基于ANOPP2的航空發(fā)動機(jī)適航噪聲預(yù)測方法研究

閆國華 袁艷

摘要：隨著飛機(jī)噪聲適航審定越來越嚴(yán)格，飛機(jī)降噪便成為了主要關(guān)注點(diǎn)。發(fā)動機(jī)噪聲是飛機(jī)噪聲的主要噪聲源，因此準(zhǔn)確的發(fā)動機(jī)噪聲預(yù)測對噪聲適航審定工作具有重要意義。本文基于ANOPP2的發(fā)動機(jī)各部件噪聲預(yù)測模型并結(jié)合基準(zhǔn)航跡對發(fā)動機(jī)總噪聲進(jìn)行噪聲預(yù)測計(jì)算方法研究。以某飛機(jī)型號為算例進(jìn)行發(fā)動機(jī)總噪聲預(yù)測計(jì)算，計(jì)算結(jié)果與歐洲航空安全局提供的數(shù)據(jù)進(jìn)行對比；驗(yàn)證了該發(fā)動機(jī)噪聲預(yù)測模型的有效性和準(zhǔn)確性，為飛機(jī)適航審定工作提供參考，以降低適航審定的成本和提高適航審定工作的效率。

關(guān)鍵詞：Heidmann模型；SAE模型；Smith & Bushell模型；Stone模型；發(fā)動機(jī)噪聲預(yù)測；基準(zhǔn)航跡

中圖分類號：V235.1文獻(xiàn)標(biāo)識碼：ADOI：10.19452/j.issn1007-5453.2021.04.004

隨著乘機(jī)舒適度的逐漸提高，選擇乘坐飛機(jī)出行的旅客日益增加，這使機(jī)場的吞吐量逐年遞增，航班起落數(shù)也成倍增長。而飛機(jī)頻繁的起飛降落必定會帶來相應(yīng)的環(huán)境問題，其中飛機(jī)噪聲影響特別顯著。為了降低飛機(jī)噪聲帶來的不良影響，國際民航組織（ICAO）就其問題提出了噪聲適航審定標(biāo)準(zhǔn)[1]。

機(jī)體噪聲和發(fā)動機(jī)噪聲是飛機(jī)的兩個(gè)主要噪聲源，但隨著各種復(fù)合材料的研制，機(jī)體噪聲已經(jīng)下降到一定范圍之內(nèi)。發(fā)動機(jī)產(chǎn)生的噪聲在飛機(jī)噪聲中占比最大，所以對發(fā)動機(jī)整體噪聲預(yù)測很有必要。國外學(xué)者對飛機(jī)噪聲預(yù)測的研究相對比較成熟，早在1980年，Elwood[2]等就提出了利用相關(guān)參數(shù)預(yù)測飛機(jī)噪聲級的方法以及Ulf Michel[3]提出通過對物理參數(shù)對飛機(jī)噪聲進(jìn)行控制；同時(shí)國外航空發(fā)動機(jī)各制造商對發(fā)動機(jī)噪聲進(jìn)行了研究，如通用電氣（GE）公司、賽峰集團(tuán)（SAFRAN）等。對飛機(jī)噪聲預(yù)測的研究主要有美國國家航空航天局（NASA）的噪聲項(xiàng)目、歐盟的XNOISE噪聲項(xiàng)目、日本宇宙航空研究開發(fā)機(jī)構(gòu)（JAXA）聲學(xué)項(xiàng)目以及德國航空航天中心開發(fā)用于初步設(shè)計(jì)階段分析飛機(jī)噪聲輻射[4]名為PANAM的預(yù)測工具。其中處于領(lǐng)先水平的NASA開發(fā)了對飛機(jī)噪聲研究工作有重要促進(jìn)作用的 ANOPP2噪聲預(yù)測[5]系統(tǒng)，因計(jì)算結(jié)果保真度以及精度較高，逐漸成為了飛機(jī)噪聲評估分析的基礎(chǔ)。我國相關(guān)研究雖起步較晚，喬渭陽[6-7]等不斷對技術(shù)方法進(jìn)行改進(jìn)與完善促進(jìn)國內(nèi)對飛機(jī)噪聲研究的進(jìn)步；劉興強(qiáng)[8]等在飛機(jī)噪聲抑制方面做相關(guān)研究以及閆國華[9-10]等結(jié)合適航對風(fēng)扇噪聲和燃燒室噪聲做了相關(guān)研究。

本文主要研究在適航規(guī)定的基準(zhǔn)航跡狀態(tài)下發(fā)動機(jī)噪聲的預(yù)測方法，通過對ANOPP2提出的發(fā)動機(jī)部件噪聲的預(yù)測模型進(jìn)行整合計(jì)算，并驗(yàn)證其算法的有效性，最終提出預(yù)測發(fā)動機(jī)噪聲的算法框架，為噪聲適航審定工作提供了一種參考。

1發(fā)動機(jī)噪聲預(yù)測模型

進(jìn)氣風(fēng)扇噪聲、燃燒室噪聲、渦輪噪聲以及噴流噪聲構(gòu)成了發(fā)動機(jī)噪聲。ANOPP2算法提出了前述4個(gè)發(fā)動機(jī)部件噪聲的預(yù)測方法，預(yù)測方法都是半經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算模型。模型通過輸入大氣環(huán)境參數(shù)、發(fā)動機(jī)幾何、性能參數(shù)，輸出為無量綱化的均方聲壓的函數(shù)，函數(shù)與50～10000Hz范圍內(nèi)的24個(gè)中心頻率、極向性角和方位角相關(guān)。發(fā)動機(jī)的噪聲源組成如圖1所示。

1.1部件預(yù)測算法

1.1.1風(fēng)扇噪聲預(yù)測模型Heidmann

1.4預(yù)測計(jì)算流程圖

由于MATLAB具備高效的數(shù)值計(jì)算功能以及完備的圖形處理功能等特點(diǎn)，因此選用MATLAB作為本文程序編寫的工具。飛行狀態(tài)下發(fā)動機(jī)噪聲預(yù)測算法的程序流程框圖如圖2所示。

圖2可分為三部分：第一部分為數(shù)據(jù)的處理模塊，主要包括航跡計(jì)算模塊、發(fā)動機(jī)噪聲預(yù)測模塊以及環(huán)境參數(shù)和發(fā)動機(jī)性能參數(shù)的輸入，統(tǒng)稱數(shù)據(jù)的處理模塊，目的是為后續(xù)提供數(shù)據(jù)支持。第二部分為噪聲的預(yù)測計(jì)算模塊，根據(jù)數(shù)據(jù)的處理模塊提供的數(shù)據(jù)計(jì)算聲壓級、感覺噪聲級的計(jì)算以及確定10dB降區(qū)間。10dB降區(qū)間后文有闡述。第三部分為所需數(shù)據(jù)輸出模塊，根據(jù)判別條件完成有效感覺噪聲級的計(jì)算。

2進(jìn)場航跡計(jì)算推導(dǎo)

飛機(jī)由適航噪聲審定[18]由起飛、邊線、進(jìn)場三個(gè)噪聲測量點(diǎn)組成。由于發(fā)動機(jī)在低功率運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)（飛機(jī)進(jìn)場）噪聲比較明顯，本文就對飛機(jī)進(jìn)場航跡的計(jì)算進(jìn)行闡述。

航跡的計(jì)算是基于牛頓力學(xué)定律的，飛機(jī)姿態(tài)受力如圖3所示。

由于本文所研究的發(fā)動機(jī)沒有裝配到實(shí)際的飛機(jī)上，但飛機(jī)在飛行狀態(tài)下具有噪聲輻射特性，則假設(shè)發(fā)動機(jī)裝在波音737-300上，機(jī)型的相關(guān)數(shù)據(jù)可注冊NASA的ANP數(shù)據(jù)庫查閱，根據(jù)查閱的數(shù)據(jù)結(jié)合民航規(guī)章要求以及飛機(jī)姿態(tài)力學(xué)分析，得出的進(jìn)場航跡剖面圖如圖4所示。

圖中飛機(jī)以762m高度、飛行速度V1進(jìn)場，V2表示飛機(jī)著陸速度，V3表示滑跑速度。進(jìn)場點(diǎn)距著陸點(diǎn)在跑道14.54km處，噪聲測量點(diǎn)距著陸點(diǎn)2km處，飛機(jī)著陸后滑跑距離為896m。

3應(yīng)用算例

3.1輸入?yún)?shù)

實(shí)際的噪聲適航審定中，我國CCAR36部[20]給出了符合適航審定程序的大氣環(huán)境參數(shù)，以保證測量值準(zhǔn)確性。環(huán)境相關(guān)參數(shù)見表1。

除了需要環(huán)境參數(shù)，還需要輸入所采用算例的幾何、性能參數(shù)。本文使用的發(fā)動機(jī)預(yù)測機(jī)型為CFM56-7B，由于涉及的參數(shù)眾多，而這些參數(shù)可以通過制造商手冊可以獲取，就不一一列舉，其中部分相關(guān)參數(shù)見表2。

3.2預(yù)測結(jié)果

將上述參數(shù)結(jié)合噪聲適航審定所需的對應(yīng)航跡進(jìn)行發(fā)動機(jī)噪聲預(yù)測計(jì)算。根據(jù)國際適航規(guī)章中規(guī)定在極方向性角為20°～160°的范圍內(nèi)每0.5s測量一次噪聲源所產(chǎn)生的聲壓級，以便觀察到噪聲源在整個(gè)測量中的聲壓級值變化規(guī)律。

PNLTM-10dB降區(qū)間也稱為10dB降區(qū)間。就適航審定要求，在10dB降區(qū)間每0.5s取一個(gè)點(diǎn)。算例機(jī)型在進(jìn)場狀態(tài)下一共34個(gè)航跡點(diǎn)設(shè)為Y軸，24個(gè)中心頻率為X軸，對應(yīng)聲壓級值為Z軸。下面給出了各部件聲壓級云圖如圖5～圖8所示。

根據(jù)各部件聲壓級云圖可以得出整臺發(fā)動機(jī)的壓級對比圖如圖9所示。

通過云圖展現(xiàn)方式可以更加直觀地觀察到發(fā)動機(jī)各部件在對應(yīng)基準(zhǔn)航跡上聲壓級的變化規(guī)律和趨勢。還給出各部件噪聲與發(fā)動機(jī)噪聲的對比圖，能體現(xiàn)出各部件的貢獻(xiàn)值，本文以進(jìn)場航跡為例，發(fā)現(xiàn)在進(jìn)場狀態(tài)下，對發(fā)動噪聲整體影響最大的三個(gè)部件是風(fēng)扇、渦輪以及尾噴管。結(jié)合圖4～圖10便能得出在航跡上某點(diǎn)或者某段時(shí)間哪一個(gè)部件對發(fā)動機(jī)噪聲影響最大。

經(jīng)式（18）、式（19）計(jì)算，該算例機(jī)型發(fā)動機(jī)在飛機(jī)進(jìn)場狀態(tài)下最大單音修正感覺噪聲級PNLTM值隨時(shí)間的變化曲線如圖10所示。

通過本文的發(fā)動機(jī)噪聲預(yù)測模型算法計(jì)算，算例機(jī)型中發(fā)動機(jī)產(chǎn)生的有效感覺級值為90.15dB。從歐洲航空安全局[21]可以查閱到各型號類別機(jī)型的合格有效感覺噪聲級值，該算例機(jī)型在實(shí)際的適航審定進(jìn)場狀態(tài)下產(chǎn)生的有效感覺噪聲級EPNL為96.4dB，發(fā)動機(jī)在實(shí)際適航審定進(jìn)場狀態(tài)下產(chǎn)生的有效感覺噪聲級為91.872dB。實(shí)際發(fā)動機(jī)測量值與本文所使用的發(fā)動機(jī)噪聲預(yù)測算法的結(jié)果相差1.722dB，相對誤差僅為1.874%。該誤差范圍符合適航審定要求，表明本文所使用的發(fā)動機(jī)噪聲預(yù)測模型算法的有效性，并且準(zhǔn)確性和精度較高，可用于發(fā)動機(jī)噪聲預(yù)測計(jì)算。

4結(jié)論

根據(jù)ICAO相關(guān)的噪聲適航審定規(guī)章，利用ANOPP2中的發(fā)動機(jī)各噪聲源的預(yù)測模型結(jié)合適航審定的進(jìn)場航跡，對CFM56-7B發(fā)動機(jī)在進(jìn)場狀態(tài)下的總噪聲進(jìn)行了預(yù)測計(jì)算方法研究，得出以下結(jié)論：

（1）創(chuàng)新性地采用三維聲壓級云圖的方式對計(jì)算結(jié)果進(jìn)行展示，直觀且便于理解。

（2）根據(jù)各部件聲壓級云圖以及發(fā)動機(jī)聲壓級對比圖，可得進(jìn)場狀態(tài)下發(fā)動機(jī)噪聲貢獻(xiàn)值從大到小排序依次為風(fēng)扇噪聲、渦輪噪聲、噴流噪聲、燃燒室噪聲，為發(fā)動機(jī)制造廠商對發(fā)動機(jī)降噪提供參考。

（3）構(gòu)建的飛行狀態(tài)下發(fā)動機(jī)噪聲預(yù)測框架，預(yù)測誤差小于2%，可靠度較高，能實(shí)現(xiàn)發(fā)動機(jī)噪聲的快速評估；以縮短適航取證的周期。

參考文獻(xiàn)

[1]International Civil Aviation Organization. AN16-1 Environmental protection：volume I：aircraft noise[S]. Quebec：International CivilAviation Organization，2014.

[2]Stewart E C，Carson T M. Simple method for prediction of aircraft noise contours[J]. Engineering Notes，1980.

[3]Ulf M. Correlation of aircraft certification noise levels EPNL with controlling physical parameters[C]//19th AIAA/CEAS Aeroacoustics Conference，Berlin，2013.

[4]Bertsch L，Dobrzynski W. Tool development for low-noise aircraft design[C]// 29th AIAA/CEAS Aeroacoustics Conference，Canada，2008.

[5]Lopes L V，Burley C L. ANOPP2Design of the next generation aircraft noise prediction program[C]//17th AIAA/CEAS Aeroacoustices Conference，2011：1-17.

[6]黃曉聃，喬渭陽，武兆偉.飛機(jī)進(jìn)場噪聲計(jì)算模型和預(yù)測技術(shù)研究[C]//第十六屆中國航空結(jié)構(gòu)動力學(xué)專業(yè)組學(xué)術(shù)交流會， 2008： 142-147. Huang Xiaodan， Qiao Weiyang， Wu Zhaowei. Research on aircraftapproachnoisecalculationmodelandprediction technology[C]//the 16th China Aviation Structure Dynamics Symposium，2008： 142-147.（in Chinese）

[7]王良峰，喬渭陽，紀(jì)良，等.風(fēng)扇進(jìn)口噪聲預(yù)測預(yù)測模型的改進(jìn)[J].推進(jìn)技術(shù)， 2015（2）： 226-231. Wang Liangfeng， Qiao Weiyang， Ji Liang，et al. Improvement of the prediction model of fan inlet noise[J]. Propulsion Technology， 2015（2）：226-231. （in Chinese）

[8]劉興強(qiáng)，黃文超，李紅麗.噴流氣動噪聲仿真計(jì)算[J].科學(xué)技術(shù)與工程， 2019， 19（22）： 339-342. Liu Xingqiang， Huang Wenchao， Li Hongli. Simulation and calculation of jet aerodynamic noise[J]. Science Technology and Engineering， 2019， 19（22）： 339-342. （in Chinese）

[9]閆國華，馬永康，陳佳棟.大涵道比渦扇發(fā)動機(jī)風(fēng)扇部件邊線噪聲預(yù)測[J].科學(xué)技術(shù)與工程， 2018， 18（9）： 205-209. Yan Guohua， Ma Yongkang， Chen Jiadong. Fan lateral noise prediction of high bypass ratio turbofan engine[J]. Science Technology and Engineering，2018，18（9）： 205-209. （in Chinese）

[10]孟麗莎，閆國華.航空發(fā)動機(jī)燃燒室邊線噪聲預(yù)測方法[J].航空科學(xué)技術(shù)， 2018， 29（11）： 38-42. Meng Lisha， Yan Guohua. Prediction method of sideline noise ofenginecombustionchamber[J]. AviationScience& Technology， 2018， 29（11）：38-42. （in Chinese）

[11]喬渭陽.航空發(fā)動機(jī)氣動聲學(xué)[M].北京：北京航空航天大學(xué)出版社， 2010. Qiao Weiyang. Aero-engine aeroacoustics[M]. Beijing： Beihang University Press， 2010. （in Chinese）

[12]Heidmann M F. Interim prediction method for fan compressor source noise[R]. NASATech Memo X-71763，1979.

[13]Kontos K B，Kraft R E，Gliebe P R. Improved NASAANOPP prediction computer code for advanced subsonic propulsion systems[R]. NASACR-195480，1997.

[14]Tam C K W，Bake F，Hultgren L S，et al. Combustion noise：modeling and prediction[J]. CEAS Aeronautical Journal，2019，10（1）：101-122.

[15]Society of Automotive Engineers. Gas turbine jet exhaust noise prediction[R].SAEAerospaceRecommendedPractice ARP876，1994.

[16]Stone J R， Kresja E A， Clark B K. Jet noise modeling for suppressed and unsuppressed aircraft in simulated flight[R]. NASA/TM-2009-215524， 2009.

[17]International Civil Aviation Organization. 9501-1 Environmental technical manual，volume I：procedures for the noise certification of aircraft[S]. Quebec：International Civil Aviation Organization，2018.

[18]中國民用航空局.航空器型號和適航合格審定噪聲規(guī)定[S].北京：中國民用航空局， 2017. China Civil Aviation Administration. Aircraft model and airworthiness certification noise regulations[S]. Beijing： China CivilAviationAdministration， 2017. （in Chinese）

[19]NASA. Aircraft noise prediction program theoretical manual[S].America：NASA，2013.

[20]中國民用航空局航空器適航審定司. AC-36-AA-2008-04航空器型號與適航合格審定噪聲規(guī)定[S].北京：中國標(biāo)準(zhǔn)出版社， 2008. CivilAviationAdministrationAircraftAirworthiness CertificationDepartmentofChina.AC-36-AA-2008-04 Aircraft model and airworthiness certification noise regulations[S]. Beijing： Standards Press of China， 2008. （in Chinese）

[21]European Aviation Safety Agency. Type-certificate date for noise[R]. Cologne：EASA，2015.

（責(zé)任編輯皮衛(wèi)東）

作者簡介

閆國華（1964-）男，博士，教授。主要研究方向：飛機(jī)噪聲適航審定。

袁艷（1994-）女，碩士研究生。主要研究方向：飛機(jī)噪聲適航審定。

Tel：18382273135

E-mail：1057571151@qq.com

Research on Noise Prediction Method of Engine Based on ANOPP2

Yan Guohua，Yuan Yan*

Civil Aviation University of China，Tianjin 300300，China

Abstract： As aircraft noise airworthiness certification becomes more stringent， aircraft noise reduction has become a major concern. As engine noise is the main noise source of aircraft noise， the prediction of engine noise plays an important role in noise airworthiness certification. In this paper， based on the ANOPP2， the noise prediction model of each engine component is combined with the reference track to predict and calculate the total engine noise. An aircraft model is used as an example for the calculation of the total engine noise prediction. The calculation results are compared with the data provided by the European Aviation Safety Agency； the validity and accuracy of the engine noise prediction model are verified， which provides a reference for the aircraft airworthiness certification work to reduce the cost of airworthiness certification and improve the efficiency of airworthiness certification.

Key Words： Heidmann model； SAE model； Smith & Bushell model； Stone model； engine noise prediction； reference track