飞机舱内噪声预计模型验证实验方法研究

介绍了利用机身声学试验平台丌展了飞机舱内噪声预计模型验证实验方法的研究。通过测最声振联合激励下，机身声学试验平台所受声振载荷、了系统参数及客舱内的声瓜级，掌握了这些结果的测量方法及数据处理方法，从而为提高飞机舱内噪声预汁能力及实验研究奠定了基础。     

基于功率谱密度的结构声疲劳寿命估算方法研究

针对航空结构的声疲劳破坏问题,提出了结构声疲劳寿命估算的两种方法:时域统计法和功率谱密度法,其主要采用功率谱密度方法,应用振动理论、强度理论、M iner线性累积损伤理论和S-N曲线关系式等相关理论,建立了结构受窄带和宽带随机噪声载荷作用下的疲劳寿命估算公式,为工程上估算结构疲劳寿命提供了一定的参考价值。     

一种基于冗余测量的自适应卡尔曼滤波算法

针对目前自适应滤波算法的不足,在测量系统量测噪声方差未知的情况下,设计了一种基于冗余测量的自适应卡尔曼滤波(RMAKF)算法。通过对系统冗余测量值的一阶、二阶差分序列进行有效的统计分析,可以准确估计系统量测噪声统计特性,进而在滤波过程中自适应调节噪声方差阵R,提高滤波精度。以全球定位系统/惯性导航系统(GPS/INS)松组合导航系统为对象进行了仿真实验,结果表明该算法在测量系统噪声特性未知或发生改变时,可对其进行准确估计,在采用低精度惯性器件情况下,滤波结果较其他主要自适应卡尔曼滤波算法有较明显的改进。     

基于DDES的有／无舱门腔体气动噪声仿真分析

采用延迟分离涡仿真（ DDES）的方法研究了空腔和带有舱门的腔体的气动噪声特性。仿真在自由来流M＝0．85下,长宽深比值为5：1：1的矩形开放腔体展开。空腔仿真的声压级幅值结果与试验数据相比误差在4％以内,频率位置的预测较好。 DDES方法对于气动噪声问题具有很好的仿真准确性。空腔仿真结果和带有舱门的结果对比后表明,舱门迫使剪切层气流更多的撞击后壁进入腔体内部,使腔体内部尤其是中部压强波动增大,声压级在低频部分增量显著,达到了5 dB左右。     

尾缘锯齿结构的降噪物理机制实验

对比分析了常规尾缘翼型与锯齿尾缘翼型尾缘湍流流场的基本特征,并通过线阵列的方法测量了两种尾缘结构的噪声.结果表明:锯齿尾缘翼型尾缘湍流流场的湍流强度以及3个方向上的湍流强度都相比于常规尾缘翼型有显著减少,声场结果显示锯齿尾缘翼型对尾缘噪声有显著减小,对前缘噪声影响很小.锯齿结构加宽了尾迹区域并加快了大涡的破碎,产生了额外的马蹄涡,湍流脉动衰减率沿着流动方向变大.      

大型运输机机体结构全尺寸疲劳试验分散系数探讨

从疲劳分散系数的含义入手,分析了国内、外军用标准和民用适航标准对于疲劳分散系数的要求,从中找出了影响战斗类飞机与运输类飞机疲劳分散系数的因素,给出了确定大型运输机全尺寸疲劳试验分散系数的原则。     

武器舱气动噪声主动流动控制技术风洞试验研究

针对飞机弹舱高强度气动噪声、内埋武器分离安全性等问题,以高速风洞动静态压力测量技术为研究手段,开展了基于脉冲射流激励器（Powered Resonance Tubes,PRTB）的武器舱气动噪声抑制技术试验研究。试验结果表明,试验模型具有典型的开式空腔流动特点,武器舱内部非定常流动引起的声载荷可达到150dB。PIV 试验结果研究表明空腔前缘布置主动脉冲射流激励器对剪切层施加激励,会改变武器舱上部剪切层的流动特性,对这种高强度的声载荷起到一定的抑制作用。     

尾缘锯齿降低叶栅噪声的数值模拟

采用大涡模拟与声类比的方法研究了尾缘锯齿对涡轮叶栅噪声的影响.设计了两种不同的尾缘锯齿,对比了Re=3.3×105(基于叶片弦长与叶栅出口速度)下两种不同结构锯齿尾缘叶栅与直尾缘叶栅的声功率.结果表明:尾缘锯齿可以降低叶片吸力面边界层分离噪声约5dB,降低尾缘涡脱落噪声约10dB.进一步的研究表明,尾缘锯齿可以降低叶片尾缘附近表面的压力脉动幅值约50%,将展向相关尺度较大的涡破碎成展向相关尺度较小的涡,并消除尾缘脱落涡,这三者的综合作用使噪声得到降低.      

基于干扰距离控制的直升机桨-涡干扰噪声降噪方法

提出了一种适用于直升机旋翼桨-涡干扰距离计算的方法。针对桨-涡干扰距离计算中必需的旋翼桨盘入流及桨盘倾角,又分别建立了旋翼耦合N-S （Navier-Stokes）/自由尾迹模型和桨盘配平模型进行求解,其特点是兼顾计算精度和计算效率;并从悬停、前飞两方面验证了方法的有效性。应用所建立的桨-涡干扰距离计算方法,着重分析了直升机纵向平面力以及飞行参数对旋翼桨-涡干扰距离的影响机理,并进一步计算了不同纵向平面力作用下的旋翼地面声场特性及影响规律。结果表明:合理施加纵向平面力、加速度等措施后,地面最大噪声降低约4dB。同时,还通过研究桨-涡干扰距离与飞行参数的影响关系,得到了一些对直升机低噪声飞行具有实际指导意义的结论。      

基于声学处理的风扇噪声预测模型改进

Heidmann风扇噪声模型没有考虑风扇外涵道中的声学处理对于噪声抑制的影响,导致风扇噪声的预测结果普遍大于 试验结果。为了提高预测结果精度,利用风扇噪声抑制模型分别求出风扇进口衰减系数和出口衰减系数,然后将其应用于Heid? mann模型中,计算修正后的风扇进口噪声和出口噪声的均方声压。将MATLAB软件作为风扇噪声预测模型的开发平台,以某型 涡扇发动机为例进行预测。结果表明：相较于原模型的预测结果,改进模型的风扇噪声明显降低,最大降幅达到7 dB;通过对比风 扇噪声在各工况下的预测结果和试验结果发现,改进模型预测值与实测值的平均误差从原模型的5 dB降低到3 dB以下。该改进 方法有效改善了Heidmann模型预测结果偏大的情况,使风扇噪声的预测结果更加准确。