大型客机舱内声学设计方案综述（二）

数值模拟声学计算已广泛用于飞机舱内噪声的预计、声学结构的优化以及部件声学特性的评估,特别是在民机设计阶段。从数值模拟声学计算方面出发,介绍了有限元、边界元与统计能量分析这三大噪声工程分析方法,论述了试验测量与仿真计算结果的相互关系,结合民用飞机设计特点,对民用飞机的舱内声学设计方案加以阐述。     

限带高斯白噪声声压时程模拟的修正三角级数法

针对传统三角级数法模拟高声压级下的高斯白噪声声压有效值与理论值存在误差的问题,提出一种修正三角级数法,预先将各谐波振幅置为1,最后调整声压有效值为理论值,模拟过程简单,消除了传统方法模拟有效值与理论值之间的误差。数值模拟得到的声压时程数据准确可靠,具有良好的随机性,表明方法用于限带高斯白噪声声压时程模拟具有合理性、可行性。     

方腔流致振荡及噪声的数值研究

采用直接数值模拟方法,研究了低Reynolds数下L/D=2的方腔亚声速流致振荡现象及其诱导的噪声。结果表明,在所计算的参数范围内,振荡都是由Rossiter II模态主导;来流边界层变薄会导致低频成分的出现,其产生的直接原因是涡与后拐角撞击方式的切换,根源在于回流区与剪切层相互作用形式的不稳定。采用本征正交分解(POD)方法,分析了不同振荡形式所对应的本征模态涡结构及其与后拐角撞击方式的关系。计算得到并分析了声波的产生和传播过程,结果与已有实验结果和理论模型符合良好。     

某型飞机起落架结构件气动噪声仿真与试验研究

起落架噪声是飞机着陆阶段噪声的主要组成部分。以某型飞机前起落架为研究对象,通过分离涡模拟方法对其支柱及扭力臂结构件简化模型的周围流场进行非定常计算,利用Fw—H方程积分法对各部件表面产生的声场进行求解,分析缓冲支柱及扭力臂结构件气动噪声的产生机制、声源特性。对该飞机起落架支柱及扭力臂结构件进行声学风洞试验,通过麦克风对噪声的测量获得结构件噪声频谱特性。仿真及试验结果均表明：支柱及扭力臂结构件气动噪声包含支柱和扭力臂引起的钝体扰流噪声和两者相对位置引起的干扰噪声,支柱噪声对总噪声的贡献大于扭力臂噪声,噪声辐射特性具有偶极子声源的辐射特性。     

考虑测量噪声的朗道自适应惯量辨识方法

传统朗道自适应惯量辨识方法只有一个自适应系数可以调节,难以同时兼顾辨识速度和辨识精度,导致速度自适应控制系统在测量噪声较大的情况下容易不稳定。为解决这一问题,提出了一种考虑测量噪声的朗道自适应惯量辨识方法。该方法采用相同的低通滤波器对速度和电磁转矩同时进行滤波,保证了辨识模型与无滤波时的相同。在此基础上综合调节自适应系数和滤波器时间常数,在保证辨识速度的前提下减小辨识系统的噪声,提高辨识精度,从而提高了速度自适应控制系统的稳定性。仿真和试验验证了所提方法的正确性和有效性。     

基于有限元法的永磁同步电机定子固有频率研究

定子模态分析是研究永磁同步电机(PMSM)电磁振动噪声的重要环节,对定子固有频率进行准确预测是抑制PMSM电磁振动噪声的基础。运用解析法分析了影响定子固有频率的主要因素。建立了定子系统各部分有限元仿真模型,通过有限元仿真和相关数据处理分析研究了绕组、机壳和端盖对定子固有频率的影响。结果表明:当绕组等效弹性模量低于某一临界值时,会使定子固有频率降低,而高于该临界值时,会使定子固有频率升高;机壳和端盖均会使定子的固有频率大幅度提高。     

包含乘性噪声自适应修正的非合作目标相对导航算法

无人机（UAV）态势感知的任务是利用机载传感器对未知环境进行目标识别和引导,针对无人机与非合作目标间中远距离的相对导航问题,提出了一种基于角度和距离量测的相对状态估计算法。在现有滤波算法的基础上,为了提高精度和稳定性,本文利用了列文伯格-马夸尔特（LM）优化的思想对迭代卡尔曼滤波（IEKF）算法进行改进,提出了一种LM-IEKF算法,并推导该算法在迭代过程中的状态更新方程及协方差阵的递推公式。在此基础上,考虑到距离传感器由于信号相关特性而引入的乘性噪声,现有的加性噪声模型难以适应,因此,进一步提出了基于量测噪声自适应修正的Modified LM-IEKF方法,通过在线实时更新噪声阵提高滤波的精度,并设置渐消记忆指数平滑估计结果。算法验证结果表明,与现有的EKF、IEKF算法相比,在仅含加性噪声的情况下,LM-IEKF算法具有更好的性能;在包含乘性噪声的情况下,Modified LM-IEKF可以有效地估计量测噪声,与目前广泛使用的EKF算法相比,在综合相对位置和相对速度精度上分别提高了10%和23%。     

结合离线知识的时变结构模态参数在线辨识

飞行器的结构模态参数在线获取对其高效、可靠运行具有重要意义。传统时变结构模态参数辨识方法存在辨识虚假结果较多,抵抗测量数据中的极端异常值能力差等问题,难以有效应用于在线过程。建立一种基于长短时记忆网络的时变结构模态参数在线辨识网络模型,通过数据集构建过程离线地引入先验信息,同时结合模型自身特性,有效提升制约在线辨识应用的可靠性。实验结果表明：在不同时变规律下,与传统辨识方法相比,在线辨识模型能有效缓解虚假结果问题,同时保证辨识结果的连续性;采用α稳定分布模型对脉冲噪声进行建模,验证了其在测量数据包含由于偶发因素产生的极端异常值时在线辨识鲁棒性。     

基于H∞算法的飞机机翼结冰气动参数辨识

针对国内大型飞机结冰防护需求,开展针对大型结冰研究样机的H_∞算法参数辨识结冰探测研究。首先通过参数调节选取一组合适的H_∞算法参数,利用考虑测量噪声的结冰研究样机飞行仿真数据验证H_∞算法的辨识能力,由结果对比发现辨识算法能够跟踪飞机气动导数随结冰累积过程的变化趋势,辨识精度较高,其最大归一化平方根（RMS）误差仅为真值的11%;分析了H_∞算法对81种不同结冰累积过程的辨识能力,通过结果分析发现结冰累积时间较长且结冰速度较慢的情况辨识效果较差,结冰累积时间在100~300 s之间辨识精度较高;最后利用蒙特卡罗仿真分析了不同测量噪声大小对H_∞算法辨识精度和跟踪延时的影响,给出了3个纵向气动导数在随机误差影响下的辨识误差和跟踪延时的统计结果,发现在给定噪声标准差变化范围内,升力和俯仰力矩关于迎角的导数能够得到较为准确的辨识结果,二者的归一化平方根误差均值仅为各自真值的1.8%和4%,其预报延时均值最大仅为3 s和9.5 s。     

前缘直板扰流对高速空腔的降噪效果分析

高速空腔复杂流动和噪声一直是航空航天领域所关注的问题,高强度的空腔噪声不仅影响腔内仪器设备的正常运行,还会对其自身的结构产生疲劳破坏,进而影响飞行器的飞行安全和品质,因此空腔噪声的抑制研究和典型控制方法的降噪效果分析对提高飞行器结构安全性意义重大。本文通过开展高速风洞试验研究跨超声速（Ma=0.9和Ma=1.5）来流条件下前缘直板装置对空腔（长深比为6）流动和噪声的控制机理,通过对比多种前缘直板控制条件下的腔内噪声声压级（SPL）分布,确定直板控制参数的优化选择方法及最优参数;利用静态/动态压力传感器和油流试验采集腔内静压、脉动压力和壁面流谱,着重分析前缘直板对腔内流动结构、声压级和声压频谱的影响规律。结果表明：前缘直板可以大幅度抬高剪切层的位置,使得后缘的撞击区域后移,从而削弱流体进入腔内的流量和强度;可以有效降低腔内静压、减小回流强度和范围,对腔内声压级和峰值噪声也具有显著的抑制效果,Ma=0.9和Ma=1.5时后缘声压级降低幅值可达11.13 dB和8.0 dB。前缘直板流动控制为高速来流条件下空腔噪声的抑制提供了一种新的方法,可有效应用于飞行器上空腔结构的流动/噪声控制,具有重要的工程应用价值和前景。