿真结果与实验结果及理论计算结果的偏差都在5%以内。      

一种基于平均流场的翼型尾缘宽频噪声预测方法

发展了一种基于平均流场的翼型尾缘宽频噪声预测方法.可压缩Navier-Stokes方程被重组为能描述气动噪声产生和传播的形式,包括准确描述声传播的线性算子和雷诺应力构成的声源项.为减少计算时间和避免格林函数空间奇异性,采用伴随格林函数方法求解格林函数;同时采用基于平均流场的声源模化方法生成声源项.为了验证该方法,预测了NACA0012翼型尾缘宽频噪声,其中平均流场使用OpenFOAM计算,格林函数采用均匀流动下半无限大平板近似.预测结果表明:对于不同来流速度和攻角,该方法不仅能准确预测噪声幅值及峰值频率,而且噪声频谱也都在实验结果的误差范围之内(±3dB),证明了该预测方法的精度和适用性.      

高速列车车辆连接部位气动噪声数值模拟及降噪研究

采用大涡模拟与声类比相结合的方法,对高速列车车辆连接部位不同尺寸参数时的气动噪声进行了数值模拟,并提出降噪改进方案。研究得到了高速列车以300km/h速度运行时车辆连接部位的气动噪声分布,结果表明:车辆连接部位气动噪声在很宽的频带内存在,是宽频噪声;各监测点气动噪声频谱在低频时幅值较大,随着频率的增大先增大后减小,1/3倍频程A声压级主要集中在315～1000Hz频率范围内;车辆连接部位不同尺寸参数中,气动噪声声压级幅值随着凹槽长度L和高度H的增大而有所增加;采用全风挡方案较无风挡时,有效避免气流在凹槽内剧烈扰动,气动噪声显著改善,声压级平均降幅约为9.4%,总声压级平均降幅4.27dBA;研究结果为低噪高速列车的初期研制设计提供科学依据。     

风扇后传声降噪声衬设计方法及实验验证

针对航空发动机风扇后传声降噪问题,开展了外涵道降噪声衬设计方法研究。将声衬设计过程分为两步,通过采用基于半经验声阻抗模型的声衬设计方法针对给定的声源频率进行初步设计,获得较优的声阻抗及相应的声衬几何参数。之后在初步设计结果的基础上,利用基于高精度计算气动声学的声传播计算软件对声阻抗进行优化,并得到最终的优化方案。为验证提出的设计方法,在全消声室内的风扇后传声降噪声衬测试台分别对初步设计声衬和优化声衬进行了实验验证。实验中采用扬声器模拟风扇声源,给定声源模态为(1,0),频率为3150Hz,内涵出口马赫数为0.8,外涵出口马赫数为0.6。结果表明:在给定的声源模态和频率下,初步设计的声衬可以取得10dB的降噪效果。优化设计的声衬相较于初步设计声衬,远场噪声可以再降低3~4dB。      

声学风洞内气动噪声源识别定位方法研究

声学风洞流场和试验环境会影响声音的传播,进而会影响声源识别。根据用于静态声源识别的经典Beamforming算法,利用声波在气流场和风洞射流剪切层中的传播规律,给出了一种能够用于声学风洞试验的基于麦克风阵列的气动噪声源识别分析方法,并进行了数值仿真和数值验算。数值验算结果表明风洞流场和剪切层对噪声源识别效果影响明显,采用本文所总结的计算方法能有效地修正这些影响。     

基于LES与FW-H方程的圆柱-翼型干涉噪声数值研究

采用大涡模拟（LES）结合Ffowcs Williams-Hawkings（FW-H）方程研究了圆柱-翼型干涉噪声的频谱特征和四极子噪声的影响.流场结果与实验吻合较好,声场获得了与实验相一致的频谱形状,翼型前缘30%弦长为主要干涉噪声源.针对计算与实验展向高度不同的问题,首先基于相关函数为三角函数的假定推导了展向修正公式,并与相关文献采用矩形函数、指数函数及高斯函数所得结果进行了对比.结果表明:不同的修正方法修正量差别高达7.6dB,三角函数与矩形函数修正效果类似,优于高斯函数,指数函数修正效果最差.分别采用固体壁面和可穿透数据面作为积分面,研究了体声源的影响,结果表明低马赫数下四极子噪声的影响可以忽略不计.