航空发动机风扇宽频噪声预测技术发展研究

综述了风扇宽频噪声预测技术在航空发动机噪声控制领域的研究进展和应用,包括经验模型、分析模型、计算气动声学和机器学习等方法。对这些方法的发展现状进行了回顾,并对国内外情况进行了对比分析。研究发现,不同的预测模型适用于不同阶段的设计过程,如经验模型适用于概念设计阶段,分析模型适用于通流设计阶段,计算气动声学适用于详细设计阶段。此外,基于机器学习的风扇尾迹湍流预测是一个重要的研究方向,提高训练效率和预测精度将显著提升机器学习的适用性。最后,对风扇宽频噪声预测方法进行了简要总结和展望。     

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。     

涡流恢复导叶对螺旋桨气动和声学性能影响研究

为了对比安装涡流恢复导叶与单排螺旋桨气动性能和气动噪声的差异,采用数值模拟的方法研究了安装六种不同间距涡流恢复导叶和单排螺旋桨的气动力及气动噪声。研究结果表明：在起飞状态,级间距Δx=0.27的工况下,安装涡流恢复导叶使得推力系数增加6.4%,效率增加6.7%。随着间距的增大,前级叶片的桨尖涡、尾迹涡等涡系结构在通过后级叶片时破碎并向下游传播,且强度逐渐减小。噪声强度随着级间距的增加而逐渐减小,最大级间距涡流恢复导叶的噪声与最小级间距涡流恢复导叶噪声相比降低5.7 dB,噪声下降幅度随级间距的增加逐渐减缓,存在级间距最优位置使得推力增加最大,噪声强度适中。     

消失球方法及其对旋翼厚度噪声的分析研究

对旋翼厚度噪声及其数值模拟方法进行了讨论,着重解决了以下两个问题：（1）通过理论和数值分析,讨论了使用消失球公式计算旋翼旋转噪声时计算结果的有效性;（2）通过计算机模拟,深入分析了旋翼厚度噪声的特征。     

磁尾静电离子束流-密度漂移不稳定性的数值研究

本文研究了磁尾等离子体片边界层宽频带静电噪声的产生机制.模型等离子体由暖的背景电子、暖的向地球方向的离子束流和较冷的向尾方向的离子束流组成.结果表明,静电离子束流-密度漂移不稳定性可以在比较宽的频率范围内激发,在低频区大传播角方向上增长率最大,在高频区小传播角方向上增长率也比较大。最大增长率的方向取决于离子束流和密度漂移的速度比值.这些结果与磁尾观测到的宽频带静电噪声特征符合一致.      

冲击噪声下基于子空间的MIM0雷达DOA估计研究

研究了MIM0雷达在对称a稳定分布(SαS,symmetrica-stable)冲击噪声背景下,基于子空间的多目标DOA估计问题,并分析了空间分集特性对DOA估计性能的改善.由于SαS噪声不存在二阶及以上矩,使得传统的基于二阶或高阶累计量的多目标DOA算法在SαS噪声中性能得到恶化.为此,首先在分析MIMO雷达接收数据FLOM(Fractionflllower order moment)矩阵子空间的基础上,给出FLOM-MUSIC算法.考虑到FLOM-MUSIC算法需要冲击噪声特征指数的先验信息,为避免噪声特征指数估计,提出基于无穷范数对接收数据归一化处理的Inf-MUSIC(Infinity-norm normalization MUSIC)算法.理论分析表明,无穷范数归一化后的数据协方差矩阵有界,且能分解成噪声子空间和信号子空间.计算机仿真验证了上述两种算法的有效性.仿真结果还表明在冲击噪声背景下.MIM0雷达的空间分集特性也能改善DOA估计的精度.     

宽带噪声调频信号产生系统的数字化硬件实现

宽带高精度的噪声调频信号在现代电子干扰系统中应用广泛。传统的模拟或半数字化的噪声调频信号产生方式容易受到温度等环境因素的影响,已无法满足现代电子战中对噪声调频信号的要求。提出了一种新型的噪声调频信号产生方式,基于现场可编程门阵列FPGA的全数字化实现架构,通过直接数字频率合成DDS技术实现。FPGA的时序分析结果表明,该系统主频到达了250MHZ以上。对硬件实现电路的测试结果表明,该系统能够产生带宽超过300MHZ、带宽调整精度5kHz以内的噪声调频信号。     

用二次相关提高超声测风精度和噪声抑制性能

以超声测风为应用背景,对基于相关法的时延估计性能进行分析,指出其存在的问题。利用发射信号为已知这一先验信息,提出了二次相关估计时延的解决方法。仿真结果表明,在相同的信噪比下,与相关法相比,二次相关法能够利用先验信息,提高了时延估计的正确率,并能改善系统6dB以上的噪声抑制性能。最后,对二次相关法的运算量进行了分析,并分别以TI TMS320C5000系列DSP处理器和Ahera CycloneⅡ系列FPGA作为硬件平台,估计了该方法在这两种平台上的处理时间,得出了该方法可满足实时处理的结论。     

基于两种扫描方式的雷达探鸟系统

介绍了雷达探鸟系统的研究现状,包括以鸟击危害咨询系统为代表的大型雷达探鸟系统和以Accipiter为代表的机场雷达探鸟系统.基于X波段海事雷达搭建了"雷达探鸟实验系统",分别验证了其在水平和垂直两种扫描方式下探鸟的可行性.本系统在两种扫描方式下采集的两组探鸟雷达图像序列,分别由飞鸟目标提取算法进行处理.经过背景差分、噪声抑制、目标信息提取和数据融合,将鸟情信息从原始雷达图像中提取出来,并将其与卫星地图或高度坐标系相融合,融合图像直观地反映了探测区域内飞鸟目标的分布情况.最后,对国内外雷达探鸟系统的性能作了比较分析.     

基于空间分割的影像条带噪声去除方法

光学遥感卫星影像中包含系统条带噪声和随机条带噪声,由于多种因素的干扰,即使进行系统条带噪声去除后,仍残留部分随机条带噪声。文章通过分析现有卫星遥感影像中的随机条带噪声特性,基于常规的随机条带噪声去除方法,提出一种新的基于空间分割的条带噪声去除算法。该方法以影像的均值、中值以及梯度值构建判定准则,将影像分为动态范围变化较小的多个区域,同时将地物边缘单独提取出来予以保留;然后采用标准矩匹配的方法对单独区域进行处理,在剔除噪声的同时抑制灰度畸变的产生;最后采用中巴地球资源卫星04星（CBERS-04）数据作为试验对象进行了随机噪声去除试验,试验结果表明新方法在去除随机条带噪声的同时很好的保持了原始影像的纹理信息。