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为了研究四喷管运载火箭起飞时火箭周围噪声环境问题,建立燃气/空气双组分的可压缩流动模型,采用2阶Roe格式、SAS(scale-adaptive simulation)湍流模型和声学类比积分法Ffowcs-Williams Hawkings(FW-H)求解三维Navier-Stokes方程。以单机火箭的噪声问题为对象开展数值模拟,并将噪声数值计算结果与试验数据对比,误差在3dB以内(相对误差小于1.6%),验证预测噪声方法的有效性,进而研究四喷管运载火箭起飞阶段采用不同导流槽构型对箭体舱段区域噪声环境的影响,结果表明:在相同噪声接收点处,单侧导流槽对应的总声压级比双侧导流槽大,两者的总声压级(OASPL)之差最大为10.7dB。另外,当采用单侧导流槽时,沿周向接收点的噪声总声压相对单侧导流槽中心截面呈对称分布,而且沿导流出口方向逐渐增大。所建立的噪声数值方法为大推力捆绑运载火箭舱段的噪声环境预测及其控制提供一定参考。 相似文献
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湍流控制屏(TCS)是航空发动机风扇噪声试验必备的试验设施。由于湍流控制屏的作用,风扇前传噪声向远场传播时会产生传递损失。通过对湍流控制屏的声学校准,可以获取湍流控制屏的声学修正量,从而实现对风扇前传噪声的修正。本文结合实际工程应用条件,分析了湍流控制屏重复安装的位置精度、校准声源重复性、稳定性、校准声源位置偏差、温湿度修正等因素对湍流控制屏声学修正量精度的影响;结合上述影响因素,对湍流控制屏160 Hz~40 kHz的声学修正量的特征进行分析,总结工程应用中湍流控制屏高精度声学校准的注意事项,提出湍流控制屏的声学校准应包含测量不确定度。 相似文献
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为了深入认知凹腔驻涡与高速可压缩来流之间的相互作用过程以及来流马赫数对上述动力学过程的内在影响规律,对长深比为1.0的单凹腔基础构型在常温、常压、Ma=0.3~0.7的高速可压缩来流下进行冷态非定常数值模拟,并基于拉格朗日视角研究来流与凹腔驻涡相互作用及其物质输运特性。结果表明:凹腔上方剪切层内旋涡结构仍然具有类似自由剪切层的周期性演化过程,主流与凹腔通过三次掺混进行物质输运;随着主流马赫数的增加,旋涡运动方式及凹腔-主流物质掺混机制都发生了本质上的改变,剪切层内旋涡和凹腔主涡涡量均呈现数量级式增长,剪切层旋涡结构脱落频率近似线性增长并逐渐卷吸至凹腔中部,进入凹腔的主流流体占比降低,但扩散程度和速度加快;此外,源于凹腔的流体流出唇口线后经剪切层的夹带作用回流占比增大,降低了凹腔-主流的整体质量交换水平;驻留参数整体衰减,高马赫数时仅为低速工况的1/2,显著降低了回流区对于流体驻留作用的贡献。 相似文献
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为探究激波/边界层干扰表面摩阻统计特性,对马赫6柱-裙构型的激波/湍流边界层流场进行了直接数值模拟,推导了柱坐标形式的时均摩阻分解公式,将其与对流效应、流向不均匀性效应、分子黏性耗散效应、曲率效应和湍动能耗散关联起来,在此基础上对摩阻脉动和时均摩阻的统计特性进行了研究。概率密度分布结果表明干扰区内摩阻脉动概率密度明显偏离正态分布,摩阻脉动在该区域的间歇性较强,这与湍流脉动在激波干扰后存在显著内在可压缩性效应有关;谱功率密度结果表明摩阻脉动的能量在干扰前中频部分的能量占据主导,峰值对应频率约为0.14,干扰区后附近区域峰值位置转移到高频区域。采用摩阻分解公式对激波干扰前后的时均摩阻进行分解,结果表明时均摩阻的主要贡献来自分子黏性耗散效应和湍动能耗散效应;在激波干扰前分子黏性应力效应占据主导位置,干扰后湍动能耗散效应占据主导位置;激波干扰后对流效应明显增强,曲率效应的贡献在激波干扰前后基本保持不变;流向不均匀项贡献由正贡献变为负贡献,且所占比例有所上升,这主要是由压力梯度项的变化导致的。对分解后各项积分内函数沿法向分布的分析表明,分解后各项在边界层内分布呈现较大的差异,特别地,湍动能耗散项... 相似文献
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近年来数据同化(DA)被引入湍流动力学研究中,通过融合实验测量和数值计算,提高了实验测量的精度和广度,改善了数值模拟的预测性能。实验观测、预测模型和同化算法是数据同化的三要素,湍流研究中的实验观测包括热线风速仪、粒子图像测速法(PIV)、压力传感器等局部测量数据,预测模型主要指流动控制方程及湍流封闭方程,而同化算法包括贝叶斯推断、集合卡尔曼滤波(EnKF)、伴随等。稳态数据同化一般结合雷诺平均Navier-Stokes (RANS)模型方程,从重新标定模型常数、修正涡黏模型方程形式误差、修正雷诺应力项等方面着手。非稳态的数据同化一般包括四维变分(4DVar)等时间连续的数据同化方式以及顺序数据同化。4DVar通过时间正向和逆向积分迭代,存储量和计算量都非常大。顺序数据同化不需要时间逆向积分,可以在若干时刻对实验观测进行间断地植入,正向求解整个系统。另外,随着人工智能的飞速发展,湍流数据同化研究也向智能化迈进。对于纯数据驱动的湍流机器学习,其缺乏物理本质的约束,而基于物理信息的机器学习在物理本质上与数据同化是一致的。 相似文献
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