涡桨飞机气动噪声的预估方法

本文对基于气动声学基础理论的涡桨飞机气动噪声预估方法进行了研究,发展了一种增升装置、起落架等机体部件噪声模型,建立了考虑迎角、机翼诱导干扰的螺旋桨噪声源模型,并结合等效噪声源法(ESM)方法考虑机体对螺旋桨噪声的散射,形成涡桨飞机气动噪声预估程序。采用某型涡桨飞机的噪声飞行试验数据进行了对比验证,预估结果相对于飞行结果在适航噪声测量点处的误差不超过2dB,表明了该噪声计算程序具备较高的预测精准度。     

输气管道气动噪声产生机制及其分析方法

以输气管道中气体流经阀门时产生的气动噪声为研究对象,采用两种方法获取气动噪声声源:一种是只采用CFD软件进行计算和分析(FW-H法);另一种是采用CFD软件联合声学软件进行仿真计算(BEM法)。建立气动噪声模型,得到气动噪声的产生、传播和衰减规律。结果表明:流场中的压力脉动和速度脉动是输气管道中气动噪声产生的根本原因;输气管道中的阀门噪声源为偶极子声源和四极子声源,在低马赫数下,偶极子声源占主要地位;偶极子声源分布在阀门表面上,四极子声源分布于整个流场中;两种方法均能较好地求解输气管道气动噪声的产生、传播和衰减问题,FW-H法操作简单,计算精度较低,但只能计算声场"远场",而BEM法计算效率高、精度高,能够对声场中任一点的声学量进行求解。     

基于多声源模式的高速铁路噪声预测模型

基于多通道噪声振动实时采集与分析系统,利用平面传声器和高声强传声器对运行速度300km·h~(-1)以上的高速列车车体表面噪声源进行测试和分析.将高速列车声源等效为车底部线声源、车中部线声源和受电弓点声源.对列车通过时噪声测试数据进行理论计算,利用最小二乘法确定了高速列车以300km·h~(-1)速度在路堤线路上运行时3部分子声源的源强,由此建立了多声源模式下高速铁路噪声预测模型.将不同声源模式下的预测结果与实测结果进行对比,验证了该模型的有效性.该研究成果为我国制定高速铁路噪声预测标准提供了理论依据.     

NACA-65-0012振荡机翼远场气动噪声的预测研究

基于声波发射时间编写了远场噪声预测的Kirchhoff积分程序,并通过静止介质中的静止点声源与匀速运动点声源的远场噪声预测验证了积分程序的可靠性.结果表明,该Kirchhoff积分程序可以获得远场噪声的有效声压和声场指向性分布.在来流马赫数为0.5且不计黏性的条件下,结合非定常流场计算程序与Kirchhoff积分程序对二维孤立振荡叶型诱发的远场噪声进行数值预测,获得了远场观察者的瞬时声压和声场指向性分布.研究表明,在30°,120°,210°和315°方向声压有效值较大.     

发动机动力舱冷却风扇噪声研究

针对小型挖掘机动力舱冷却风扇噪声较大的问题,采用计算流体动力学技术联合无限元的方法对其远场噪声进行分析并改进.基于计算流体动力学方法获得动力舱流场特性,通过流场特性分析得到气动声源;运用Lighthill声类比和无限元法,获得无限大空间的动力舱声场结果;在对原始风扇分析的基础上,重新优选一款新的低噪声风扇,进行计算分析,结果表明可降低风扇噪声1.3dB.将原机改进前后计算所得远场噪声频谱与试验结果进行对比,其变化趋势基本一致,且实测结果表明:新型风扇噪声得以改善,降低了1.7dB.     

飞机噪声特性数据的方向谱集成及支持向量机预测

针对飞机声源理论模型和NPD数据的不足,给出了一种基于频谱轨迹同步测试数据回归飞机噪声辐射规律的方法。该方法将飞机的噪声声场看成是以飞机质点为中心,距离R为半径的飞机噪声频谱球面,获取飞机噪声源数据的过程就是回归球面上各点方向谱的过程。剖析了飞机噪声特性数据的方向谱集成原理,给出了测试数据的几何关系计算及频谱重建方法,建立了飞机噪声方向谱的支持向量机回归模型,实现了飞机噪声声源数据的连续预测,为全面了解飞机噪声辐射规律,开展飞机噪声环境影响评价及噪声污染防治提供了科学直观的数据基础。     

基于逆边界元法的内燃机噪声源识别方法

对内燃机复杂噪声源进行识别和排序是内燃机噪声控制的关键．基于逆边界元法（IBEM）的噪声源识别技术,利用边界元法建立了声场与结构表面振动速度之间的声学传递向量（ATV）．将常规的声压测量作为输入数据,在逆向数值计算方法的基础上能够精确地重构出结构表面法向振动速度,进而获得源面详细的振声特征信息．针对某轿车柴油机,测试了额定工况下近场144个场点声压,应用该方法在发火频率点处,重构出了柴油机表面法向振动速度分布．通过对比预测和实测声场点声压,验证了该方法的有效性．在噪声面板贡献量分析的基础上,对该柴油机各功能部件的噪声贡献量进行了排序,并得知额定工况下该柴油机的机体裙部是主要的噪声辐射部位．应用实例说明了该方法对复杂噪声源识别易于实施。具有更广的工程适应性．     

偶极子噪声在均匀流管道中传播的声学模型

通过建立对流FW-H方程与薄壁边界元法相结合的混合声学模型,研究偶极子噪声在均匀流管道中的传播与散射问题.计算均匀流中的声源及其在管道中的传播,采用对流FW-H方程确定均匀流中的声波传输,采用计算流体力学方法所得流场数据确定气动噪声源,采用薄壁边界元法计算声波在管壁上产生的散射声压,并将数值计算结果与Tyler-Sofrin管道声学理论方法及声学实验所得结果进行对比.结果表明,对流FW-H方程与薄壁边界元法相结合的声学模型可用于偶极子噪声在均匀流管道中传播特性的预测,并可准确预测风扇偶极子噪声在机匣内的传播.     

空调室外机气动噪声的数值分析

采用雷诺平均数值模拟方法对空调室外机内部的三维黏性非定常流动进行了计算,获取了用于噪声分析的气动声源。在此基础上,依据Lowson方程对脉动压力产生的气动声场进行了仿真,预测了空调室外机各部位气动声源对声场的贡献,并对锯齿轴流风叶的降噪效果进行了分析。为了识别偶极子声源,对固体壁面处的静压脉动进行了分析。结果表明:静压脉动的相位一致是采用偶极子声源强度进行声源识别的前提条件。室外机噪声数值预测结果与试验在定性上吻合较好,说明噪声数值分析方法具有良好的工程应用价值。     

公路隧道内主动降噪声源布置位置仿真模拟

基于声波干涉原理对高速公路隧道内噪声的主动降噪特性进行了理论分析,采用有限元法建立了3条隧道全尺寸断面模型,计算得出隧道内声压级分布,分析了主动降噪时的隧道内声场特性.考虑噪声声源频率的差异,噪声频率越低,隧道内主动降噪效果越好;考虑主动降噪设备位置的不同,将主动声源与噪声源、降噪点的空间距离加和,再与噪声源与降噪点的空间距离作比较,若两者差值为噪声波长的整数倍,则可在降噪点附近实现3dB以上区域降噪.     

基于波叠加的噪声源识别方法

将波叠加方法引入了噪声源识别领域,结合基于传声器阵列的测量技术和可视化的结果表示方法,提出了一种新的噪声源识别方法,并通过仿真和实验验证了该方法的正确性.根据波叠加方法的原理,声源产生的空间声场可以用其内部的一系列虚源点来等效代替,而虚源源强可以通过匹配场点的声压来获得,进而由这些虚源重构任意场点的各种声学量.声压可通过阵列测量技术获得,计算结果可显示成等高线图、矢量图或动画,便于直观地判别出声源的位置、大小、传播路径.仿真和实验都取得了良好的分辨效果,表明该方法可对任意形状物体进行噪声源识别.     

基于FPGA的高精度高斯白噪声产生方法

提出一种基于非均匀量化思想的高精度高斯白噪声产生方法.该方法在利用均匀分布与高斯分布之间的映射关系产生高斯白噪声时,通过将映射曲线分区化,不同分区的均匀噪声的量化精度不同,可产生高精度高斯白噪声.实测数据表明,该方法在满足噪声精度要求的同时极大地减少了硬件资源占用.     

城市环境噪声模拟与评估系统——“中大声图”的研究与应用

 在城市环境噪声排放模型及噪声传播模型的基础上,考虑建筑物群及林带对噪声的衰减影响,并结合地理信息系统（GIS）研发了城市环境噪声模拟与评估系统—“中大声图”。系统搭建了点线面环境噪声的排放模型和传播模型,特别在线声源道路交通噪声方面,利用GIS获取道路与建筑物信息,加载车辆排放模型,计算了城市尺度的道路交通噪声分布,并利用计算结果在GIS上绘制出交通噪声地图。最后将系统应用于城市交通噪声的模拟和减噪效果评估上,结果表明该系统的算法准确有效。     

国内首次以噪声污染源为中心的城市环境噪声污染图的编制

本文针对常州城市环境噪声时空分布主要特征,结合对网格法环境噪声测量、评价与制图方法的剖析,阐述在国内新近创建的以噪声污染源为中心的城市环境噪声测量、评价与制图方法的特点,以及我国首次以噪声污染源为中心的城市环境噪声污染图的编制实践.     

基于波音算法的航空发动机风扇噪声预测

作为涡扇发动机的一个关键噪声源,随着涵道比的不断加大,风扇噪声在飞机起飞时对整机噪声的贡献量也日益增加;因此预测风扇噪声对飞机噪声适航评估工作有极大意义。采用Boeing风扇噪声预测算法,结合飞机起飞航迹,利用MATLAB软件编程,经过多普勒效应修正、几何发散衰减修正和大气吸声衰减修正,得到起飞时风扇噪声预测模型。以某型发动机为算例,计算出实际飞机起飞时噪声适航审定中所需测量的每隔0. 5 s动态声压级的预测值。把最终得到的有效感觉噪声级预测值与欧洲航空安全局提供的有效感觉噪声级真实值进行对比,验证了该模型的准确性;此模型能有效降低新飞机的研发成本和风险,缩短噪声适航审定周期。     

常州市环境噪声的评价与控制

本文提出以噪声污染源为中心的城市环境噪声测量和评价新方法,用此方法成功地对常州市城区环境噪声(主要是工业噪声和交通噪声)进行评价,並在此基础上提出了控制和治理方案。根据这一方案能使常州市在工业发展的同时有效地控制环境噪声的污染。     

汽车空调气动噪声数值与试验研究

通过数值仿真和台架试验相结合的方法开展某车型空调系统气动噪声研究.研究发现,精细网格和大涡模拟方法能够获得高精度的出风口风量分配结果,它们与试验最大偏差为4.35%,最小偏差为0.93%.与此同时,空间流线的紊乱和当地速度的大小直接影响其表面总声压级的大小,对于计算的空调系统,风机是主要噪声源,改善风机流动分离,降低风机噪声是空调系统降噪的关键.可穿透面的声辐射方法有效地考虑到表面压力脉动的偶极子噪声和空间涡流的四极子噪声,是汽车空调气动噪声计算中声辐射的有效处理方法.利用该方法得到的测点总声压级与试验值更加接近,约相差2dBA,频谱变化趋势和数值基本一致,推荐作为后续空调气动噪声仿真的声辐射处理方法.     

三环减速器表面噪声的实验

三环减速器是我国独创的一种新型传动装置,利用三相并列双曲柄机构克服死点,以传动比为４９．５的ＳＨＱ５０三环减速器为研究对象,分析了其基本机构特点和传动机理。利用声强法对其表面噪声分布进行了详细的试验分析,给出了该机输入和输出侧面及顶面的三维声强分布图和等值线图。结合测点频谱图,得出其噪声评价指标及产生噪声的原因和机理,为正确设计三环减速器,减少其振动和噪声提供理论依据。     

基于自适应噪声校正的鲁棒域适应学习

域适应（Domain Adaptation,DA）学习旨在利用标签丰富的源域来帮助标签稀缺的目标域学习。DA方法通常假设源域数据已正确标记,然而现实中通常很难收集到大量带有干净标签的源实例,带有噪声源标签的噪声DA学习可能会降低目标学习性能。为此,本文提出基于自适应标签噪声校正的鲁棒DA学习方法（Robust DA Method through Adaptive Noise Correction,RoDAC）。RoDAC包含两个学习阶段,即自适应噪声标签检测（Adaptive Noise Label Detection,ANLD）和自适应噪声标签校正（Adaptive Noise Label Correction,ANLC）。在ANLD中,使用自适应噪声检测器识别带有噪声标签的源实例,并进一步在ANLC中自适应地校正噪声标签,将其重新投入域适应学习中。与基准数据集进行比较,结果表明RoDAC方法在源域标签存在噪声的域适应场景中取得了显著的性能提升。该学习策略可集成至许多现有的DA方法中,以提升其在噪声标签场景下的学习性能。     

乡镇小港口噪声评价方法

针对乡镇小港口噪声构成和基本特征,介绍了港口噪声预测评价模式及其主要参数的确定,并通过对南充港 一期工程环境噪声进行预测评价,验证了该方法的适用性.