发动机风扇噪声进气道传播计算及优化

使用计算气动声学(CAA)方法,分析了典型涡扇发动机风扇噪声在进气道的传播特性,并使用Kriging模型对其外形进行了声学优化。选取典型发动机进气道外形,利用CAA方法求解2.5D线化欧拉方程。分析了发动机进气道近场和远场的噪声水平,空间离散使用6阶紧致格式,时间推进使用4/6阶Runge-Kutta法,计算网格采用二维结构网格。在对典型发动机进气道声传播问题的准确计算的基础上,通过参数化建模、Kriging模型和遗传算法研究了发动机进气道外形对风扇噪声传播的影响,可以作为进一步气动特性和声学特性联合优化设计,以及降噪设计的基础。     

应用于风扇后传噪声的三维降噪声衬优化设计技术

当今大型民机无一例外均采用降噪声衬来满足噪声控制要求.已有的航空发动机降噪工作主要是针对风扇前传噪声进行声衬优化设计且为二维轴对称声衬降噪设计.与风扇前传噪声相比,风扇后传噪声的准确预测是个挑战.基于抛物线近似技术和Kriging代理模型技术,提出了风扇后传噪声三维降噪声衬设计方法和流程.首先基于线化欧拉方程,推导了其...     

基于伴随方法、梯度增强Kriging方法的涡扇发动机进气道减噪高效优化方法研究

发动机进气道减噪优化设计问题中涉及大量设计变量,使用常规的Kriging模型来求解时计算量巨大且计算效率低下。为了高效设计低噪声进气道,本文首次发展了用于管道声学问题的声传播方法、伴随方法、梯度增强Kriging方法的混合方法,提出了一套基于声学伴随方法和梯度增强代理模型的高效优化设计框架。本文利用伴随方法高效求解设计变量的梯度信息,并加入Kriging代理模型中,显著提高了代理模型的精度,阐述了梯度增强Kriging方法和伴随混合方法在低噪声涡扇发动机进气道设计中的应用潜力。首先通过两个标准函数,测试了梯度增强的Kriging方法的寻优性能。最后,应用发展的混合方法进行了高达24个设计变量的典型进气道低噪声设计。结果表明,在额外的梯度信息下,混合方法可设计出满足气动性能约束的低噪声进气道,验证了设计框架的有效性和高效率。     

基于伴随方法、梯度增强Kriging方法的涡扇发动机进气道减噪高效优化方法

发动机进气道减噪优化设计问题中涉及大量设计变量,使用常规的Kriging模型来求解时计算量巨大,且计算效率低下。为了高效设计低噪声进气道,首次发展了用于管道声学问题的声传播方法、伴随方法、梯度增强Kriging方法的混合方法,提出了一套基于声学伴随方法和梯度增强代理模型的高效优化设计框架。利用伴随方法高效求解设计变量的梯度信息;并加入Kriging代理模型中,显著提高了代理模型的精度;阐述了梯度增强Kriging方法和伴随混合方法在低噪声涡扇发动机进气道设计中的应用潜力。首先通过两个标准函数,测试了梯度增强的Kriging方法的寻优性能。最后,应用发展的混合方法进行了高达24个设计变量的典型进气道低噪声设计。结果表明,在额外的梯度信息下,混合方法可设计出满足气动性能约束的低噪声进气道,验证了设计框架的有效性和高效率。