CN113051666B - 一种旋翼飞行器噪声数字化分析方法及系统 - Google Patents

一种旋翼飞行器噪声数字化分析方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种旋翼飞行器噪声数字化分析方法及系统。该方法包括：对旋翼飞行器进行旋翼流场模拟；对旋翼飞行器的桨叶分块；采用FW‑H方程计算各桨叶块的时域噪声；基于桨叶块的时域噪声计算桨叶块的声压级和噪声贡献，并确定声源区域；对声源区域进行基于压力梯度的自适应分块；采用FW‑H方程计算各自适应块的时域噪声；基于自适应块的时域噪声计算自适应块的声压级和噪声贡献，并确定声源位置；采用由FW‑H方程确定的复杂流动区域桨叶块噪声变化方程计算各自适应块的数字化气动噪声，并由数字化气动噪声确定声源位置处的噪声产生原因。本发明能准确描述流动的影响及噪声细节性变化，提高对旋翼飞行器噪声分析的准确性。

Description

一种旋翼飞行器噪声数字化分析方法及系统
技术领域
本发明涉及飞行器噪声分析领域，特别是涉及一种旋翼飞行器噪声数字化分析方法及系统。
背景技术
旋翼飞行器具有独特的垂直起降方式及空中悬停能力，一些新构型旋翼飞行器，如倾转旋翼机、高速共轴直升机，更具有一定的高速巡航能力在各领域发挥着不可或缺的能力。旋翼飞行器在工作过程中，高速旋翼的旋翼、尾桨以及大尺寸的机身等会对周围的空气产生扰动，进而形成气动噪声。新构型旋翼飞行器具有多旋翼、多声源耦合作用等特点，飞行时所处的气动环境更为复杂，气动噪声的影响也更为明显。因此，针对旋翼飞行器的气动噪声研究是该领域的重点方向之一。
在所有的外部噪声中，一方面，由于所处频率低、传播距离远、所产生声压级大，同时具有明显周期性等特点，旋翼气动噪声占主导地位。另一方面，旋翼气动噪声会对直升机声隐身性能产生较大的影响。在战场上，噪声水平作为旋翼飞行器重要目标特性之一，会极大地影响其作战效能，而低噪声目标特性直升机可以在一些特殊场景发挥重要作用。而在民用领域，过高的旋翼噪声会影响乘机者的乘机体验以及地面居民的正常生活。
因此，对旋翼飞行器进行噪声研究并提出有效的降噪方法是必要的。传统的针对旋翼飞行器的降噪方法分为两类，主要包括被动方法：桨叶外形优化等；主动方法：高阶谐波控制(HHC)、单片桨叶控制(IBC)等。但这些噪声控制方法无法保证旋翼气动性能不会受到影响。因此，为研究噪声控制方法及旋翼流场载荷间的关系以提升降噪效果，需深入探寻旋翼气动噪声发声机理，以对降噪方法进行有效指导。
目前，旋翼气动噪声的主要计算方法是以基于福克斯威廉姆斯-霍金斯(FfowcsWilliams-Hawkings，FW-H)方程的声学类比法为主。Farassat等人基于FW-H方程进行一定的推导，得到便于数值计算的Farassat 1A公式，并建立了旋翼噪声计算模型。Farassat等基于Kirchhoff方法，使用广义函数理论推出了一般形式的Kirchhoff公式，并能进行四极子噪声的求解。P.di Francescantonio等人借用Kirchhoff方法的思路，将Farassat 1A公式推广到任意积分面，提出FW-Hpds方法，被广泛运用于跨音速噪声求解。通过几种旋翼气动噪声计算模型的建立，国内外学者对旋翼气动噪声进行了一些旋翼气动噪声领域的研究：Brentner等对比了FW-Hpds方法及Kirchhoff方法的优劣；陈丝雨等通过对pds方法积分面选取的研究，建立了自适应积分面方法；朱正等建立了共轴双旋翼的气动噪声计算方法。
综上所述，国内外学者针对旋翼气动噪声进行了各种领域的研究，并得出了有意义的结论，但是大多是从积分的角度，考虑整副旋翼的噪声影响，难以考虑旋翼流场中的某些细节特性对该处气动载荷、气动噪声的影响及内在机理，因此，对旋翼飞行器噪声分析的准确性有待提升。
发明内容
基于此，有必要提供一种旋翼飞行器噪声数字化分析方法及系统，以准确地描述并体现流动的影响及噪声细节性变化，提高对旋翼飞行器噪声分析的准确性，从而提升旋翼飞行器气动噪声的降噪效果。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种旋翼飞行器噪声数字化分析方法，包括：
对旋翼飞行器进行旋翼流场模拟，得到旋翼信息；所述旋翼信息包括旋翼近场桨叶表面载荷信息和桨叶分块所需的几何信息；
基于所述旋翼信息对所述旋翼飞行器的桨叶分块，得到桨叶块；
采用FW-H方程计算各所述桨叶块的时域噪声；
基于所述桨叶块的时域噪声计算初始分析参数，并由所述初始分析参数确定声源区域；所述初始分析参数包括各所述桨叶块在噪声辐射球上的声压级以及各所述桨叶块的噪声贡献；
对所述声源区域进行基于压力梯度的自适应分块，得到自适应块；
采用FW-H方程计算各所述自适应块的时域噪声；
基于所述自适应块的时域噪声计算自适应分析参数，并由所述自适应分析参数确定声源位置；所述自适应分析参数包括各所述自适应块在噪声辐射球上的声压级以及各所述自适应块的噪声贡献；
由所述FW-H方程确定复杂流动区域桨叶块噪声变化方程；
由所述复杂流动区域桨叶块噪声变化方程计算各所述自适应块的数字化气动噪声，并由所述数字化气动噪声确定所述声源位置处的噪声产生原因。
可选的，所述基于所述旋翼信息对所述旋翼飞行器的桨叶分块，得到桨叶块，具体包括：
基于所述旋翼信息，采用等面积分块法在展向上对所述旋翼飞行器的桨叶分块，得到展向桨叶块；
计算所述旋翼飞行器的桨叶表面的压力系数，并将所述压力系数为整的区域确定为正压区域桨叶块，将所述压力系数为负的区域确定为负压区域桨叶块；所述正压区域桨叶块和所述负压区域桨叶块构成弦向桨叶块；所述桨叶块包括所述展向桨叶块和所述弦向桨叶块。
可选的，所述对所述声源区域进行基于压力梯度的自适应分块，得到自适应块，具体包括：
计算所述声源区域内各位置的桨叶表面的压力梯度；
基于所述压力梯度，计算各展向截面的压强梯度平均值，并当所述展向截面的压强梯度平均值达到设定阈值时，则将展向截面的临界位置确定为分离面，从而得到自适应展向桨叶块；
对于弦向上各位置的桨叶表面的压力梯度，将符合设定条件的压力梯度对应的位置确定为分块位置，从而得到自适应弦向桨叶块；所述自适应块包括所述自适应展向桨叶块和所述自适应弦向桨叶块。
可选的，所述基于所述自适应块的时域噪声计算自适应分析参数，并由所述自适应分析参数确定声源位置，具体包括：
由所述自适应块的时域噪声计算各所述自适应块的有效声压；
由所述有效声压和参考声压计算各所述自适应块在噪声辐射球上的声压级；
由所述自适应块的时域噪声计算各所述自适应块的声压；
由所述声压计算各所述自适应块的噪声贡献；
所述声压级确定所述噪声辐射球上大于设定区域范围的辐射区域内的观测点；
对于所述观测点，由对应的所述噪声贡献生成贡献柱状图；
由所述贡献柱状确定声源位置。
可选的，所述复杂流动区域桨叶块噪声变化方程为：
Figure GDA0003548855800000041
其中，dr为积分微元的展向长度，dl为弦向长度，a0表示音速，r为源点到观测点之间的距离，M表示当前马赫数，Mr表示马赫数沿r方向的分量，
Figure GDA0003548855800000044
表示Mr的一阶导数，Mi表示马赫数沿坐标轴方向的分量，li表示桨叶表面载荷沿坐标轴方向的分量，lr表示桨叶表面载荷沿r方向的分量，
Figure GDA0003548855800000042
表示lr的一阶导数，ret表示延迟时间，p′L为载荷噪声，f表示积分位置，当f＝0时，表示在积分面上进行积分，x表示观测点空间坐标，t表示时间。
可选的，所述由所述数字化气动噪声确定所述声源位置处的噪声产生原因，具体包括：
将所述数字化气动噪声与所述旋翼飞行器的桨叶的升阻力系数展向分布进行对比，得到对比结果；
当所述对比结果为所述数字化气动噪声的变化趋势与阻力变化趋势相一致时，则确定所述声源位置处的噪声产生原因为阻力，当所述对比结果为所述数字化气动噪声的变化趋势与升力变化趋势相一致时，则确定所述声源位置处的噪声产生原因为升力。
可选的，所述由所述声压计算各所述自适应块的噪声贡献，具体包括：
由所述声压计算各所述自适应块在各时间点对整片桨叶载荷噪声的贡献
Figure GDA0003548855800000043
其中，Cn,i为第n个所述自适应块在第i个时间点对整片桨叶载荷噪声的贡献，pn,i为第n个所述自适应块在第i个时间点上的声压，ptotal,i为整片桨叶在第i个时间点上的声压；
由所述自适应块在各时间点对整片桨叶载荷噪声的贡献计算各所述自适应块的噪声贡献
Figure GDA0003548855800000051
Cn为第n个所述自适应块一个周期内对整片桨叶载荷噪声的贡献，imax为总时间点数。
可选的，所述由所述声压计算各所述自适应块的噪声贡献，具体计算公式为：
Figure GDA0003548855800000052
其中，Cn为第n个所述自适应块一个周期内对整片桨叶载荷噪声的贡献，
Figure GDA0003548855800000053
为整片桨叶在第i个时间点上的正声压，
Figure GDA0003548855800000054
为整片桨叶在第i个时间点上的负声压，A为总声压为正的时间点的第n块自适应块对应的声压值，B为总声压为负的时间点对应的声压值，S+为正的总声压部分的面积积分，S-为负的总声压部分的面积积分的绝对值，S为总声压的面积积分的绝对值的和，pn,i为第n个所述自适应块在第i个时间点上的声压，ptotal,i为整片桨叶在第i个时间点上的声压，dt表示对时间的积分。
可选的，所述基于所述压力梯度，计算各展向截面的压强梯度平均值，具体计算公式为：
Figure GDA0003548855800000061
其中，
Figure GDA0003548855800000062
为展向截面的压强梯度平均值，
Figure GDA0003548855800000063
为展向截面上第m个点的压强梯度，N为展向截面上的总点数。
本发明还提供了一种旋翼飞行器噪声数字化分析系统，包括：
流场模拟模块，用于对旋翼飞行器进行旋翼流场模拟，得到旋翼信息；所述旋翼信息包括旋翼近场桨叶表面载荷信息和桨叶分块所需的几何信息；
第一分块模块，用于基于所述旋翼信息对所述旋翼飞行器的桨叶分块，得到桨叶块；
第一时域噪声计算模块，用于采用FW-H方程计算各所述桨叶块的时域噪声；
声源区域初步确定模块，用于基于所述桨叶块的时域噪声计算初始分析参数，并由所述初始分析参数确定声源区域；所述初始分析参数包括各所述桨叶块在噪声辐射球上的声压级以及各所述桨叶块的噪声贡献；
自适应分块模块，用于对所述声源区域进行基于压力梯度的自适应分块，得到自适应块；
第二时域噪声计算模块，用于采用FW-H方程计算各所述自适应块的时域噪声；
声源位置确定模块，用于基于所述自适应块的时域噪声计算自适应分析参数，并由所述自适应分析参数确定声源位置；所述自适应分析参数包括各所述自适应块在噪声辐射球上的声压级以及各所述自适应块的噪声贡献；
噪声数字化方程确定模块，用于由所述FW-H方程确定复杂流动区域桨叶块噪声变化方程；
噪声分析模块，用于由所述复杂流动区域桨叶块噪声变化方程计算各所述自适应块的数字化气动噪声，并由所述数字化气动噪声确定所述声源位置处的噪声产生原因。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明提出了一种旋翼飞行器噪声数字化分析方法及系统，对初步确定的声源区域进行基于压力梯度的自适应分块，通过采用FW-H方程计算得到的自适应块的时域噪声计算自适应块的声压级和噪声贡献，并确定声源位置，并采用由FW-H方程确定的复杂流动区域桨叶块噪声变化方程计算各自适应块的数字化气动噪声，从而确定声源位置以及噪声产生原因。本发明能准确地描述并体现流动的影响及噪声细节性变化，提高对旋翼飞行器噪声分析的准确性，从而提升旋翼飞行器气动噪声的降噪效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的旋翼飞行器噪声数字化分析方法的流程图；
图2为本发明提供的数字化噪声分析流程示意图；
图3为本发明提供的桨叶展向初步分块示意图；
图4为本发明提供的桨叶弦向初步分块示意图；
图5为本发明提供的桨叶表面压强梯度分布示意图；图5(a)为弦向压力梯度分布示意图；图5(b)为展向压力梯度分布示意图；
图6为本发明提供的展向自适应分块示意图；
图7为本发明提供的弦向分块示意图；
图8为本发明提供的数字化噪声计算计算方法示意图；
图9为本发明提供的分块声压时间历程计算结果示意图；图9(a)为厚度噪声分块声压时间历程计算结果示意图；图9(b)为载荷噪声分块声压时间历程计算结果示意图；
图10为本发明提供的噪声贡献示意图；
图11为本发明提供的弦向分块噪声计算结果示意图；图11(a)为弦向分块噪声声压时间历程示意图；图11(b)为弦向分块噪声声压级示意图；
图12为本发明提供的数字化噪声计算结果示意图；
图13为本发明实施例提供的旋翼飞行器噪声数字化分析系统的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
旋翼气动噪声为直升机噪声中最为主要的一类，其低频特性，使之具有传播距离远的特性。直升机旋翼气动噪声在军用和民用领域有着严重的影响。剧烈的气动噪声不仅影响乘坐的舒适性，同时会干扰直升机飞行路径上的居民生活，极大降低军用直升机的声隐身特性。因此为了降低旋翼气动噪声，探究噪声的传播特性以规避噪声传播的剧烈区域，需要对气动噪声进行细节性计算。
目前的噪声研究方法，对于研究如桨/涡干扰现象的产生对特定段桨叶载荷及噪声的直接影响、高速脉冲噪声产生位置及产生机理等问题时，难以细致准确地描述并体现流动的影响及噪声细节性变化。
为进一步对噪声发声机理、噪声变化中载荷的细节性影响进行研究，本实施例在FW-H方程的基础上，对FW-H方程进行重构，考虑桨叶弦向及展向载荷变化，从微分的角度计算旋翼某段桨叶块噪声，建立了一种基于自适应桨叶分块的数字化噪声计算分析方法，以探寻流动、载荷及噪声在某一特定范围内的变化及内在关系。
图1为本发明实施例提供的旋翼飞行器噪声数字化分析方法的流程图。
参见图1，本实施例的旋翼飞行器噪声数字化分析方法，包括：
步骤101：对旋翼飞行器进行旋翼流场模拟，得到旋翼信息；所述旋翼信息包括旋翼近场桨叶表面载荷信息和桨叶分块所需的几何信息。
所述步骤101，具体包括：
基于Navier-Stokes方法的CLORNS程序进行旋翼流场模拟，得到旋翼信息。具体为：
1)网格系统生成。使用CLORNS程序中的网格生成模块生成流场模拟所需的贴体网格、桨叶网格与背景网格的嵌套网格系统。所生成的网格系统，将为下面声源信息获取的计算提供旋翼的几何外形及近场空间离散的位置信息。
2)声源信息获取：通过上述得到的旋翼嵌套网格系统，基于CLORNS程序中的高精度计算流体力学计算模块，使用公式(1)中建立的流场计算方法，针对旋翼近场流场进行计算，得到旋翼信息。
Figure GDA0003548855800000091
其中W、Fc和Fv分别为守恒变量、对流通量和黏性通量，
Figure GDA0003548855800000092
为时间偏导数，dV为积分微元，v为体积分，dS为积分面元，S为面积分，n表示面法向矢量。
步骤102：基于所述旋翼信息对所述旋翼飞行器的桨叶分块，得到桨叶块。
所述步骤102，具体包括：
1)基于所述旋翼信息，采用等面积分块法在展向上对所述旋翼飞行器的桨叶分块，得到展向桨叶块。
2)计算所述旋翼飞行器的桨叶表面的压力系数，并将所述压力系数为整的区域确定为正压区域桨叶块，将所述压力系数为负的区域确定为负压区域桨叶块；所述正压区域桨叶块和所述负压区域桨叶块构成弦向桨叶块；所述桨叶块包括所述展向桨叶块和所述弦向桨叶块。
所述压力系数的计算公式为
Figure GDA0003548855800000093
式中，Cp为压力系数，P为压强，P∞为自由流压强，ρ为自由流密度，V为自由流速度。
步骤103：采用FW-H方程计算各所述桨叶块的时域噪声。所述FW-H方程的时域方法Farassat 1A公式为：
p′(x,t)＝p′T(x,t)+p′L(x,t)
Figure GDA0003548855800000094
Figure GDA0003548855800000101
式中，a0表示音速，ρ0为空气密度，r为源点到观测点之间的距离，M表示当前马赫数，Mr表示马赫数沿r方向的分量，vi表示积分面运动速度，lr表示桨叶表面载荷沿r方向的分量，(·)表示时间导数，下标ret表示延迟时间。p′L为载荷噪声，p′T为厚度噪声。ds为积分面面积，f＝0表示在积分面上进行积分。
步骤104：基于所述桨叶块的时域噪声计算初始分析参数，并由所述初始分析参数确定声源区域；所述初始分析参数包括各所述桨叶块在噪声辐射球上的声压级以及各所述桨叶块的噪声贡献。
步骤105：对所述声源区域进行基于压力梯度的自适应分块，得到自适应块。
所述步骤105，具体包括：
1)计算所述声源区域内各位置的桨叶表面的压力梯度。压力梯度的计算公式为：
Figure GDA0003548855800000102
其中，(x，y)表示计算位置坐标，x表示计算位置坐标的横坐标，y表示计算位置坐标的纵坐标，
Figure GDA0003548855800000103
为横轴方向的单位矢量，
Figure GDA0003548855800000104
为纵轴方向的单位矢量，|gradP(x,y)|为压力梯度，P(x,y)为表面压力，coefs为展向权重系数，coefc为弦向权重系数，
Figure GDA0003548855800000105
为展向、弦向压力偏导数。且有：
Figure GDA0003548855800000106
2)基于所述压力梯度，计算各展向截面的压强梯度平均值，并当所述展向截面的压强梯度平均值达到设定阈值时，则将展向截面的临界位置确定为分离面，从而得到自适应展向桨叶块。
所述展向截面的压强梯度平均值的具体计算公式为：
Figure GDA0003548855800000111
其中，
Figure GDA0003548855800000112
为展向截面的压强梯度平均值，
Figure GDA0003548855800000113
为展向截面上第m个点的压强梯度，N为展向截面上的总点数。
3)对于弦向上各位置的桨叶表面的压力梯度，将符合设定条件的压力梯度对应的位置确定为分块位置，从而得到自适应弦向桨叶块；所述自适应块包括所述自适应展向桨叶块和所述自适应弦向桨叶块。
步骤106：采用FW-H方程计算各所述自适应块的时域噪声。
步骤107：基于所述自适应块的时域噪声计算自适应分析参数，并由所述自适应分析参数确定声源位置；所述自适应分析参数包括各所述自适应块在噪声辐射球上的声压级以及各所述自适应块的噪声贡献。
所述步骤107，具体包括：
1)由所述自适应块的时域噪声计算各所述自适应块的有效声压。
2)由所述有效声压和参考声压计算各所述自适应块在噪声辐射球上的声压级。所述声压级的计算公式为：
Figure GDA0003548855800000114
式中，P(e)为有效声压，P(ref)为参考声压。式中P(e)由公式(3)的FW-H方程计算得到。
3)由所述自适应块的时域噪声计算各所述自适应块的声压。
4)由所述声压计算各所述自适应块的噪声贡献Cn。
该步骤中，噪声贡献Cn的一种计算方式为：
首先，由所述声压计算各所述自适应块在各时间点对整片桨叶载荷噪声的贡献
Figure GDA0003548855800000115
其中，Cn,i为第n个所述自适应块在第i个时间点对整片桨叶载荷噪声的贡献，pn,i为第n个所述自适应块在第i个时间点上的声压，ptotal,i为整片桨叶在第i个时间点上的声压。
然后，由所述自适应块在各时间点对整片桨叶载荷噪声的贡献计算各所述自适应块的噪声贡献
Figure GDA0003548855800000121
Cn为第n个所述自适应块一个周期内对整片桨叶载荷噪声的贡献，imax为总时间点数。
该步骤中，噪声贡献Cn也可以采用另一种计算方式：
Figure GDA0003548855800000122
其中，Cn为第n个所述自适应块一个周期内对整片桨叶载荷噪声的贡献，
Figure GDA0003548855800000123
为整片桨叶在第i个时间点上的正声压，
Figure GDA0003548855800000124
为整片桨叶在第i个时间点上的负声压，A为总声压为正的时间点的第n块自适应块对应的声压值，B为总声压为负的时间点对应的声压值，S+为正的总声压部分的面积积分，S-为负的总声压部分的面积积分的绝对值，S为总声压的面积积分的绝对值的和，pn,i为第n个所述自适应块在第i个时间点上的声压，ptotal,i为整片桨叶在第i个时间点上的声压，dt表示对时间的积分。
5)所述声压级确定所述噪声辐射球上大于设定区域范围的辐射区域内的观测点。
6)对于所述观测点，由对应的所述噪声贡献生成贡献柱状图。
由所述贡献柱状确定声源位置。
步骤108：由所述FW-H方程确定复杂流动区域桨叶块噪声变化方程。
所述复杂流动区域桨叶块噪声变化方程为：
Figure GDA0003548855800000131
其中，dr为积分微元的展向长度，dl为弦向长度，a0表示音速，r为源点到观测点之间的距离，M表示当前马赫数，Mr表示马赫数沿r方向(源点到观测点之间的距离所在的方向)的分量，
Figure GDA0003548855800000133
表示Mr的一阶导数，Mi表示马赫数沿坐标轴方向的分量，li表示桨叶表面载荷沿坐标轴方向的分量，lr表示桨叶表面载荷沿r方向的分量，
Figure GDA0003548855800000132
表示lr的一阶导数，ret表示延迟时间，p′L为载荷噪声，f表示积分位置，当f＝0时，表示在积分面上进行积分，x表示观测点空间坐标，t表示时间。
步骤109：由所述复杂流动区域桨叶块噪声变化方程计算各所述自适应块的数字化气动噪声，并由所述数字化气动噪声确定所述声源位置处的噪声产生原因。
所述步骤109，具体包括：
将所述数字化气动噪声与所述旋翼飞行器的桨叶的升阻力系数展向分布进行对比，得到对比结果。
当所述对比结果为所述数字化气动噪声的变化趋势与阻力变化趋势相一致时，则确定所述声源位置处的噪声产生原因为阻力，当所述对比结果为所述数字化气动噪声的变化趋势与升力变化趋势相一致时，则确定所述声源位置处的噪声产生原因为升力。
在实际应用中，上述实施例的旋翼飞行器噪声数字化分析方法的具体包括如下几个部分：
A：流场计算流程
首先使用基于Navier-Stokes方法的CLORNS程序进行旋翼流场模拟，其中，所采用的N-S方程如公式(1)所示。
在流程计算过程中，时间推进格式采用Runge-kutta五步法，湍流模型采用Spalart-Allmaras(S-A)湍流模型。为保证计算精度，计算网格采用基于嵌套网格系统的贴体网格技术。在流场计算过程中为了提升流场计算精度，本方法的空间离散格式采用高阶WENO格式。
B：噪声计算方法
噪声计算方法采用基于FW_H方程进行声场模拟，所述FW-H方程的式子如公式(3)所示。
C：桨叶分块方法
为了计算桨叶数字化噪声，本方法在A中建立的流场计算方法得到的旋翼载荷分布基础之上，如图2所示，建立自适应桨叶分块方法，进行桨叶分块划分。
1)初步桨叶划分
首先对桨叶进行初步分块，并进行噪声分析。在展向上，如图3所示，基于等面积方法对桨叶块进行划分，初步研究桨叶块的主要噪声源的位置及各桨叶块的噪声贡献分布。同时研究桨叶块的各噪声成分在噪声辐射球上的传播特性，以进行针对性降噪。
在弦向上，将桨叶块按公式(2)分为正压区域和负压区域，以初步研究正负压区域对噪声时频域特性的影响，并在此基础上，寻求正负压噪声声压相消的方法。弦向初步分块如图4所示。
2)在1)的研究基础上，进一步通过计算桨叶表面压强梯度的方法，进行桨叶自适应分块。
一般情况下，旋翼压力展向分布变化并不剧烈，而当旋翼斜下降等状态飞行时，旋翼的尾迹涡会干扰桨叶表面载荷，进而出现桨/涡干扰等气动干扰现象，此时会进而影响旋翼噪声。旋翼噪声计算过程中，最重要的计算影响参数为表面压力，计算桨叶表面的压强梯度
Figure GDA0003548855800000141
与设置的梯度阈值进行对比，寻找桨叶上压强突变区域。
由于梯度具有方向性，因此桨叶表面的压力梯度变化考虑弦向与展向时的不同权重，压力梯度的具体计算公式如公式(4)和公式(5)所示。压力梯度计算结果如图5所示。
在展向，本方法为了保证计算精度及计算效率，通过计算如图5(a)中所示截面的平均压强梯度
Figure GDA0003548855800000151
确定展向分块位置，具体计算公式如公式(6)所示。
当截面平均压强梯度达到阈值时，认为该截面为桨叶的展向分块截面，如图6所示。
在弦向分块时，首先计算各点的压力梯度，如图5(b)所示，将符合条件分块点标记为1，得到对应的Division map，确定分块位置，再根据对应的Divisionmap，得到最终的桨叶弦向分块结果如图7所示。
桨叶在划分过程中，会产生展向划分导致的长度误差，因此为了保证计算精度以进行进一步噪声分析，在公式(3)FW-H方程的基础上进行了相应的推导，如公式(11)所示提出了数字化气动噪声计算方法。通过该方法，得到复杂流动区域桨叶块的噪声变化。数字化气动噪声计算方法如图8所示。
D:分块噪声分析方法
基于C中建立的分块噪声计算方法，建立了数字化噪声分析方法。主要包含以下内容：
(1)各状态分块噪声声压时间历程对比
声压时间历程为旋翼噪声分析的重要内容，本实施例首先针对各状态桨叶块声压时间历程的变化进行对比，分析各桨叶块在不同总距状态时的噪声声压时间历程的幅值及相位差异。图9(a)、图9(b)及图11(a)分别给出了展向及弦向声压时间历程的对比结果。
(2)各状态分块噪声辐射特性对比
通过对比不同桨叶块在声辐射球上的噪声辐射特性，可以得到不同位置的桨叶块辐射特性。声压级计算方法由公式(7)得到。图11中(b)给出了弦向各观测点声压级对比结果。
(3)桨叶块噪声相位占比，平均相位占比
由于不同总距，桨叶表面流动发生变化，气动特性不同，这里引入叶素的思想，开展旋翼载荷噪声与表面流动的内在关系研究，而公式(3)中声压时间历程计算结果难以表征不同桨叶块的声压变化，如图9所示。针对各分块对整片桨叶噪声在不同相位上的贡献程度，分块噪声平均相位占比的计算公式如公式(8)和公式(9)所示，以表征该分块在不同相位时对整片桨叶噪声的贡献情况。该方法通过计算各时间点的桨叶块平均贡献，初步得到噪声的桨叶块贡献。该方法适用于噪声沿展向线性变化的计算状态。
(4)桨叶块噪声面积占比
由于步骤(3)中建立的贡献计算方法在某些计算状态存在误差，受噪声声压时间历程的相位影响较大，因此在相位占比的基础上，建立了基于公式所示的噪声面积占比方法，如公式(10)所示。
通过该方法，降低了桨叶块的相位差导致的噪声贡献相位差，可以有效计算一个周期内变化复杂的噪声时域贡献情况。计算结果如图10所示。
由上述描述可知，本实施例的旋翼飞行器噪声数字化分析方法的大致思路如下：
(1)网格系统生成：使用CLORNS程序中网格生成模块生成流场模拟所需的贴体网格、桨叶网格与背景网格的嵌套网格系统。所生成的网格系统，将为下一步中声源信息获取的计算提供旋翼的几何外形及近场空间离散的位置信息。
(2)声源信息获取：通过上述得到的旋翼嵌套网格系统，基于CLORNS程序中高精度计算流体力学计算模块，使用公式(1)中建立的流场计算方法，针对旋翼近场流场进行计算，得到并为下一步提供旋翼近场桨叶表面载荷信息，以及桨叶分块所需的几何信息。这些信息将作为噪声计算方法的输入量，在下一步中进行分块及计算。
(3)基于等面积及正负压分块方法的初步分块及分析：在上一步得到的桨叶几何信息及桨叶表面载荷信息的基础上，进行桨叶初步分块。
在展向上采用等面积分块方法分块并通过本方案建立的方法进行噪声初步分析。首先使用公式(3)中的FW-H方程计算得到各桨叶块的时域噪声结果，其次，基于时域结果使用公式(7)计算噪声辐射球上的声压级，得到不同桨叶块的传播特性的变化，最后使用公式(9)初步计算桨叶块噪声贡献。当时域信号变化复杂时，为了减小计算误差，增大计算精度，使用公式(10)中的面积占比计算方法计算桨叶块的贡献情况。最后进行结果分析：通过声辐射球的计算结果可以确定各展向位置桨叶块的最大辐射区域。针对噪声辐射球上较大辐射区域中的观测点，将公式(10)得到的噪声贡献计算结果形成贡献柱状图，如图10所示，图中最大噪声贡献桨叶块即为桨叶主要声源位置。
进行弦向桨叶初步分块：首先使用公式(2)计算桨叶表面的压力系数，压力系数为整的区域定义为正压区域桨叶块，压力系数为负的区域定义为负压区域桨叶块。对于弦向桨叶分块结果，使用与展向相同的噪声分析方法。如图11给出了弦向噪声对比结果。
(4)基于压力梯度的自适应分块：根据上一步骤分析得到的初步结果，得到噪声辐射特性较大的观测点，以及噪声贡献大的桨叶块。在此基础上，自适应分块的分块阈值
Figure GDA0003548855800000174
设为0.1-1.0，间隔为N，当上一步骤中得到的声源位置不清晰，变化较复杂情况，可以适当降低间隔量N，以调整自适应分块精度。通过公式(4)计算各位置的桨叶表面压强梯度，进行桨叶自适应分块。
在展向，通过上述计算的各网格点压强梯度，使用公式(6)计算各展向截面压强梯度平均值。当展向截面平均压强
Figure GDA0003548855800000171
达到阈值时，则将该临界位置认定为分离面，如图12所示为展向分块方法。
在弦向，对桨叶网格点上的
Figure GDA0003548855800000172
阈值位置进行标记，形成division map，通过图中标记的分块位置，得到弦向分块结果。
(5)数字化噪声分析：通过上一步骤中得到的自适应分块结果，进行数字化噪声分析。主要计算方法与步骤(3)首先使用公式(3)中的FW-H方程计算得到各桨叶块的时域噪声结果，其次通过公式(11)得到数字化气动噪声，通过公式(10)计算得到桨叶块噪声的贡献。最后，将数字化气动噪声结果与桨叶的升阻力系数展向分布进行对比，如图13所示，得到升阻力系数-数字化噪声展向分布图。其中，升力系数及阻力系数分别由下述公式计算得到
展向剖面升力系数：
Figure GDA0003548855800000173
式中，L为升力，ρ为自由流密度，V∞为自由流速度，S为面积。
展向剖面阻力系数：
Figure GDA0003548855800000181
式中，d为阻力，q为动压。
通过对升阻力系数-数字化噪声展向分布图，由噪声密度及贡献结果得到目标观测点噪声较大区域，可以认为是桨叶主要声源区域。当数字化噪声的变化趋势与阻力相一致时，认为该区域桨叶块阻力引起的噪声所占成分多，而与升力变化趋势一致时认为则是升力引起的噪声居多。由此可以得到桨叶表面载荷与气动噪声之间的关系，计算结果如图12所示。
本实施例的旋翼飞行器噪声数字化分析方法可以细化分析旋翼气动噪声。通过该方法进行噪声分析具有以下几点有益效果：
(1)由该方法计算得到的自适应桨叶块声压级分布，可以对比不同桨叶块在空间内的声辐射特性，得到桨叶块表面载荷与噪声传播特性之间的内在关系。通过分析结果，可以针对目标旋翼产生较大噪声的方位角进行降噪。
(2)通过计算得到的分块噪声贡献情况，可以有效识别出较大噪声贡献区域，并结合载荷情况，以寻求并降低阻力引起的载荷噪声影响。
(3)通过自适应桨叶分块计算得到的噪声密度分布情况，可以通过噪声可视化的方式，分析桨叶各位置的噪声变化情况。
通过上述建立的数字化噪声分析方法，可以直观的对比桨叶噪声声源位置，研究噪声的传播特性，有助于对于发声机理以及复杂气动载荷对噪声的影响的研究。
本发明还提供了一种旋翼飞行器噪声数字化分析系统，图13为本发明实施例提供的旋翼飞行器噪声数字化分析系统的结构示意图。参见图13，所述系统，包括：
流场模拟模块201，用于对旋翼飞行器进行旋翼流场模拟，得到旋翼信息；所述旋翼信息包括旋翼近场桨叶表面载荷信息和桨叶分块所需的几何信息。
第一分块模块202，用于基于所述旋翼信息对所述旋翼飞行器的桨叶分块，得到桨叶块。
第一时域噪声计算模块203，用于采用FW-H方程计算各所述桨叶块的时域噪声。
声源区域初步确定模块204，用于基于所述桨叶块的时域噪声计算初始分析参数，并由所述初始分析参数确定声源区域；所述初始分析参数包括各所述桨叶块在噪声辐射球上的声压级以及各所述桨叶块的噪声贡献。
自适应分块模块205，用于对所述声源区域进行基于压力梯度的自适应分块，得到自适应块。
第二时域噪声计算模块206，用于采用FW-H方程计算各所述自适应块的时域噪声。
声源位置确定模块207，用于基于所述自适应块的时域噪声计算自适应分析参数，并由所述自适应分析参数确定声源位置；所述自适应分析参数包括各所述自适应块在噪声辐射球上的声压级以及各所述自适应块的噪声贡献。
噪声数字化方程确定模块208，用于由所述FW-H方程确定复杂流动区域桨叶块噪声变化方程。
噪声分析模块209，用于由所述复杂流动区域桨叶块噪声变化方程计算各所述自适应块的数字化气动噪声，并由所述数字化气动噪声确定所述声源位置处的噪声产生原因。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种旋翼飞行器噪声数字化分析方法，其特征在于，包括：
对旋翼飞行器进行旋翼流场模拟，得到旋翼信息；所述旋翼信息包括旋翼近场桨叶表面载荷信息和桨叶分块所需的几何信息；
基于所述旋翼信息对所述旋翼飞行器的桨叶分块，得到桨叶块；
采用FW-H方程计算各所述桨叶块的时域噪声；
基于所述桨叶块的时域噪声计算初始分析参数，并由所述初始分析参数确定声源区域；所述初始分析参数包括各所述桨叶块在噪声辐射球上的声压级以及各所述桨叶块的噪声贡献；
对所述声源区域进行基于压力梯度的自适应分块，得到自适应块；
采用FW-H方程计算各所述自适应块的时域噪声；
基于所述自适应块的时域噪声计算自适应分析参数，并由所述自适应分析参数确定声源位置；所述自适应分析参数包括各所述自适应块在噪声辐射球上的声压级以及各所述自适应块的噪声贡献；
由所述FW-H方程确定复杂流动区域桨叶块噪声变化方程；
由所述复杂流动区域桨叶块噪声变化方程计算各所述自适应块的数字化气动噪声，并由所述数字化气动噪声确定所述声源位置处的噪声产生原因。
2.根据权利要求1所述的一种旋翼飞行器噪声数字化分析方法，其特征在于，所述基于所述旋翼信息对所述旋翼飞行器的桨叶分块，得到桨叶块，具体包括：
基于所述旋翼信息，采用等面积分块法在展向上对所述旋翼飞行器的桨叶分块，得到展向桨叶块；
计算所述旋翼飞行器的桨叶表面的压力系数，并将所述压力系数为正的区域确定为正压区域桨叶块，将所述压力系数为负的区域确定为负压区域桨叶块；所述正压区域桨叶块和所述负压区域桨叶块构成弦向桨叶块；所述桨叶块包括所述展向桨叶块和所述弦向桨叶块。
3.根据权利要求1所述的一种旋翼飞行器噪声数字化分析方法，其特征在于，所述对所述声源区域进行基于压力梯度的自适应分块，得到自适应块，具体包括：
计算所述声源区域内各位置的桨叶表面的压力梯度；
基于所述压力梯度，计算各展向截面的压强梯度平均值，并当所述展向截面的压强梯度平均值达到设定阈值时，则将展向截面的临界位置确定为分离面，从而得到自适应展向桨叶块；
对于弦向上各位置的桨叶表面的压力梯度，将符合设定条件的压力梯度对应的位置确定为分块位置，从而得到自适应弦向桨叶块；所述自适应块包括所述自适应展向桨叶块和所述自适应弦向桨叶块。
4.根据权利要求1所述的一种旋翼飞行器噪声数字化分析方法，其特征在于，所述基于所述自适应块的时域噪声计算自适应分析参数，并由所述自适应分析参数确定声源位置，具体包括：
由所述自适应块的时域噪声计算各所述自适应块的有效声压；
由所述有效声压和参考声压计算各所述自适应块在噪声辐射球上的声压级；
由所述自适应块的时域噪声计算各所述自适应块的声压；
由所述声压计算各所述自适应块的噪声贡献；
所述声压级确定所述噪声辐射球上大于设定区域范围的辐射区域内的观测点；
对于所述观测点，由对应的所述噪声贡献生成贡献柱状图；
由所述贡献柱状确定声源位置。
5.根据权利要求1所述的一种旋翼飞行器噪声数字化分析方法，其特征在于，所述复杂流动区域桨叶块噪声变化方程为：
Figure FDA0003548855790000021
其中，dr为积分微元的展向长度，dl为弦向长度，a0表示音速，r为源点到观测点之间的距离，M表示当前马赫数，Mr表示马赫数沿r方向的分量，Mi表示马赫数沿坐标轴方向的分量，li表示桨叶表面载荷沿坐标轴方向的分量，
Figure FDA0003548855790000031
表示Mr的一阶导数，lr表示桨叶表面载荷沿r方向的分量，
Figure FDA0003548855790000032
表示lr的一阶导数，ret表示延迟时间，p′L为载荷噪声，f表示积分位置，f＝0表示在积分面上进行积分，x表示观测点空间坐标，t表示时间。
6.根据权利要求1所述的一种旋翼飞行器噪声数字化分析方法，其特征在于，所述由所述数字化气动噪声确定所述声源位置处的噪声产生原因，具体包括：
将所述数字化气动噪声与所述旋翼飞行器的桨叶的升阻力系数展向分布进行对比，得到对比结果；
当所述对比结果为所述数字化气动噪声的变化趋势与阻力变化趋势相一致时，则确定所述声源位置处的噪声产生原因为阻力，当所述对比结果为所述数字化气动噪声的变化趋势与升力变化趋势相一致时，则确定所述声源位置处的噪声产生原因为升力。
7.根据权利要求4所述的一种旋翼飞行器噪声数字化分析方法，其特征在于，所述由所述声压计算各所述自适应块的噪声贡献，具体包括：
由所述声压计算各所述自适应块在各时间点对整片桨叶载荷噪声的贡献
Figure FDA0003548855790000033
其中，Cn,i为第n个所述自适应块在第i个时间点对整片桨叶载荷噪声的贡献，pn,i为第n个所述自适应块在第i个时间点上的声压，ptotal,i为整片桨叶在第i个时间点上的声压；
由所述自适应块在各时间点对整片桨叶载荷噪声的贡献计算各所述自适应块的噪声贡献
Figure FDA0003548855790000041
Cn为第n个所述自适应块一个周期内对整片桨叶载荷噪声的贡献，imax为总时间点数。
8.根据权利要求4所述的一种旋翼飞行器噪声数字化分析方法，其特征在于，所述由所述声压计算各所述自适应块的噪声贡献，具体计算公式为：
Figure FDA0003548855790000042
其中，Cn为第n个所述自适应块一个周期内对整片桨叶载荷噪声的贡献，
Figure FDA0003548855790000043
为整片桨叶在第i个时间点上的正声压，
Figure FDA0003548855790000044
为整片桨叶在第i个时间点上的负声压，A为总声压为正的时间点的第n块自适应块对应的声压值，B为总声压为负的时间点对应的声压值，S+为正的总声压部分的面积积分，S-为负的总声压部分的面积积分的绝对值，S为总声压的面积积分的绝对值的和，pn,i为第n个所述自适应块在第i个时间点上的声压，ptotal,i为整片桨叶在第i个时间点上的声压，dt表示对时间的积分。
9.根据权利要求3所述的一种旋翼飞行器噪声数字化分析方法，其特征在于，所述基于所述压力梯度，计算各展向截面的压强梯度平均值，具体计算公式为：
Figure FDA0003548855790000051
其中，
Figure FDA0003548855790000052
为展向截面的压强梯度平均值，
Figure FDA0003548855790000053
为展向截面上第m个点的压强梯度，N为展向截面上的总点数。
10.一种旋翼飞行器噪声数字化分析系统，其特征在于，包括：
流场模拟模块，用于对旋翼飞行器进行旋翼流场模拟，得到旋翼信息；所述旋翼信息包括旋翼近场桨叶表面载荷信息和桨叶分块所需的几何信息；
第一分块模块，用于基于所述旋翼信息对所述旋翼飞行器的桨叶分块，得到桨叶块；
第一时域噪声计算模块，用于采用FW-H方程计算各所述桨叶块的时域噪声；
声源区域初步确定模块，用于基于所述桨叶块的时域噪声计算初始分析参数，并由所述初始分析参数确定声源区域；所述初始分析参数包括各所述桨叶块在噪声辐射球上的声压级以及各所述桨叶块的噪声贡献；
自适应分块模块，用于对所述声源区域进行基于压力梯度的自适应分块，得到自适应块；
第二时域噪声计算模块，用于采用FW-H方程计算各所述自适应块的时域噪声；
声源位置确定模块，用于基于所述自适应块的时域噪声计算自适应分析参数，并由所述自适应分析参数确定声源位置；所述自适应分析参数包括各所述自适应块在噪声辐射球上的声压级以及各所述自适应块的噪声贡献；
噪声数字化方程确定模块，用于由所述FW-H方程确定复杂流动区域桨叶块噪声变化方程；
噪声分析模块，用于由所述复杂流动区域桨叶块噪声变化方程计算各所述自适应块的数字化气动噪声，并由所述数字化气动噪声确定所述声源位置处的噪声产生原因。
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