渦槳飛機(jī)縮比模型機(jī)體噪聲預(yù)測研究

宋敏華, 宋文萍, 王躍, 韓忠華, 張彥軍, 雷武濤

1．西北工業(yè)大學(xué)翼型、葉柵空氣動力學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室氣動與多學(xué)科優(yōu)化設(shè)計(jì)研究所， 陜西西安 710072；2．中國航空研究院， 北京 100029； 3．航空工業(yè)第一飛機(jī)設(shè)計(jì)研究院， 陜西西安 710089

飛機(jī)的氣動噪聲會對機(jī)體結(jié)構(gòu)和機(jī)場附近人員的健康帶來嚴(yán)重的負(fù)面影響，與客機(jī)設(shè)計(jì)所要求的“四性”嚴(yán)重相悖，噪聲水平是民機(jī)設(shè)計(jì)的關(guān)鍵問題之一。從2018年1月1日起，飛機(jī)噪聲第五階段控制標(biāo)準(zhǔn)正式生效，這將在第四階段的標(biāo)準(zhǔn)上進(jìn)一步降低7 dB。越來越嚴(yán)苛的適航條例使得噪聲水平成為影響民機(jī)能否取得適航證的關(guān)鍵因素之一，這對于我國正在研制的新一代民用渦槳客機(jī)和大型客機(jī)來說無疑是一項(xiàng)巨大的挑戰(zhàn)。因此，對飛機(jī)的噪聲進(jìn)行預(yù)測，深入了解其機(jī)理并進(jìn)行降噪具有十分重要的意義。

機(jī)體噪聲是飛機(jī)噪聲的重要組成部分[1]，為了研究飛機(jī)機(jī)體噪聲機(jī)理并發(fā)展降噪技術(shù)，從20世紀(jì)70年代開始，NASA啟動飛機(jī)噪聲預(yù)測項(xiàng)目(ANOPP)對飛機(jī)各部件的噪聲進(jìn)行預(yù)測，發(fā)展了部件級的半經(jīng)驗(yàn)噪聲預(yù)測工具[2]。在隨后的數(shù)十年間，美國和歐洲在持續(xù)的大型項(xiàng)目支持下，對氣動噪聲進(jìn)行了深入的數(shù)值模擬及實(shí)驗(yàn)研究。當(dāng)前針對飛機(jī)遠(yuǎn)場噪聲的預(yù)測，主要還是采用結(jié)合CFD和聲類比的混合方法，隨著計(jì)算能力的發(fā)展，混合方法中針對聲源模擬的CFD方法也從工程常用的雷諾平均Navier-Stokes(RANS)方法[3]變成更高精度的混合RANS/LES方法[4]，甚至是大渦模擬方法(LES)[5]或直接數(shù)值模擬方法(DNS)[6]。經(jīng)過多年的研究，結(jié)合高精度CFD的聲類比方法在孤立部件的氣動噪聲預(yù)測上已經(jīng)取得了非常顯著的成果。

近些年來，得益于計(jì)算能力的進(jìn)一步提高，國外一些研究機(jī)構(gòu)開始針對全機(jī)復(fù)雜構(gòu)型進(jìn)行氣動噪聲研究，并進(jìn)行風(fēng)洞實(shí)驗(yàn)和飛行試驗(yàn)驗(yàn)證。NASA在對環(huán)境負(fù)責(zé)的航空(ERA)項(xiàng)目的支持下，和Gulfstream合作對短程小型客機(jī)的氣動噪聲進(jìn)行了深入的研究。在2014年，NASA對縮比18%的高保真全機(jī)半模構(gòu)型(包括機(jī)身、機(jī)翼、襟翼、平尾和垂尾以及通氣短艙等)在降落狀態(tài)下的非定常流動及噪聲進(jìn)行了大量的數(shù)值模擬[7]。表面探測點(diǎn)的壓力分布、非定常脈動的頻譜和遠(yuǎn)場的噪聲預(yù)測結(jié)果,均與風(fēng)洞實(shí)驗(yàn)均吻合較好。在起落架收起和放下2種狀態(tài)下，遠(yuǎn)場噪聲的頻譜在8 000 Hz以內(nèi)計(jì)算結(jié)果和實(shí)驗(yàn)值分別相差約1 dB和2 dB。在2016年，研究者將縮比模型半模噪聲預(yù)測研究拓展到全尺寸全模，提高了預(yù)測的雷諾數(shù)和飛機(jī)幾何的復(fù)雜度，并將數(shù)值模擬結(jié)果和2006年的飛行試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了對比[8]。研究結(jié)果表明，在中低頻段全尺寸和縮比模型計(jì)算得到的結(jié)果和實(shí)驗(yàn)值基本一致。但同時也表明，襟翼支架等機(jī)構(gòu)對遠(yuǎn)場的中高頻噪聲有較大的貢獻(xiàn)。2018年通過對真實(shí)飛機(jī)進(jìn)行激光掃描，實(shí)現(xiàn)了更高幾何保真度構(gòu)型的氣動噪聲數(shù)值模擬[9]。目前，NASA計(jì)劃將在短程支線客機(jī)的氣動噪聲數(shù)值模擬方面獲得的豐富經(jīng)驗(yàn)應(yīng)用于完整的全尺寸雙通道大型民機(jī)，并已經(jīng)在波音777-200的26%縮比起落架上開展了初步的研究[10]。結(jié)果表明，數(shù)值模擬和實(shí)驗(yàn)的波束成型積分結(jié)果在9 000 Hz的范圍內(nèi)，頻譜的結(jié)果都吻合較好。除美國之外，日本從2015年開始了針對機(jī)體噪聲的研究與降噪項(xiàng)目FQUROH[11-12]，同時采用數(shù)值方法、風(fēng)洞實(shí)驗(yàn)和飛行試驗(yàn)的方法對典型客機(jī)的機(jī)體噪聲和一些降噪方案進(jìn)行了深入的研究。

國內(nèi)在機(jī)體噪聲領(lǐng)域的研究開展得相對較晚，但也取得了許多突出的成果。在增升裝置噪聲預(yù)測方面，張宇飛等[13]采用壁面?；疞ES(WMLES)方法，以30P30N多段翼型為例，對增升裝置的噪聲進(jìn)行了深入研究。通過對定常流場、瞬態(tài)流場、表面壓力頻譜、遠(yuǎn)場噪聲的頻譜、指向性以及速度率等方面的深入研究，對噪聲機(jī)理進(jìn)行了比較詳細(xì)的分析。龍雙麗等[14]采用結(jié)合基于SA模型的DES方法和FW-H方法，研究了起落架近場的非定常流動、噪聲的產(chǎn)生機(jī)制和主要的噪聲源位置、頻譜特性及遠(yuǎn)場指向特性，并評估了各部件對總噪聲的貢獻(xiàn)量，同時還開展了起落架風(fēng)洞實(shí)驗(yàn)研究并將數(shù)值模擬結(jié)果和實(shí)驗(yàn)值進(jìn)行了對比。肖志祥等[15]采用基于SST模型的延遲分離渦模擬方法(DDES)和改進(jìn)的延遲分離渦模擬方法(IDDES)對起落架噪聲進(jìn)行了數(shù)值模擬研究。除此之外，國內(nèi)還有很多針對飛機(jī)機(jī)體噪聲的研究，在此不再贅述。

但是，當(dāng)前國內(nèi)針對飛機(jī)氣動噪聲和降噪方法的研究基本都局限于飛機(jī)的部件，而且其中許多是對標(biāo)準(zhǔn)算例進(jìn)行研究，著重強(qiáng)調(diào)各個單獨(dú)噪聲源的預(yù)測及其特性，而忽略了部件之間干擾而產(chǎn)生的噪聲，而有時候后者的噪聲強(qiáng)度和熟知的單獨(dú)噪聲源的強(qiáng)度相當(dāng)，而且對全機(jī)的噪聲強(qiáng)度和指向性等均有顯著影響。此外，噪聲特性預(yù)測和氣動特性預(yù)測不同，較小的幾何部件也可能對全機(jī)的噪聲產(chǎn)生較大的影響，因此對更加真實(shí)的包含更多幾何細(xì)節(jié)的全機(jī)復(fù)雜構(gòu)型進(jìn)行噪聲預(yù)測研究十分必要。

因此，本文采用精細(xì)化的高分辨率網(wǎng)格、高精度的IDDES湍流模擬方法對渦槳飛機(jī)高保真模型在降落狀態(tài)的1/6縮比構(gòu)型進(jìn)行氣動噪聲預(yù)測研究，從而更全面地認(rèn)識全機(jī)的氣動噪聲特性，為我國自主研制的渦槳飛機(jī)提供更全面的氣動噪聲特性分析，縮短與國外的差距。

1 數(shù)值方法

1.1 非定常流場求解方法

本文采用有限體積法求解非定常NS方程，采用的積分形式控制方程為

(1)

(2)

LES和RANS長度尺度分別為

(3)

式中

ΔIDDES=min(max[Cwdw,Cwhmax,hwn],hmax)

(4)

為重新定義的亞格子尺度,hmax是網(wǎng)格在3個方向上的最大網(wǎng)格尺度,hwn為沿壁面法向網(wǎng)格單元尺度,dw是網(wǎng)格單元與壁面的距離。通過使用IDDES方法,既可以使用DDES模式,又可以用壁面模化LES模式,2種模式的選擇通過混合函數(shù)實(shí)現(xiàn)

(5)

式中,fdt為保護(hù)函數(shù)

fdt=1-tanh[(20rdt)3]

(6)

式中

(7)

fB為該模型的另一個混合函數(shù),其表達(dá)式為

fB=min[2exp(-9α2),1]

(8)

控制方程的對流項(xiàng)離散采用迎風(fēng)AUSM格式,通量計(jì)算采用3階MUSCL插值,黏性項(xiàng)采用中心格式離散。時間離散采用雙時間步方法,同時在內(nèi)迭代中采用預(yù)處理和多重網(wǎng)格方法加速收斂。物面采用無滑移絕熱壁面邊界條件,遠(yuǎn)場添加吸收邊界以減少邊界的反射,避免對計(jì)算結(jié)果的污染。NASA在針對飛機(jī)全機(jī)噪聲預(yù)測研究中發(fā)現(xiàn),飛機(jī)全機(jī)的左右兩側(cè)聲源相干性弱,全模的噪聲頻譜相對于半模在整個頻譜范圍內(nèi)都增加3 dB左右,可以通過半模的噪聲預(yù)測結(jié)果得到全機(jī)的噪聲特性[9]。因此,本文對飛機(jī)的半模進(jìn)行噪聲預(yù)測,對稱面采用對稱邊界條件。無限展長算例的展向也采用對稱邊界。

1.2 遠(yuǎn)場噪聲計(jì)算方法

本文的遠(yuǎn)場噪聲求解采用基于FW-H方程的聲類比方法[17],FW-H方程同時考慮了固壁及固壁的運(yùn)動。聲類比方法將噪聲預(yù)測分為兩部分——噪聲的產(chǎn)生和噪聲的傳播。在近場,流體運(yùn)動十分復(fù)雜,存在強(qiáng)烈的非線性,直接采用CFD方法求解聲源。在遠(yuǎn)場,假設(shè)近場產(chǎn)生的噪聲在均勻介質(zhì)中傳播,采用解析的方法求解遠(yuǎn)場噪聲。FW-H方程為

(9)

式中

(10)

Tij為Lighthill應(yīng)力張量；c0為遠(yuǎn)場聲速；ui是xi方向的流體速度分量；vn是固壁的法向速度分量；δ(f)為Dirac函數(shù)；δ(f)=?H/?f,H(f)為Heaviside函數(shù)。FW-H方程右端3項(xiàng)分別代表單極子聲源項(xiàng)、偶極子聲源項(xiàng)和四極子聲源項(xiàng)。本文研究飛機(jī)降落狀態(tài)時的噪聲,來流速度低,空間四極子噪聲在全部噪聲源中的占比很小,因此本文直接采用固壁作為聲源面進(jìn)行積分求解遠(yuǎn)場噪聲。本文采用的積分方法為Farassat等提出的時域方法[18]。厚度噪聲和載荷噪聲的表達(dá)式如下:

(11)

2 算例驗(yàn)證

30P30N是研究增升裝置氣動噪聲廣泛采用的多段翼構(gòu)型。該翼型由前緣縫翼、主翼和后緣襟翼三部分組成,模型的弦長C為0.457 2 m,來流馬赫數(shù)為0.17,基于弦長的雷諾數(shù)為1.71×106。計(jì)算采用多塊結(jié)構(gòu)網(wǎng)格,計(jì)算網(wǎng)格如圖1所示,展向長度取1/9C[19]。網(wǎng)格沿展向拉伸45層,網(wǎng)格量約為1 800萬。

計(jì)算的來流迎角α=5.5°,非定常計(jì)算物理時間步長為0.000 6C/U∞,內(nèi)迭代5步。圖2是時均壓力分布的計(jì)算結(jié)果和日本宇航局(JAXA)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果[20]對比,可以看到,翼型各段的表面壓力分布都和實(shí)驗(yàn)值十分吻合。

圖1 30P30N多段翼型計(jì)算網(wǎng)格

圖2 壓力分布與實(shí)驗(yàn)值的對比

在縫翼區(qū)域,速度分布的預(yù)測結(jié)果和弗洛里達(dá)州立大學(xué)(FSU)的PIV實(shí)驗(yàn)結(jié)果[21]對比如圖3所示,在縫翼凹腔內(nèi)兩者的速度分布基本吻合。從縫翼前緣尖端脫落的剪切層及其失穩(wěn)是這個部位的重要流動特征,準(zhǔn)確捕捉剪切層對預(yù)測該翼型的氣動性能及氣動噪聲非常重要。對圖3所示沿剪切層發(fā)展方向的7個剖面位置處速度型的計(jì)算和實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了對比,剪切層的速度型預(yù)測結(jié)果和實(shí)驗(yàn)基本一致。由于篇幅所限,圖4只給出L2和L6剖面的對比圖?？梢钥吹郊羟袑拥乃俣刃皖A(yù)測結(jié)果和實(shí)驗(yàn)基本一致。

圖3 縫翼區(qū)域速度大小對比

圖4 縫翼剪切層剖面速度型對比

計(jì)算得到的翼型表面部分壓力脈動頻譜和實(shí)驗(yàn)值對比如圖5所示,其中P3位于縫翼凹腔內(nèi)，P6位于縫翼的上表面后緣，橫縱坐標(biāo)分別為斯特勞哈爾數(shù)和歸一化功率譜密度

式中：GPP為壓力脈動的功率譜密度；U∞為遠(yuǎn)場來流速度；s和q分別是縫翼弦長和遠(yuǎn)場來流的動壓。數(shù)值模擬準(zhǔn)確地捕捉到了單音噪聲的頻率,和實(shí)驗(yàn)值基本吻合,在中低頻部分,頻譜幅值和實(shí)驗(yàn)值吻合較好,高頻部分比實(shí)驗(yàn)值偏低。

圖5 表面探測點(diǎn)壓力脈動頻譜和實(shí)驗(yàn)值對比

為了驗(yàn)證聲類比方法計(jì)算遠(yuǎn)場噪聲的準(zhǔn)確性,采用FW-H方法,對遠(yuǎn)場的噪聲結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。遠(yuǎn)場觀測點(diǎn)的位置分為2組,分別是JAXA[22]和FSU[23]的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。JAXA的觀測點(diǎn)位置位于10倍弦長處,角度分別為沿流向逆時針的249°,270°和291°,FSU觀測點(diǎn)位于2.19倍弦長處,角度為287.5°,所有觀測點(diǎn)都大致位于翼型的下方。其中FSU的數(shù)據(jù)包括采用波束成型積分和單獨(dú)麥克風(fēng)信號的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,實(shí)驗(yàn)的模型展向方向是1 m,因此將計(jì)算結(jié)果歸一化為展向方向1 m并進(jìn)行對比。2組觀測點(diǎn)的計(jì)算結(jié)果和實(shí)驗(yàn)值對比如圖6所示,可以看出,在6 000 Hz以內(nèi),頻譜的計(jì)算結(jié)果和實(shí)驗(yàn)值吻合較好。

圖6 遠(yuǎn)場噪聲頻譜和實(shí)驗(yàn)值對比

從上述結(jié)果來看,本文采用的數(shù)值模擬方法對30P30N翼型的氣動特性及氣動噪聲都進(jìn)行了準(zhǔn)確的預(yù)測,結(jié)果和實(shí)驗(yàn)值基本一致,驗(yàn)證了該方法在氣動及氣動噪聲預(yù)測上的準(zhǔn)確性。

3 渦槳飛機(jī)氣動噪聲模擬

3.1 計(jì)算模型和網(wǎng)格

采用上述數(shù)值方法,對渦槳飛機(jī)降落狀態(tài)下的氣動噪聲進(jìn)行模擬。飛機(jī)全機(jī)外形半模如圖7所示,由機(jī)身、增升裝置(主翼、翼尖小翼、襟翼艙與襟翼)、發(fā)動機(jī)短艙等部分組成,襟翼偏角38°?？v向?qū)ΨQ面為XZ平面,X方向沿機(jī)體水平向后,Y方向?yàn)檎瓜?。在本文的研究?不考慮發(fā)動機(jī)內(nèi)部的流動,對進(jìn)氣道入口進(jìn)行了封閉,計(jì)算采用縮比為1/6的半模實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ汀?/p>

圖7 降落狀態(tài)幾何模型

生成1套高質(zhì)量的計(jì)算網(wǎng)格對氣動噪聲的模擬十分重要。本文采用混合網(wǎng)格,即物面附近采用三棱柱或六面體網(wǎng)格,其余采用四棱錐或四面體網(wǎng)格。首先進(jìn)行物面網(wǎng)格的生成,在物面的大部分區(qū)域,采用結(jié)構(gòu)網(wǎng)格的生成方法。生成的表面網(wǎng)格為35萬,其中四邊形網(wǎng)格31萬,三角形網(wǎng)格4萬,物面網(wǎng)格如圖8所示。

圖8 全機(jī)半模構(gòu)型表面網(wǎng)格

在生成了表面網(wǎng)格之后進(jìn)行體網(wǎng)格的生成。為了盡可能提高邊界層內(nèi)和邊界層外的模擬精度,需要物面附近的棱柱形網(wǎng)格有一定的層數(shù),同時需要附面層外各向同性網(wǎng)格的尺度不會因?yàn)槲锩娣ㄏ虻母飨虍愋跃W(wǎng)格層數(shù)過多而過大。另外,也要避免在一些狹縫位置,附面層網(wǎng)格層數(shù)過多導(dǎo)致網(wǎng)格過渡急劇變差,如襟翼和機(jī)翼的后緣、下方的襟翼艙端板之間。針對該構(gòu)型,邊界層內(nèi)的棱柱形網(wǎng)格最小層數(shù)為25層,大部分區(qū)域?yàn)?0層左右,為了提高附面層的模擬精度,第一層網(wǎng)格高度為5×10-6m,預(yù)估的y+略小于1。為了提高噪聲源的模擬精度,附面層的增長率較小,各向異性網(wǎng)格的增長率為1.13。

在網(wǎng)格生成過程中,對襟翼內(nèi)側(cè)和外側(cè)側(cè)緣、增升裝置尾跡區(qū)、翼尖等幾個可能的重要噪聲源部分的網(wǎng)格均作了仔細(xì)處理。聲類比方法的噪聲求解精度很大程度上取決于聲源的準(zhǔn)確模擬,所以在這幾個可能的重要噪聲源位置,通過限制其附近的網(wǎng)格尺度來提高對流動細(xì)節(jié)的捕捉,從而提高聲源的模擬精度。為了和驗(yàn)證算例保持一致,針對全機(jī)構(gòu)型噪聲研究的網(wǎng)格在近壁面區(qū)域和多段翼型的網(wǎng)格尺寸相當(dāng),在增升裝置內(nèi)側(cè)和機(jī)身相接的部位、襟翼外側(cè)側(cè)緣以及翼尖等潛在的重要噪聲源區(qū)域,網(wǎng)格尺寸在0.1%弦長左右。另外,縮比的全機(jī)模型和多段翼型的平均氣動弦長和雷諾數(shù)差別不大,因此,預(yù)計(jì)2套網(wǎng)格所能捕捉的頻率范圍也基本相同。最終生成的空間網(wǎng)格總量約為1.03億。其中,六面體網(wǎng)格2 100萬,四面體網(wǎng)格7 800萬,四棱錐網(wǎng)格170萬,三棱柱網(wǎng)格300萬。沿流向和展向的2個剖面處的網(wǎng)格分布如圖9所示,可以看出,在物面附近的聲源區(qū)域,網(wǎng)格進(jìn)行了明顯加密。

圖9 模型附近的網(wǎng)格加密

3.2 全機(jī)氣動特性與氣動噪聲預(yù)測

計(jì)算狀態(tài)為Ma=0.2,Re=1.9×106。來流迎角α=6°。非定常計(jì)算內(nèi)迭代5步。計(jì)算環(huán)境為天津超算中心HPC1系統(tǒng),處理器型號為Intel Xeon CPU E5-2690 v4@2.60GHz,采用8個節(jié)點(diǎn)并行計(jì)算,每個節(jié)點(diǎn)為28核。計(jì)算模擬的物理時間約為0.16 s,所耗費(fèi)的計(jì)算資源約為1.6×105核時。計(jì)算過程中氣動力系數(shù)變化如圖10所示,升阻力系數(shù)都逐漸收斂于一個穩(wěn)定的值。

圖10 氣動力系數(shù)收斂情況

圖11 無量綱螺旋度染色的Q判據(jù)等值面(Q=10 000)

圖12是全機(jī)在流向截面(X=2.6 m)的瞬態(tài)密度波動,截面的位置大概在襟翼的中弦線處。該二維切面清楚地顯示了聲波的產(chǎn)生和在空間中的傳播?？梢悦黠@地看到,襟翼的外側(cè)側(cè)緣和翼尖是聲源的重要區(qū)域,而且襟翼的噪聲更強(qiáng)。除了這兩個單獨(dú)部件產(chǎn)生的噪聲之外,短艙的尾跡和襟翼之間、襟翼內(nèi)側(cè)和機(jī)身之間的干擾產(chǎn)生了非常復(fù)雜的流動,引起了強(qiáng)烈的聲壓脈動,其幅值甚至高于襟翼側(cè)緣和翼尖,是全機(jī)構(gòu)型重要的噪聲源,由此可以看出全機(jī)構(gòu)型噪聲預(yù)測的必要性。

圖12 流向方向(X=2.6 m) 瞬時脈動密度云圖

全機(jī)表面的壓強(qiáng)脈動如圖13所示,可以清楚地看到這幾個噪聲源區(qū)域產(chǎn)生的噪聲在機(jī)體表面的傳播。

全機(jī)表面的壓強(qiáng)均方根如圖14所示,在襟翼內(nèi)側(cè)和機(jī)身相鄰部分、短艙后方的襟翼、襟翼外側(cè)側(cè)緣及翼尖幾個部位,壓強(qiáng)的均方根顯著高于其他部位。在和機(jī)身相鄰的襟翼內(nèi)側(cè),發(fā)展出的復(fù)雜渦流沿流向方向發(fā)展,和機(jī)身之間相互作用,產(chǎn)生了強(qiáng)烈的壓力脈動,誘導(dǎo)偶極子噪聲,渦和機(jī)身之間的干擾也是重要的噪聲源。

機(jī)體表面及襟翼側(cè)緣附近的展向截面處的瞬時脈動密度如圖15所示?？梢钥闯?展向截面的壓力脈動主要由襟翼的側(cè)緣產(chǎn)生。在襟翼的尾跡區(qū),湍流脈動產(chǎn)生的噪聲頻率較高但幅值較小。相對于襟翼的后緣噪聲,襟翼的側(cè)緣噪聲更強(qiáng)。

圖13 表面壓力脈動云圖 圖14 表面壓力均方根分布圖15 機(jī)體表面及襟翼側(cè)緣附近展向截面的瞬時脈動密度

下面對遠(yuǎn)場噪聲及其指向性進(jìn)行研究。遠(yuǎn)場噪聲觀測點(diǎn)分為2組,即WBA201-WBA272和WBA301-WBA372,分別位于垂直來流的平面和機(jī)體縱向?qū)ΨQ面。圓心均為氣動中心,半徑均為7 m,每隔5°布置一個觀測點(diǎn)。部分觀測點(diǎn)的聲壓頻譜(參考壓力2×10-5Pa)分別如圖16～17所示。

圖16 WBA201-WBA272部分觀測點(diǎn)噪聲頻譜 圖17 WBA301-WBA372部分觀測點(diǎn)噪聲頻譜

圖18和圖19分別為2組觀測點(diǎn)的總聲壓級。

圖18 垂直流向平面(YZ平面)指向性

圖19 縱向?qū)ΨQ面內(nèi)(XZ平面)指向性

在垂直于流向的YZ平面，橫向的噪聲更小，側(cè)下方和側(cè)上方的噪聲更強(qiáng)。在機(jī)體的縱向?qū)ΨQ面內(nèi)(XZ平面)，噪聲主要向前下方和后上方傳播，噪聲呈現(xiàn)明顯的偶極子特性。

4 結(jié) 論

本文采用基于SST模型的IDDES方法，對渦槳飛機(jī)的1/6縮比模型進(jìn)行了氣動噪聲研究。近場高精度CFD方法對聲源區(qū)的流動進(jìn)行了精細(xì)地模擬，捕捉到了近場區(qū)域噪聲的產(chǎn)生和傳播。研究結(jié)果表明，襟翼外側(cè)側(cè)緣、翼尖、短艙的尾跡和后緣襟翼之間的干擾以及襟翼和機(jī)身之間的復(fù)雜流動是該構(gòu)型最重要的噪聲源。遠(yuǎn)場噪聲研究結(jié)果顯示，噪聲主要向前下方和后上方傳播，偶極子特性十分明顯，水平橫向噪聲相對更弱。對于渦槳飛機(jī)來說，螺旋槳也是重要的噪聲源，而且增升裝置的一些輔助部件對氣動噪聲也有一定的影響，因此下一步計(jì)劃對包含這些部件的更復(fù)雜的全機(jī)模型噪聲進(jìn)行更加深入的研究。

致謝本文工作是在國家超級計(jì)算天津中心的“天河一號”超級計(jì)算機(jī)上完成，感謝“天河一號”的大力支持。