CN113550840A - 风扇激波噪声预测和抑制方法、装置和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本公开涉及一种风扇激波噪声预测和抑制方法、装置和存储介质。该风扇激波噪声预测和抑制方法包括：采用非线性谐波法对航空部件的风扇部件进行快速非定常计算流体动力学数值模拟，得到流场计算结果；采用声功率积分计算航空发动机的风扇激波噪声声功率。本公开采用数值方法加声功率积分的混合方法，可以快速实现风扇激波噪声声源和声传播特性的高精度预测。
Description
技术领域
本公开涉及航空发动机领域，特别涉及一种风扇激波噪声预测和抑制方法、装置和存储介质。
背景技术
声学特性是民用大涵道比涡扇发动机必须考虑的指标。一方面来自于适航要求，国际民航组织的适航规章以及中国民用航空局的适航规章CCAR-36均要求飞行器的噪声在飞越、横侧和进场三个测点满足一定的限制值。尽管并没有单独针对发动机提出要求，但作为飞行器适航噪声的主要声源，发动机在设计中不可避免的需要满足一定的声学指标。另一方面来自于飞行器舒适性的要求。舱内噪声的大小对舒适性有很大的影响，是影响飞行器市场竞争力的重要因素之一。对于舱内噪声，发动机仍然是主要的声源之一，飞行器制造商也会基于舱内噪声的考虑向发动机提出声学指标。
民用大涵道比涡扇发动机的声源主要是风扇噪声和喷流噪声。其他部件，例如低压涡轮、低压压气机和燃烧室的噪声对适航噪声和舱内噪声的贡献不大。而随着民用涡扇发动机的涵道比日益增大，喷流噪声分量逐渐降低，风扇噪声目前已成为民用大涵道比涡扇发动机最主要的声源。除了齿轮传动构型外，目前的民用大涵道比涡扇发动机在起飞等高转速工况存在风扇叶尖相对速度超音的情况，导致的强烈的噪声，称为风扇激波噪声。
风扇激波噪声的频率特征主要表现为很宽频率范围中的一系列单音，频率为风扇轴频率的倍频。由于风扇激波噪声独特的频谱特征，国际上还称之为MPT(Multiple PureTone，多重单音)噪声、Combination Tone(组合单音)噪声以及Buzz saw noise(圆锯噪声)，其中，圆锯噪声听起来与圆锯(buzz saw)的噪声类似。
发明内容
发明人通过研究发现：对于风扇激波噪声的预测方法，相关技术有解析方法和数值方法。Morfey C L,Fisher J在1970年发展的解析方法，针对的是规则锯齿波，初始波形假设为已知量，没有包含声衬的作用。由于解析模型作了较强的假设，忽略了管道截面变化、背景流的非均匀性、流场的三维特性等，因此该方法预测精度有限。Mcalpine A,FisherJ在2000年以后发展的解析模型，可以考虑不规则锯齿波形，并且可以考虑声衬与激波噪声之间的相互作用，但初始波形仍需要借助实验数据来获得，使用具有一定局限性。对于现行比较常用的数值方法，通常忽略粘性的作用，视激波噪声的产生和传播为无粘过程，并在单个叶片通道中求解定常流体力学方程，对于网格、边界条件、无反射吸收层、差分格式等都有一定要求。但对于各列激波之间的差异导致归并最终形成多重单音现象，以及短舱型面对于激波噪声传播的影响，则无法通过定常CFD(Computational Fluid Dynamics，即计算流体动力学)模拟单个叶片通道实现。
对于风扇激波噪声的抑制方法，最有效的方式无疑是降低风扇转速，但牵涉面太广，从发动机的循环参数优化，到风扇和涡轮的转速协调。对目前来说，声衬是降低风扇噪声最常见的手段，但声衬与激波噪声的相互作用机理并没有得到很深刻的理解。在声传播研究中，入射波通常假设为线性声波，分解为模态，而这与激波的非线性和间断特性存在差异，且声衬一般对于某一目标频率具有较好的降噪效果，对于激波噪声这种多重单音噪声，多峰值频谱的特性，很难通过传统的声衬达到很好的效果。
鉴于以上技术问题中的至少一项，本公开提供了一种风扇激波噪声预测和抑制方法、装置和存储介质，采用数值方法加声功率积分的混合方法，可以快速实现风扇激波噪声声源和声传播特性的高精度预测。
根据本公开的一个方面，提供一种风扇激波噪声预测和抑制方法，包括：
采用非线性谐波法对航空部件的风扇部件进行快速非定常计算流体动力学数值模拟，得到流场计算结果；
采用声功率积分计算航空发动机的风扇激波噪声声功率；
采用风扇气动/声学一体化低噪声设计方法，降低风扇激波噪声，使得航空部件的风扇部件既满足气动性能，又满足风扇部件的噪声指标。
在本公开的一些实施例中，所述风扇激波噪声预测和抑制方法还包括：
根据风扇激波噪声声功率判断风扇激波噪声是否满足风扇部件的噪声指标；
在风扇激波噪声不满足风扇部件的噪声指标的情况下，通过低噪声设计方式降低风扇激波噪声。
在本公开的一些实施例中，所述通过低噪声设计方式降低风扇激波噪声包括：
降低风扇转速、进行风扇叶片前缘修型、以及改变风扇叶片尖部的掠型设计中的至少一项。
在本公开的一些实施例中，所述改变风扇叶片尖部的掠型设计包括：
风扇叶尖处的掠型设计由前掠修改为后掠。
在本公开的一些实施例中，所述改变风扇叶片尖部的掠型设计包括：
在风扇叶尖处前掠的基础上增大叶尖处前掠。
在本公开的一些实施例中，所述采用非线性谐波法对航空部件的风扇部件进行快速非定常计算流体动力学数值模拟，得到流场计算结果的步骤包括：
选择待分析的目标工况和输入参数；
确定风扇流场计算的物理模型；
确定数值算法的相关参数；
采用非线性谐波法，对风扇部件进行非定常计算流体动力学数值模拟。
在本公开的一些实施例中，所述采用非线性谐波法对航空部件的风扇部件进行快速非定常计算流体动力学数值模拟，得到流场计算结果的步骤还包括：
对非线性谐波法得到的数值模拟结果进行非定常时间重构。
在本公开的一些实施例中，所述确定数值算法的相关参数的步骤包括：
确定数值算法的计算域、网格划分要求、边界条件和差分格式中的至少一项。
在本公开的一些实施例中，所述确定数值算法的计算域的步骤包括以下步骤中的至少一项：
根据是否考虑安装角误差，选择单通道或多通道计算域；
根据是否考虑短舱型面，确定激波噪声传播管道的直管道或变截面管道；
根据是否开展带有外场的真实进气以及远场传播情况模拟，选取远场边界。
在本公开的一些实施例中，所述采用声功率积分计算航空发动机的风扇激波噪声声功率的步骤包括：
基于流场计算结果，提取流场信息作为声学分析的输入；
通过风扇激波噪声声功率积分，获取激波噪声声功率沿轴向的分布和各阶叶片通过频率下的噪声频谱。
根据本公开的另一方面，提供一种风扇激波噪声预测和抑制装置，包括：
数值模拟模块，用于采用非线性谐波法对航空部件的风扇部件进行快速非定常计算流体动力学数值模拟，得到流场计算结果；
噪声功率计算模块，用于采用声功率积分计算航空发动机的风扇激波噪声声功率；
低噪声设计模块，用于开展风扇气动/声学一体化低噪声设计，使航空部件的风扇部件既满足气动性能，又满足噪声指标。
在本公开的一些实施例中，所述风扇激波噪声预测和抑制装置用于执行实现如上述任一实施例所述的风扇激波噪声预测和抑制方法的操作。
根据本公开的另一方面，提供一种风扇激波噪声预测和抑制装置，包括：
存储器，用于存储指令；
处理器，用于执行所述指令，使得所述装置执行实现如上述任一实施例所述的风扇激波噪声预测和抑制方法的操作。
根据本公开的另一方面，提供一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述指令被处理器执行时实现如上述任一实施例所述的风扇激波噪声预测和抑制方法。
本公开采用数值方法加声功率积分的混合方法，可以快速实现风扇激波噪声声源和声传播特性的高精度预测。
附图说明
为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述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公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本公开风扇激波噪声预测和抑制方法一些实施例的示意图。
图2为本公开一些实施例中不规则激波噪声波形归并现象的示意图。
图3为本公开一些实施例中风扇激波噪声数值方法加声功率积分的混合方法与相关解析解的精度误差的示意图。
图4为本公开风扇激波噪声预测和抑制方法另一些实施例的示意图。
图5为本公开一些实施例中叶尖处前掠和后掠的示意图。
图6为根据本申请的风扇激波噪声低噪声设计的效果示意图。
图7为本公开风扇激波噪声预测和抑制装置一些实施例的示意图。
图8为本公开风扇激波噪声预测和抑制装置另一些实施例的示意图。
具体实施方式
下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开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公开一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本公开及其应用或使用的任何限制。基于本公开中的实施例，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，都属于本公开保护的范围。
除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本公开的范围。
同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。
对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为授权说明书的一部分。
在这里示出和讨论的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
发明人通过研究发现：对于民用大涵道比涡扇发动机风扇激波噪声的预测，相关技术的解析方法因为模型简化、假设较多，预测精度有限；相关技术数值预测方法则基于单通道的定常CFD模拟，无法准确预测由于安装角误差等原因引起的各列激波之间的差异导致的激波归并，以及短舱型面对于激波噪声传播的影响，因此预测精度和适用性也有所限制。
对于风扇激波噪声的抑制方法，降低风扇转速效果最有效，但调节自由度不大，可操作性差；相关技术敷设降噪声衬可以降低某一目标频率的峰值噪声，但对于风扇激波噪声这种多重单音噪声，多峰值频谱很难达到很好的效果。
图1为本公开风扇激波噪声预测和抑制方法一些实施例的示意图。所述风扇激波噪声(fan shock wave noise)指的是：对于大涵道比涡扇发动机，高转速工况引起风扇叶尖相对速度超音而产生的强烈的很宽频率范围中的一系列单音，称为激波噪声。风扇激波噪声的频率为风扇轴频率的倍频。
本公开风扇激波噪声预测和抑制方法采用了数值预测的方式进行风扇激波噪声预测，其中，数值预测(numerical simulation)：依靠计算机，结合有限元或有限差分等形式，通过数值计算和图像显示的方法，达到对工程问题和物理问题等研究的目的。
优选的，本实施例可由本公开风扇激波噪声预测和抑制装置执行。
图1实施例的本公开风扇激波噪声预测和抑制方法可以包括步骤1和步骤2，其中：
在步骤1中，采用非线性谐波法对风扇部件进行非定常CFD计算流体动力学数值模拟，得到流场计算结果。
在本公开的一些实施例中，图1实施例的步骤1可以包括步骤11-步骤16，其中：
在步骤11中，选择待分析的目标工况和输入参数。
在本公开的一些实施例中，所述输入参数可以包括总体循环参数、风扇部件的气动方案(包括流道、叶型等)。
在步骤12中，通过物理建模，确定风扇流场计算的物理模型。
在步骤13中，确定数值算法的相关参数。
在本公开的一些实施例中，所述确定数值算法的相关参数可以包括：确定数值算法的计算域、网格划分要求、边界条件和差分格式等参数中的至少一项。
在本公开的一些实施例中，步骤13可以包括步骤131-步骤134，其中：
在步骤131中，确定数值算法的计算域。
在本公开的一些实施例中，步骤131可以包括以下步骤中的至少一项：根据是否考虑安装角误差等，选择单通道或多通道计算域；根据是否考虑短舱型面，确定激波噪声传播管道的直管道或变截面管道；根据是否开展带有外场的真实进气以及远场传播情况模拟，选取远场边界。
在本公开的一些实施例中，步骤131可以包括：根据是否考虑安装角误差等因素，选择单通道或多通道计算域，多通道的数值模拟可以实现对激波归并现象的模拟。图2为本公开一些实施例中不规则激波噪声波形归并现象的示意图。
在步骤132中，确定数值算法的网格划分要求。
在本公开的一些实施例中，步骤132可以包括：由于轴向网格密度对声功率级影响较大，将轴向网格密度设置为35/波长以上，以满足要求。
在本公开的一些实施例中，步骤132可以包括：风扇进口可采用稀疏段进行反射吸收，末段网格长度为起始段网格长度的20倍；网格拓扑结构在叶片附近采用H4O，上游的激波噪声传播区域周向均匀。
在步骤133中，确定数值算法的边界条件。
在本公开的一些实施例中，步骤133可以包括：采用固壁边界条件、周期边界条件、无反射边界条件、进口边界条件、出口边界条件等。
在步骤134中，确定数值算法的差分格式。
在本公开的一些实施例中，步骤134可以包括：选择合适的差分格式，如中心差分格式等。
在步骤14中，采用非线性谐波法，对风扇部件进行非定常计算流体动力学数值模拟，其中，NLH(Non Linear Harmonic Method，非线性谐波方法)指的是：一种计算流体力学求解方法，非定常流动项以时间平均项加在非定常扰动上，通过时间平均求解非定常影响。
本公开上述实施例基于非线性谐波法的非定常数值模拟：非线性谐波方法是一种基于傅里叶分解的分析方法，其基本思想是假设非定常流动是由时均流动和若干扰动流动叠加而成，是He Li于1998年，在Giles的启发下提出的。非线性谐波法可以看作是Adamcyzk确定性应力的一种建模方法。
本公开上述实施例基于非线性谐波法的非定常数值模拟方法与时间推进的非定常数值模拟方法相比，在保证工程计算精度的同时，大大节省了计算时间。
在本公开的一些实施例中，步骤14可以包括步骤141-步骤143，其中：
在步骤141中，经过周期性扰动近似以及线化假设，将NS方程分解为时均方程和扰动方程。
在本公开的一些实施例中，NS方程指的是雷诺平均NS方程(Reynolds-AveragedNavier Stokes method)，为用于描述湍流统计量演化的平均NS(纳维-斯托克斯)方程。
在本公开的一些实施例中，由于叶轮机械叶片通道内的非定常流动具有周期性，因此本公开上述实施例可以用一族谐波函数来逼近。由于边界层分离、湍流等的存在，流动还存在其它高频率扰动，假设这些扰动也具有周期性，可采用高阶谐波叠加的方法来进行逼近。
在本公开的一些实施例中，扰动方程的个数由谐波的阶次确定，各阶扰动方程之间相互独立。
在步骤142中，在谐波的频率给定之后，可以将扰动方程由时域转化到频域。
在步骤143中，在频域内对时均方程和各阶扰动方程耦合求解，就能得到流场各物理量的时均值和各阶扰动值，将其叠加起来就得到近似解。
本公开上述实施例可以通过选用谐波阶数来保证求解的精度，谐波阶数愈大求解精度愈大。本公开上述实施例在一定的计算量范围之内，提供一种介于定常和非定常之间的计算方法，从而保证了较高的计算精度。
在步骤15中，对非线性谐波法得到的数值模拟结果进行非定常时间重构，还原为关于时间的一组非定常结果。
本公开上述实施例的非线性谐波法本质上是通过一组周期性的谐波量逼近非定常量的方法，可以用较少的计算资源得到非定常结果。
本公开上述实施例的非线性谐波法可以对带有短舱进气道的风扇及外场进行激波噪声的高精度数值模拟。
本公开上述实施例使用非线性谐波法得到的数值模拟结果，在旋转区域，激波信息由定常物理量传递，穿越转静交界面以后，在静止区域，激波信息由非线性谐波量传递。对非线性谐波法得到的数值模拟结果进行非定常时间重构之后，各非定常物理量保持了在转静交界面两侧的连续性，表明了使用非线性谐波法以及时间重构的方法解决风扇激波噪声远场传播问题是可行的。
在步骤16中，进行流场分析。
在本公开的一些实施例中，步骤16可以包括：关注目标工况是否超音产生激波，流场结果是否捕捉到了激波前后的压力突跃，N形波波形是否合理，三维计算结果的压力变化趋势是否合理。
在步骤2中，采用声功率积分计算航空发动机的风扇激波噪声声功率。
在本公开的一些实施例中，步骤2可以包括步骤21和步骤22，其中：
在步骤21中，基于流场计算结果，提取流场信息作为声学分析的输入。
在本公开的一些实施例中，所述流场信息可以包括速度、压力、密度等数据。
在步骤22中，通过风扇激波噪声声功率积分，获取激波噪声声功率沿轴向的分布和各阶叶片通过频率下的噪声频谱。
本公开一些实施例中，以各轴向截面的激波噪声声功率作为量化评价参数，非均匀流动中的声强矢量如公式(1)所示。为：
公式(1)中，u为速度、p为声压、ρ为密度、γ为媒质的比热比。
分别为速度矢量、压力、密度的时间平均量。u′、p′、ρ′分别为速度矢量、压力、密度的变化量。
本公开一些实施例中，某截面S的声功率如公式(2)所示。
本公开一些实施例中，公式(2)中
为公式(1)中声强矢量I的时间平均值(声强时均值)
具体如公式(3)所示。
本公开上述实施例通过开展坐标变换，定义Ω为转子角频率。代入声强时均值公式(3)，可以得到公式(4)。公式(4)中，B为转子叶片数，θ为角度。
本公开上述实施例将公式(4)代入声功率定义式(2)，进一步假设声功率提取截面S垂直于x方向，可以得到公式(5)。公式(5)中r为管道半径，ux为x方向的速度。
其中，φ的时均量计算方式如公式(6)所示。公式(6)中，φ代表流场内“任一流场参数”，例如公式(4)中的声强，公式(6)是一种积分方法。
在本公开的一些实施例中，步骤22可以包括：根据公式(5)和公式(6)，在叶片通道内积分得到激波噪声声功率。
图3为本公开一些实施例中风扇激波噪声数值方法加声功率积分的混合方法与相关解析解的精度误差的示意图。图3实施例中，横坐标z表示与风扇原点的距离，单位为米；纵坐标PWL表示声源的声功率级，单位(dB)。本公开风扇激波噪声预测混合方法的精度与解析解的误差小于2dB。
基于本公开上述实施例提供的风扇激波噪声预测和抑制方法，是一种航空发动机风扇激波噪声预测及抑制方法，采用数值方法加声功率积分的混合方法，可以快速实现风扇激波噪声声源和声传播特性的高精度预测。本公开上述实施例基于非线性谐波法，可以实现多通道的快速非定常CFD预测，预测由于安装角误差等原因引起的各列激波之间的差异导致的激波归并现象，以及考虑短舱型面对于激波噪声传播的影响。
图4为本公开风扇激波噪声预测和抑制方法另一些实施例的示意图。优选的，本实施例可由本公开风扇激波噪声预测和抑制装置执行。图4实施例的风扇激波噪声预测和抑制方法不仅可以包括与图1实施例相同或类似的步骤1和2，还可以包括步骤3-步骤5，其中：
在步骤1中，采用非线性谐波法对风扇部件进行非定常CFD计算流体动力学数值模拟，得到流场计算结果。
在步骤2中，采用声功率积分计算航空发动机的风扇激波噪声声功率。
在步骤3中，根据风扇激波噪声声功率判断风扇激波噪声是否满足风扇部件的噪声指标。在风扇激波噪声不满足风扇部件的噪声指标的情况下，则执行步骤4；否则，在风扇激波噪声满足噪声指标的情况下，结束。
在步骤4中，采用特定风扇激波噪声低噪声设计方式，降低风扇激波噪声。
在本公开的一些实施例中，步骤4可以包括：通过降低风扇转速或者前缘修型的技术，降低风扇激波噪声。
在本公开的一些实施例中，步骤4可以包括：通过改变风扇叶片尖部的掠型设计，降低风扇激波噪声。其中，弯掠叶片(sweep and lean blade)指的是：叶轮机叶片造型，叶片沿主流平行放置，从叶根到叶尖，当叶片前缘随径向位置增大而向上下游变化时，称之为掠叶片。当叶片随径向位置增大而沿周向相位角发生变化时，称之为弯叶片。
在本公开的一些实施例中，所述改变风扇叶片尖部的掠型设计可以包括以下两种方法中的至少一种：1)将风扇叶尖处前掠设计重新造型成为叶尖处后掠，可以降低风扇激波噪声；2)在叶尖前掠的基础上进一步增大前掠，也可以达到降低风扇激波噪声的目的。
图5为本公开一些实施例中叶尖处前掠和后掠的示意图。如图5所示，叶片前缘随径向位置增大而轴向倾斜称为“掠”，叶片尖部(即顶部)沿气流方向倾斜称为“后掠”，沿气流反方向倾斜称为“前掠”。
步骤5，采用特定风扇激波噪声低噪声设计方式降低风扇激波噪声后(例如风扇叶片造型重新设计后)，判断风扇是否满足气动设计要求。在满足气动设计要求的情况下，执行步骤1，重新按照步骤1和步骤2评估新造型风扇的激波噪声水平，判断是否满足风扇部件的噪声指标；否则，在不满足气动设计要求的情况下，执行步骤4，即，再次采用特定风扇激波噪声低噪声设计方法进行重新设计。
本公开上述实施例可以完成气动声学一体化设计。本公开上述实施例新造型风扇叶片，需要开展多轮气动性能和声学性能设计、评估的迭代，在约束范围内获得最优的风扇叶片设计方案，使其既满足气动性能，又满足噪声指标，完成气动声学一体化设计。
图6为根据本申请的风扇激波噪声低噪声设计的效果示意图。图6中，横坐标z表示与风扇原点的距离，单位为米；纵坐标PWL表示声源的声功率级，单位(dB)。如图6所示，采用本公开上述实施例风扇激波噪声抑制方法后，改型风扇相比原型风扇，可以降噪约1-3dB。
本公开上述实施例的一种航空发动机风扇激波噪声预测及抑制方法，首先，采用数值方法加声功率积分的混合方法，基于非线性谐波法，开展多通道风扇叶片的快速非定常CFD数值预测，可以考虑短舱型面对于激波噪声传播的影响，然后，采用声功率积分，计算激波噪声强度。最后，获得风扇激波噪声的水平后，如无法满足噪声指标，则风扇激波噪声气动/声学一体化低噪声设计，改变风扇叶片尖部掠型设计，使其既满足气动性能，又满足噪声指标，达到降低风扇激波噪声的目的。
本公开上述实施例采用混合方法，快速实现风扇激波噪声声源和声传播特性的高精度数值预测。基于非线性谐波法，可以实现多通道的快速非定常CFD预测，预测由于安装角误差等原因引起的各列激波之间的差异导致的激波归并现象，以及考虑短舱型面对于激波噪声传播的影响。本公开上述实施例方法与时间推进的非定常数值模拟方法相比，在保证工程计算精度的同时，大大节省了计算时间。本公开上述实施例基于预测结果，保证满足气动设计要求的前提下，通过改变风扇叶片尖部掠型设计，实现从声源角度的风扇激波噪声低噪声设计。
本公开上述实施例风扇激波噪声预测混合方法的计算时间比传统非定常计算节省1个数量级以上。本公开上述实施例风扇激波噪声预测混合方法精度与解析解的误差小于2dB。
图7为本公开风扇激波噪声预测和抑制装置一些实施例的示意图。如图7所示，本公开风扇激波噪声预测和抑制装置可以包括数值模拟模块71和噪声功率计算模块72，其中：
数值模拟模块71，用于采用非线性谐波法对航空部件的风扇部件进行快速非定常计算流体动力学数值模拟，得到流场计算结果。
在本公开的一些实施例中，数值模拟模块71可以用于选择待分析的目标工况和输入参数；确定风扇流场计算的物理模型；确定数值算法的相关参数；采用非线性谐波法，对风扇部件进行非定常计算流体动力学数值模拟。
在本公开的一些实施例中，数值模拟模块71在所述确定数值算法的相关参数的情况下，可以用于确定数值算法的计算域、网格划分要求、边界条件和差分格式中的至少一项。
在本公开的一些实施例中，数值模拟模块71在确定数值算法的计算域的情况下，可以用于根据是否考虑安装角误差，选择单通道或多通道计算域；根据是否考虑短舱型面，确定激波噪声传播管道的直管道或变截面管道；根据是否开展带有外场的真实进气以及远场传播情况模拟，选取远场边界。
在本公开的一些实施例中，数值模拟模块71可以用于对带有短舱进气道的风扇及外场进行激波噪声的高精度数值模拟。
本公开上述实施例的非线性谐波法本质上是通过一组周期性的谐波量逼近非定常量的方法，可以用较少的计算资源得到非定常结果。
在本公开的一些实施例中，数值模拟模块71还可以用于对非线性谐波法得到的数值模拟结果进行非定常时间重构。
本公开上述实施例使用非线性谐波法得到的数值模拟结果，在旋转区域，激波信息由定常物理量传递，穿越转静交界面以后，在静止区域，激波信息由非线性谐波量传递。对非线性谐波法得到的数值模拟结果进行非定常时间重构之后，各非定常物理量保持了在转静交界面两侧的连续性，表明了使用非线性谐波法以及时间重构的方法解决风扇激波噪声远场传播问题是可行的。
在本公开的一些实施例中，数值模拟模块71还可以用于进行流场分析。
在本公开的一些实施例中，数值模拟模块71在进行流场分析的情况下，用于关注目标工况是否超音产生激波，流场结果是否捕捉到了激波前后的压力突跃，N形波波形是否合理，三维计算结果的压力变化趋势是否合理。
噪声功率计算模块72，用于采用声功率积分计算航空发动机的风扇激波噪声声功率。
在本公开的一些实施例中，噪声功率计算模块72可以用于基于流场计算结果，提取流场信息作为声学分析的输入；通过风扇激波噪声声功率积分，获取激波噪声声功率沿轴向的分布和各阶叶片通过频率下的噪声频谱。
在本公开的一些实施例中，所述流场信息可以包括速度、压力、密度等数据。
在本公开的一些实施例中，噪声功率计算模块72可以用于根据公式(5)和公式(6)，在叶片通道内积分得到激波噪声声功率。
在本公开的一些实施例中，如图7所示，本公开风扇激波噪声预测和抑制装置还可以包括：
低噪声设计模块73，用于根据风扇激波噪声声功率判断风扇激波噪声是否满足风扇部件的噪声指标；在风扇激波噪声不满足风扇部件噪声指标的情况下，采用特定风扇激波噪声低噪声设计方式，降低风扇激波噪声。
在本公开的一些实施例中，低噪声设计模块73可以用于通过降低风扇转速或者前缘修型的技术，降低风扇激波噪声。
在本公开的一些实施例中，低噪声设计模块73可以用于通过改变风扇叶片尖部的掠型设计，降低风扇激波噪声。
在本公开的一些实施例中，低噪声设计模块73在改变风扇叶片尖部的掠型设计的情况下，可以用于将风扇叶尖处前掠设计重新造型成为叶尖处后掠，可以降低风扇激波噪声。
在本公开的另一些实施例中，低噪声设计模块73在改变风扇叶片尖部的掠型设计的情况下，可以用于在叶尖前掠的基础上进一步增大前掠，也可以达到降低风扇激波噪声的目的。
在本公开的一些实施例中，所述风扇激波噪声预测和抑制装置用于执行实现如上述任一实施例(例如图1或图4实施例)所述的风扇激波噪声预测和抑制方法的操作。
基于本公开上述实施例提供的风扇激波噪声预测和抑制装置，是一种航空发动机风扇激波噪声预测及抑制装置，可以采用数值方法加声功率积分的混合方式，基于非线性谐波法，开展多通道风扇叶片的快速非定常CFD数值预测，可以考虑短舱型面对于激波噪声传播的影响；本公开上述实施例采用声功率积分，计算激波噪声强度；本公开上述实施例获得风扇激波噪声的水平后，如无法满足噪声指标，则开展风扇激波噪声气动/声学一体化低噪声设计，改变风扇叶片尖部掠型设计，使其既满足气动性能，又满足噪声指标，达到降低风扇激波噪声的目的。
本公开上述实施例风扇激波噪声预测混合方法的计算时间比传统非定常计算节省1个数量级以上。本公开上述实施例风扇激波噪声预测混合方法精度与解析解的误差小于2dB。
采用本公开上述实施例风扇激波噪声抑制方法后，改型风扇相比原型风扇，可以降噪约1-3dB。
本公开上述实施例可以完成气动声学一体化设计。本公开上述实施例新造型风扇叶片，需要开展多轮气动性能和声学性能设计、评估的迭代，在约束范围内获得最优的风扇叶片设计方案，使其既满足气动性能，又满足噪声指标，完成气动声学一体化设计。
图8为本公开风扇激波噪声预测和抑制装置另一些实施例的示意图。如图8所示，本公开风扇激波噪声预测和抑制装置可以包括存储器81和处理器82，其中：
存储器81，用于存储指令。
处理器82，用于执行所述指令，使得所述装置执行实现如上述任一实施例(例如图1或图4实施例)所述的风扇激波噪声预测和抑制方法的操作。
本公开上述实施例风扇激波噪声预测和抑制装置采用混合方法，快速实现风扇激波噪声声源和声传播特性的高精度数值预测。基于非线性谐波法，可以实现多通道的快速非定常CFD预测，预测由于安装角误差等原因引起的各列激波之间的差异导致的激波归并现象，以及考虑短舱型面对于激波噪声传播的影响。本公开上述实施例方法与时间推进的非定常数值模拟方法相比，在保证工程计算精度的同时，大大节省了计算时间。本公开上述实施例基于预测结果，保证满足气动设计要求的前提下，通过改变风扇叶片尖部掠型设计，实现从声源角度的风扇激波噪声低噪声设计。
根据本公开的另一方面，提供一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述指令被处理器执行时实现如上述任一实施例(例如图1或图4实施例)所述的风扇激波噪声预测和抑制方法。
基于本公开上述实施例提供的计算机可读存储介质，采用数值方法加声功率积分的混合方法，可以快速实现风扇激波噪声声源和声传播特性的高精度预测。本公开上述实施例基于非线性谐波法，可以实现多通道的快速非定常CFD预测，预测由于安装角误差等原因引起的各列激波之间的差异导致的激波归并现象，以及考虑短舱型面对于激波噪声传播的影响。本公开上述实施例基于预测结果，保证满足气动设计要求的前提下，通过变风扇叶片尖部掠型设计，实现从声源角度的风扇激波噪声低噪声设计。
本公开上述实施例采用风扇激波噪声预测混合方法，其计算时间比传统非定常计算节省1个数量级以上。本公开上述实施例精度与解析解的误差小于2dB。本公开上述实施例的风扇激波噪声抑制方法，可以降噪约1-3dB。
在上面所描述的等功能单元可以实现为用于执行本申请所描述功能的通用处理器、可编程逻辑控制器(PLC)、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件或者其任意适当组合。
至此，已经详细描述了本公开。为了避免遮蔽本公开的构思，没有描述本领域所公知的一些细节。本领域技术人员根据上面的描述，完全可以明白如何实施这里公开的技术方案。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指示相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
本公开的描述是为了示例和描述起见而给出的，而并不是无遗漏的或者将本公开限于所公开的形式。很多修改和变化对于本领域的普通技术人员而言是显然的。选择和描述实施例是为了更好说明本公开的原理和实际应用，并且使本领域的普通技术人员能够理解本公开从而设计适于特定用途的带有各种修改的各种实施例。
Claims (13)
1.一种风扇激波噪声预测和抑制方法，其特征在于，包括：
采用非线性谐波法对航空发动机的风扇部件进行非定常计算流体动力学数值模拟，得到流场计算结果；
采用声功率积分计算航空发动机的风扇激波噪声声功率。
2.根据权利要求1所述的风扇激波噪声预测和抑制方法，其特征在于，还包括：
根据风扇激波噪声声功率判断风扇激波噪声是否满足风扇部件的噪声指标；
在风扇激波噪声不满足风扇部件噪声指标的情况下，通过低噪声设计方式降低风扇激波噪声。
3.根据权利要求2所述的风扇激波噪声预测和抑制方法，其特征在于，所述通过低噪声设计方式降低风扇激波噪声包括：
降低风扇转速、进行风扇叶片前缘修型、以及改变风扇叶片尖部的掠型设计中的至少一项。
4.根据权利要求3所述的风扇激波噪声预测和抑制方法，其特征在于，所述改变风扇叶片尖部的掠型设计包括：
风扇叶尖处的掠型设计由前掠修改为后掠；
或，
在风扇叶尖处前掠的基础上增大叶尖处前掠。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的风扇激波噪声预测和抑制方法，其特征在于，所述采用非线性谐波法对航空部件的风扇部件进行快速非定常计算流体动力学数值模拟，得到流场计算结果的步骤包括：
选择待分析的目标工况和输入参数；
确定风扇流场计算的物理模型；
确定数值算法的相关参数；
采用非线性谐波法，对风扇部件进行非定常计算流体动力学数值模拟。
6.根据权利要求5所述的风扇激波噪声预测和抑制方法，其特征在于，所述采用非线性谐波法对航空部件的风扇部件进行快速非定常计算流体动力学数值模拟，得到流场计算结果的步骤还包括：
对非线性谐波法得到的数值模拟结果进行非定常时间重构。
7.根据权利要求5所述的风扇激波噪声预测和抑制方法，其特征在于，所述确定数值算法的相关参数的步骤包括：
确定数值算法的计算域、网格划分要求、边界条件和差分格式中的至少一项。
8.根据权利要求7所述的风扇激波噪声预测和抑制方法，其特征在于，所述确定数值算法的计算域的步骤包括以下步骤中的至少一项：
根据是否考虑安装角误差，选择单通道或多通道计算域；
根据是否考虑短舱型面，确定激波噪声传播管道的直管道或变截面管道；
根据是否开展带有外场的真实进气以及远场传播情况模拟，选取远场边界。
9.根据权利要求1-4中任一项所述的风扇激波噪声预测和抑制方法，其特征在于，所述采用声功率积分计算航空发动机的风扇激波噪声声功率的步骤包括：
基于流场计算结果，提取流场信息作为声学分析的输入；
通过风扇激波噪声声功率积分，获取激波噪声声功率沿轴向的分布和各阶叶片通过频率下的噪声频谱。
10.一种风扇激波噪声预测和抑制装置，其特征在于，包括：
数值模拟模块，用于采用非线性谐波法对航空部件的风扇部件进行快速非定常计算流体动力学数值模拟，得到流场计算结果；
噪声功率计算模块，用于采用声功率积分计算航空发动机的风扇激波噪声声功率。
11.根据权利要求10所述的风扇激波噪声预测和抑制装置，其特征在于，所述风扇激波噪声预测和抑制装置用于执行实现如权利要求1-9中任一项所述的风扇激波噪声预测和抑制方法的操作。
12.一种风扇激波噪声预测和抑制装置，其特征在于，包括：
存储器，用于存储指令；
处理器，用于执行所述指令，使得所述装置执行实现如权利要求1-9中任一项所述的风扇激波噪声预测和抑制方法的操作。
13.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1-9中任一项所述的风扇激波噪声预测和抑制方法。
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| CN114444351A (zh) * | 2022-01-11 | 2022-05-06 | 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 | 基于ccssr-hw-6-boo格式的激波噪声模拟方法 |
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| CN109026639A (zh) * | 2018-05-31 | 2018-12-18 | 华南理工大学 | 纯电动车怠速工况下空调压缩机低频异响诊断和改善方法 |
| CN110991017A (zh) * | 2019-11-19 | 2020-04-10 | 南京航空航天大学 | 一种飞行/推进系统/喷流噪声综合实时模型建模方法 |
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- 2020-04-26 CN CN202010337413.4A patent/CN113550840B/zh active Active
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