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利用航空发动机燃烧室噪声测试数据[1],采用门限自回归分析方法建立随机声载荷门限自回归模型SETAR(2;2;30,30),得到令人满意结果,并将拟合和预测均方误差与文献[1]非门限的自回归滑动平均模型ARMA(17,16)的结果进行了比较. 相似文献
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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。 相似文献