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    渦槳飛機(jī)有/無動力降落構(gòu)型的氣動噪聲預(yù)測

    2023-07-29 03:04:10王躍宋文萍宋敏華韓忠華張彥軍雷武濤
    航空學(xué)報 2023年11期
    關(guān)鍵詞:渦槳襟翼觀測點(diǎn)

    王躍,宋文萍,*,宋敏華,韓忠華,張彥軍,雷武濤

    1.西北工業(yè)大學(xué) 航空學(xué)院 翼型、葉柵空氣動力學(xué)國家級重點(diǎn)實驗室,西安 710072

    2.航空工業(yè)第一飛機(jī)設(shè)計研究院,西安 710089

    渦槳飛機(jī)具有耗油率低、經(jīng)濟(jì)性好、安全性高、起降距離短等優(yōu)勢,在現(xiàn)代支線航空運(yùn)輸領(lǐng)域占有重要地位。然而,渦槳飛機(jī)存在噪聲偏大的缺點(diǎn)。從2018 年1 月1 日開始,國際民航組織制定的飛機(jī)噪聲第5 階段控制標(biāo)準(zhǔn)正式生效,相比第4 階段標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)一步降低7 dB。越來越嚴(yán)苛的飛機(jī)噪聲控制標(biāo)準(zhǔn)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,對中國新一代渦槳客機(jī)研制提出了挑戰(zhàn)。

    為了更加深入地預(yù)測、降低飛機(jī)的噪聲,國內(nèi)外的許多研究機(jī)構(gòu)和學(xué)者開展了大量的研究工作。從20 世紀(jì)70 年代開始,NASA 就啟動了飛機(jī)噪聲預(yù)測項目(Aircraft Noise Prediction Program,ANOPP)。該項目對不同種類的飛機(jī)及飛機(jī)的不同部件進(jìn)行了大量試驗。在試驗數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,結(jié)合Williams 和Hall 提出的氣動噪聲預(yù)測模型[1],F(xiàn)ink[2]提出了各種不同的噪聲估算模塊,對飛機(jī)巡航狀態(tài)下的總聲壓級和不同部件(機(jī)翼、平尾、垂尾、起落架、縫翼和襟翼等)的聲壓級進(jìn)行了預(yù)測。在20 世紀(jì)90 年代中期,NASA 又開展了先進(jìn)亞聲速技術(shù)(Advanced Subsonic Technology,AST)項目,目標(biāo)是在1992 年的基礎(chǔ)上,把飛機(jī)噪聲降低10 dB。隨后又在20 世紀(jì)90 年代末,開展了安靜飛機(jī)技術(shù)(Quiet Aircraft Technology,QAT)項目[3],目標(biāo)是在1997 年的基礎(chǔ)上,讓飛機(jī)噪聲在25 年內(nèi)降低20 dB。幾乎同時,歐洲也開啟了愿景2020(Visions 2020)計劃,預(yù)期在2020 年飛機(jī)的噪聲水平與2000 年相比能夠下降10 dB。歐盟在2007 年又提出了清潔天空(Clean Sky Research Programme)及清潔天空2 項目(Clean Sky 2 Re‐search Programme)[4],不斷降低飛機(jī)油耗排放和噪聲污染。在2018 年歐盟又分別開展了專門針對渦槳飛機(jī)噪聲研究的2 個項目:FUSIONProp和IMPACTA[5],尋求降低渦槳飛機(jī)噪聲的辦法。相比較而言,中國一直缺少針對民用飛機(jī)特別是渦槳飛機(jī)噪聲研究的穩(wěn)定項目支持。盡管如此,國內(nèi)學(xué)者仍然堅持不懈地開展了大量研究,分別針對螺旋槳[6]、增升裝置[7-8]、起落架[9-11]、發(fā)動機(jī)[12-14]以及直升機(jī)旋翼[15-16]等飛機(jī)/直升機(jī)部件開展了氣動噪聲計算或試驗研究。針對渦槳飛機(jī)全機(jī)構(gòu)型,西北工業(yè)大學(xué)李杰團(tuán)隊開展過氣動計算研究[17-18],但未涉及全機(jī)構(gòu)型的氣動噪聲計算研究。

    目前針對飛機(jī)氣動噪聲的研究方法主要包括試驗研究和理論計算。其中,飛機(jī)噪聲的試驗研究主要包括風(fēng)洞試驗和飛行試驗2 種,存在試驗周期長、花費(fèi)高等缺點(diǎn)。而且試驗儀器的精度以及缺乏可靠的相似準(zhǔn)則等問題也給民用飛機(jī)的噪聲試驗研究帶來了一定的困難。飛機(jī)氣動噪聲的理論計算研究主要包括純理論方法、半經(jīng)驗方法、純數(shù)值方法以及計算流體力學(xué)(Compu‐tational Fluid Dynamics,CFD)和聲類比相結(jié)合的方法等。

    純理論方法一般是研究一個簡化模型,采用解析方法對簡化的流動問題進(jìn)行噪聲分析和預(yù)測,適用范圍較小,但是能夠從理論上闡明流動與噪聲的關(guān)系、流動參數(shù)對噪聲的影響規(guī)律以及流動邊界形狀參數(shù)對噪聲的影響規(guī)律,對指導(dǎo)降噪有一定的意義,可以用來驗證其他方法的正確性,是發(fā)展各種半經(jīng)驗方法的基礎(chǔ)。

    半經(jīng)驗方法是指利用一些試驗數(shù)據(jù)并結(jié)合理論模型得到的半經(jīng)驗噪聲預(yù)測模型,可以對某些特定部件與外形或流動結(jié)構(gòu)的噪聲進(jìn)行快速的估算。該方法具有直觀和穩(wěn)定的優(yōu)點(diǎn),計算精度尚可,效率極高,在工程實際中應(yīng)用廣泛,但該方法作為經(jīng)驗性方法,不能從機(jī)理上說明噪聲的產(chǎn)生和傳播,因此,需要發(fā)展更加先進(jìn)的噪聲預(yù)測方法。

    純數(shù)值方法是將流場和聲場統(tǒng)一起來,通過直接求解Navier-Stokes(N-S)方程對湍流流動和聲波傳播進(jìn)行計算。雖然純數(shù)值方法被認(rèn)為是最精確的噪聲求解方法,但是由于聲場聲壓與流場壓力之間的量級差別使得該方法對計算要求非常高,不僅近遠(yuǎn)場都需要非常密的網(wǎng)格,而且需要同時具有低耗散和低色散特性的格式。目前來看,純數(shù)值方法尚不能應(yīng)用于渦槳飛機(jī)的噪聲研究。

    CFD 和聲類比相結(jié)合的方法又被稱為混合方法(Hybrid Method),利用CFD 求解噪聲在近場的產(chǎn)生,獲取準(zhǔn)確的聲源信息數(shù)據(jù),然后利用聲類比方法計算噪聲從近場聲源到遠(yuǎn)場觀測點(diǎn)的傳播。該方法一方面克服了半經(jīng)驗方法和純理論方法對幾何外形和飛行狀態(tài)的限制;另一方面相對于純數(shù)值方法提高了遠(yuǎn)場噪聲計算的效率,節(jié)省了計算資源,是一種兼顧高精度與高效率的噪聲預(yù)測方法,近些年得到了廣泛的應(yīng)用。該方法獲得高精度的關(guān)鍵之一是對近場聲源的準(zhǔn)確模擬。Wang 等[19]將其分為幾個層次:非定常雷諾平均Navier-Stokes(Unsteady Reynolds Averaged Navier-Stokes,URANS)方法、大渦模擬(Large Eddy Simulation,LES)方法和直接數(shù)值模擬(Direct Numerical Simulation,DNS)方法。Spalart[20]預(yù)測DNS 方法要到2080 年、LES 方法要到2045 年才能在工程上得到廣泛應(yīng)用。目前來看,這2 種方法應(yīng)用于渦槳飛機(jī)的近場聲源模擬仍不可及。然而,URANS 方法又只能求解最大尺度的流動特征,精度不高。針對這個問題,目前發(fā)展了介于URANS 和LES 方法之間的混合RANS/LES 方法。該方法既能像LES方法一樣準(zhǔn)確模擬脫體渦,又能通過壁面?;档瓦吔鐚痈浇木W(wǎng)格需求,對近場聲源的模擬精度顯著高于URANS 方法,計算效率又遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于LES 方法。因此,結(jié)合聲類比和混合RANS/LES 模擬的噪聲預(yù)測方法是目前渦槳飛機(jī)噪聲研究中可實現(xiàn)的具有很高精度的研究方法。

    渦槳飛機(jī)的主要噪聲源是螺旋槳槳葉與周圍空氣相對運(yùn)動產(chǎn)生的噪聲,其次是機(jī)體噪聲。然而,渦槳飛機(jī)的螺旋槳噪聲作為主要噪聲源,相比機(jī)體噪聲究竟能大多少,目前還沒有定量的對比研究。本文擬采用精細(xì)化笛卡爾網(wǎng)格與混合RANS/LES 數(shù)值模擬,結(jié)合FW-H 方程聲類比方法對某渦槳飛機(jī)(1/6 縮比模型)的有動力降落構(gòu)型(帶螺旋槳)和無動力降落構(gòu)型(無螺旋槳)進(jìn)行噪聲預(yù)測與對比分析研究,定量分析兩者之間的噪聲級差距,為渦槳飛機(jī)降噪提供指導(dǎo)。

    1 數(shù)值方法

    1.1 近場聲源CFD 求解方法

    在近場聲源的CFD 求解中,本文采用有限體積法離散求解非定常N-S 方程,其積分形式為

    式中:Q=[ρ,ρu,ρv,ρw,ρE]T是守恒變量,ρ是密度,u、v、w分別是直角坐標(biāo)系下的速度分量,E是單位質(zhì)量流體的總能量;V是控制體體積;n是面元單位矢量;dS是面元面積;F是矢通量。湍流模擬采用基于Shur 等[21]提出的SST-IDDES(Shear Stress Transport-Improved Delayed De‐tached Eddy Simulation)模型。在該模型中,RANS 求解區(qū)域和LES 求解區(qū)域通過混合長度尺度區(qū)分,混合長度尺度定義為

    控制方程的對流項離散采用迎風(fēng)AUSM(Advection Upstream Splitting Method)格式,通量計算采用3 階MUSCL(Monotone Upstreamcentered Schemes for Conservation Laws)插值,黏性項采用中心格式離散。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,避免對計算結(jié)果的污染。

    1.2 遠(yuǎn)場噪聲計算方法

    本文的遠(yuǎn)場噪聲求解采用基于FW-H 方程的聲類比方法,F(xiàn)W-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2 部分[22]: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

    式中:c0是聲速;p′是聲壓脈動;ρ0是平均密度;vn為固壁上的法向速度分量;δ(f)為Dirac 函數(shù);pijni是作用在運(yùn)動面上的力;Tij為Lighthill 應(yīng)力張量;H(f)為Heaviside 函數(shù);ui為xi方向的流體速度分量;ρuiuj是湍流應(yīng)力,也稱為雷諾應(yīng)力;σij是熱耗散性質(zhì)的黏性切向應(yīng)力;ρ′是擾動密度;表示熱傳導(dǎo)的影響。FW-H 方程右端3 項分別代表單極子聲源項、偶極子聲源項和四極子聲源項。

    本文研究的是飛機(jī)降落狀態(tài)時的氣動噪聲,來流速度低,馬赫數(shù)僅為0.2。因此,在繞本文縮比構(gòu)型的低速流動中,由湍流脈動引起的四極子噪聲是小量。同時,本文模擬的螺旋槳在設(shè)計狀態(tài)工作,沒有激波出現(xiàn),不存在由非線性激波引起的四極子噪聲,所以本文采用物體(飛機(jī)構(gòu)型)表面作為聲源面進(jìn)行積分求解遠(yuǎn)場噪聲,用Far‐assat 和Succi[23]提出的時域方法求得厚度噪聲和載荷噪聲。

    2 渦槳飛機(jī)降落構(gòu)型與網(wǎng)格生成

    本文研究對象是某雙發(fā)渦槳飛機(jī)的1/6 縮比降落構(gòu)型,包括無動力降落構(gòu)型和有動力降落構(gòu)型。無動力降落構(gòu)型如圖1(a)所示,包括機(jī)身、增升裝置(主翼、翼尖小翼、襟翼及襟翼連接件)等,其中襟翼偏轉(zhuǎn)角為38°。有動力降落構(gòu)型在無動力降落構(gòu)型上增加了發(fā)動機(jī)短艙和螺旋槳,如圖1(b)所示。螺旋槳為六葉槳,旋轉(zhuǎn)方向為同向旋轉(zhuǎn),從后方看為順時針旋轉(zhuǎn),轉(zhuǎn)速為469 rad/s。

    圖1 某渦槳飛機(jī)參考構(gòu)型Fig.1 Reference turboprop aircraft models

    分別針對無動力降落構(gòu)型和有動力降落構(gòu)型生成了2 套網(wǎng)格,表面網(wǎng)格如圖2 所示。網(wǎng)格類型是基于笛卡爾網(wǎng)格的混合網(wǎng)格,自物面開始以倍率1.1 生長形成20 層的棱柱層型網(wǎng)格。本文采用的精細(xì)化笛卡爾網(wǎng)格能夠精確描述幾何構(gòu)型的細(xì)節(jié)。圖3 展示了構(gòu)型中襟翼連接件處的模型與網(wǎng)格細(xì)節(jié)對比,從中可以看出,本文采用的精細(xì)化笛卡爾網(wǎng)格對孔洞、邊棱等模型細(xì)節(jié)均進(jìn)行了加密處理,能夠很好地捕捉和描述構(gòu)型細(xì)節(jié)。整個計算域為半徑為50 倍機(jī)翼展長的球形區(qū)域,邊界條件為遠(yuǎn)場邊界條件,馬赫數(shù)為0.2,雷諾數(shù)約為190 萬(1/6 縮比構(gòu)型)。為了更好地模擬近場流動渦結(jié)構(gòu),網(wǎng)格生成中采用了多層加密技術(shù),如圖4 所示,圍繞渦槳飛機(jī)降落構(gòu)型分別沿流向和展向進(jìn)行了重點(diǎn)區(qū)域加密。經(jīng)過重點(diǎn)區(qū)域網(wǎng)格加密后,最終采用的無動力降落構(gòu)型的總網(wǎng)格量為1.6 億,有動力降落構(gòu)型的總網(wǎng)格量為2.4 億。有動力構(gòu)型的網(wǎng)格量比無動力構(gòu)型多出約8 000 萬,主要是為了精細(xì)化描述2 個螺旋槳及發(fā)動機(jī)短艙(如圖5 所示)。在螺旋槳槳葉、發(fā)動機(jī)艙前端及發(fā)動機(jī)艙與機(jī)翼連接處進(jìn)行了網(wǎng)格加密,保證網(wǎng)格能夠更加精確捕捉這些復(fù)雜區(qū)域的流動細(xì)節(jié)。

    圖2 生成的表面網(wǎng)格Fig.2 Generated surface meshes

    圖3 襟翼連接件模型細(xì)節(jié)與網(wǎng)格細(xì)節(jié)對比Fig.3 Comparison between model details and mesh de‐tails of wing flap connectors

    圖4 空間網(wǎng)格加密Fig.4 Mesh refinement in flow domain

    圖5 螺旋槳及發(fā)動機(jī)艙的模型細(xì)節(jié)與網(wǎng)格細(xì)節(jié)對比Fig.5 Comparison between model details and mesh de‐tails of propeller and engine nacelle

    在網(wǎng)格類型、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及加密區(qū)域確定后,本文生成粗中密3 個網(wǎng)格對無動力降落構(gòu)型進(jìn)行了網(wǎng)格收斂性分析,并與已有的試驗結(jié)果進(jìn)行對比分析。從圖6(a)中可以看出隨著網(wǎng)格的加密,計算得到的升力系數(shù)逐漸趨近于試驗值。盡管沒有阻力系數(shù)試驗數(shù)據(jù),但是計算得到的阻力系數(shù)收斂性良好(見圖6(b))。圖6(c)顯示在已知的3 個試驗攻角α上,升力系數(shù)與試驗值吻合良好。盡管目前沒有渦槳飛機(jī)噪聲試驗結(jié)果可供對比,但由于本文采用的噪聲預(yù)測方法已經(jīng)通過了標(biāo)模30P30N 的驗證[24],精度可靠;而且本文更關(guān)注有/無動力2 種狀態(tài)的噪聲對比研究,在相同數(shù)值計算方法下,定量渦槳飛機(jī)有/無動力狀態(tài)噪聲的相對量,對于以后抓住渦槳飛機(jī)降噪的重點(diǎn)研究方向具有指導(dǎo)意義。

    圖6 網(wǎng)格收斂性分析及與試驗數(shù)據(jù)對比Fig.6 Mesh convergence analysis and comparison with test datas

    完成網(wǎng)格收斂性及試驗數(shù)據(jù)對比分析后,固定攻角為9°,分別對無動力降落構(gòu)型和有動力降落構(gòu)型開展結(jié)合IDDES 模擬和聲類比方法的噪聲預(yù)測研究,時間步長為8×10?4c/u∞,其中:c為給定的平均氣動弦長;u∞為來流速度;計算采樣時間步約為2×104。由于計算量巨大,本文計算均在國家超級計算天津中心HPC 系統(tǒng)上完成,采用12 個節(jié)點(diǎn)336 核,無動力降落構(gòu)型約需計算2 個月,有動力降落構(gòu)型約需計算3 個月。

    3 計算結(jié)果與分析

    3.1 時均壓力系數(shù)分布對比

    圖7 展示了無動力降落構(gòu)型和有動力構(gòu)型的時均壓力系數(shù)Cp分布對比,兩者都顯示在主翼及襟翼的上半部分存在大范圍的低壓區(qū),在主翼的前緣存在較強(qiáng)的吸力峰。相比無動力降落構(gòu)型,有動力降落構(gòu)型的螺旋槳滑流增大了上表面的低壓區(qū),而且吸力峰明顯增強(qiáng),對全機(jī)的升力有積極作用。由于螺旋槳都是順時針旋轉(zhuǎn),左側(cè)螺旋槳外側(cè)的低壓區(qū)相對于右側(cè)外側(cè)更強(qiáng),內(nèi)側(cè)則相反。

    3.2 瞬態(tài)流場渦結(jié)構(gòu)及表面壓力對比

    圖8 展示了無動力降落構(gòu)型和有動力構(gòu)型的Q判據(jù)等值面(Q=1×104)云圖對比,兩者在機(jī)翼的尾跡區(qū)均存在非常復(fù)雜的渦結(jié)構(gòu),尤其襟翼所在的展向部分??梢悦黠@看出襟翼的側(cè)緣渦和翼尖渦。不同之處在于,在有動力降落構(gòu)型繞流中,螺旋槳誘導(dǎo)出強(qiáng)烈的槳尖渦。得益于本文采用的混合RANS/LES 數(shù)值模擬方法和精細(xì)化笛卡爾加密網(wǎng)格,螺旋槳誘導(dǎo)出的槳尖渦能夠向下游傳播20 圈,說明本文采用的方法能夠非常好地模擬流場渦結(jié)構(gòu)。圖9 展示了螺旋槳滑流與機(jī)翼尾跡區(qū)渦結(jié)構(gòu)的干擾細(xì)節(jié)。從中可以看出,螺旋槳滑流產(chǎn)生的槳尖渦在向后方傳播過程中,首先掃掠過機(jī)翼表面,然后呈現(xiàn)螺旋狀插入機(jī)翼尾跡區(qū)的復(fù)雜流場渦結(jié)構(gòu),形成強(qiáng)烈干擾。

    圖8 瞬態(tài)流場渦結(jié)構(gòu)對比(Q=1×104)Fig.8 Comparison of vortex structure in transient flow field(Q=1×104)

    圖9 螺旋槳滑流與機(jī)翼尾跡區(qū)渦結(jié)構(gòu)干擾細(xì)節(jié)Fig.9 Interference of propeller slipstream on wing wake vortices

    圖10 展示了無動力降落構(gòu)型和有動力降落構(gòu)型的表面壓力均方根分布,可以看出,在襟翼側(cè)緣、襟翼表面、翼尖以及機(jī)身的后半部分等區(qū)域,壓力均方根prms>200 Pa,在圖10 中呈現(xiàn)紅色區(qū)域,顯著大于其他位置。從無動力降落構(gòu)型的表面壓力均方根分布,還可以清晰看到襟翼連接件后方的襟翼表面存在壓力均方根>200 Pa 的紅色區(qū)域。這些區(qū)域與襟翼連接件的位置一一對應(yīng),說明襟翼連接件的存在加大了壓力擾動。對于有動力降落構(gòu)型,在螺旋槳滑流的干擾下,發(fā)動機(jī)短艙、主翼前緣以及襟翼表面出現(xiàn)相比于無動力降落構(gòu)型更大面積的紅色區(qū)域(prms>200Pa)。壓力均方根和噪聲密切相關(guān),這些壓力均方根大的區(qū)域是全機(jī)構(gòu)型的重要噪聲源。

    圖10 表面壓力均方根對比Fig.10 Comparison of root mean square of surface pressure

    3.3 聲源強(qiáng)度與分布位置對比

    在渦聲理論中,Lamb矢量的散度(?·(ω×V))可以代表聲源強(qiáng)度和分布位置,表示渦絲在流動中被拉伸變形產(chǎn)生噪聲,旋渦和噪聲之間存在密切聯(lián)系。為了研究無動力降落構(gòu)型和有動力降落構(gòu)型的聲源強(qiáng)度及相對大小,本文分別沿展向取截面(圖11 中X=2.8 m 處)和沿流向取剖面(圖12 中Y=?0.7 m 處)對Lamb 矢量的散度分布進(jìn)行對比分析。

    圖11 展向截面的Lamb 矢量散度分布對比Fig.11 Comparison of spanwise distribution of Lamb divergence

    圖12 流向剖面的Lamb 矢量散度分布對比Fig.12 Comparison of streamwise distribution of Lamb divergence

    圖11(b)和圖11(c)分別展示了無動力降落構(gòu)型和有動力降落構(gòu)型在展向截面(X=2.8 m)處的Lamb 矢量散度的分布。從中可以看出,在機(jī)翼后緣、機(jī)翼和襟翼尾跡以及翼尖的Lamb 矢量散度具有較大的量級,說明在這些地方聲源強(qiáng)度相對更大。相比于無動力降落構(gòu)型,有動力降落構(gòu)型的螺旋槳能夠誘導(dǎo)出強(qiáng)烈的噪聲,槳尖渦和后緣襟翼的干擾使后緣機(jī)翼及襟翼的噪聲增強(qiáng)。

    圖12(b)和圖12(c)展示了無動力降落構(gòu)型和有動力降落構(gòu)型在流向剖面(Y=?0.7 m)處的Lamb 矢量散度的分布。通過兩者對比可以看出,有動力降落構(gòu)型的螺旋槳不僅能夠產(chǎn)生強(qiáng)烈的槳尖渦,還能與機(jī)翼后方的尾跡渦相互干擾,進(jìn)一步增大尾跡區(qū)的噪聲源強(qiáng)度。

    3.4 機(jī)身表面壓力脈動及遠(yuǎn)場噪聲對比

    為了對機(jī)身表面壓力脈動及遠(yuǎn)場噪聲頻譜、指向性進(jìn)行研究,計算過程中在機(jī)身表面和遠(yuǎn)場區(qū)域設(shè)置了4 組觀測點(diǎn),如圖13 所示。其中,F(xiàn)S00~FS05 和RS01~RS06 為機(jī)身表面的壓力探測點(diǎn),分別位于機(jī)身的前半段和后半段。FS01位于風(fēng)擋區(qū)域,其余沿機(jī)身方向,各個點(diǎn)之間的間隔為螺旋槳半徑。WBA101~WBA149 和WBA201~WBA249 為2 組240°的遠(yuǎn)場3/4 圓弧陣列觀測點(diǎn),位于垂直來流的展向截面。2 個圓弧陣列的圓心均位于風(fēng)洞軸線上,分別為風(fēng)洞軸線與螺旋槳旋轉(zhuǎn)平面的交點(diǎn)和機(jī)體測力點(diǎn),圓弧半徑為7 m,每5°布置一個觀測點(diǎn)。WBL01~WBL17是位于機(jī)體下方的地面線陣觀測點(diǎn),參考點(diǎn)選在試驗?zāi)P蜏y力參考點(diǎn)上,距風(fēng)洞軸線7.5 m,將豎直向下的直線定義為0°,分布范圍為±40°,每隔5°設(shè)置一個觀測點(diǎn)。

    圖13 機(jī)身表面壓力探測點(diǎn)與遠(yuǎn)場噪聲觀測點(diǎn)位置Fig.13 Positions of fuselage surface pressure detection points and far field noise observation points

    無動力降落構(gòu)型與有動力降落構(gòu)型機(jī)身表面壓力探測點(diǎn)的頻譜(PSD)對比如圖14 和圖15所示。其中,圖14 是機(jī)身前半段各探測點(diǎn)的壓力頻譜對比,圖15 是機(jī)身后半段各探測點(diǎn)的壓力頻譜對比。從中可以看出,機(jī)身后半段的的壓力頻譜(RS 探測點(diǎn))要普遍高于機(jī)身前半段觀測點(diǎn)(FS 探測點(diǎn))的壓力頻譜。不管是在機(jī)身前半段還是后半段,相比于與無動力降落構(gòu)型,有動力降落構(gòu)型的各探測點(diǎn)均存在一個明顯的特征頻率,該頻率與螺旋槳旋轉(zhuǎn)頻率的6 倍(即448 Hz)基本一致。

    圖14 機(jī)身前半段壓力探測點(diǎn)頻譜Fig.14 PSD of pressure detection points on forward half fuselage

    圖15 機(jī)身后半段壓力探測點(diǎn)頻譜Fig.15 PSD of pressure detection points on backward half fuselage

    通過快速傅里葉變換(FFT)分析得到的無動力降落構(gòu)型和有動力降落構(gòu)型的部分線陣觀測點(diǎn)(WBL01~WBL04)聲壓級(SPL)如圖16 所示(其余線陣觀測點(diǎn)具有類似結(jié)果)。通過對比可以看出,有動力降落構(gòu)型相比于無動力降落構(gòu)型在448 Hz 處有一明顯純音噪聲。經(jīng)計算發(fā)現(xiàn),該頻率正好是螺旋槳旋轉(zhuǎn)頻率的6 倍。由于本文采用的螺旋槳是六葉槳,因此認(rèn)為該純音噪聲是螺旋槳葉片與周圍空氣相對運(yùn)動產(chǎn)生的旋轉(zhuǎn)噪聲。有動力降落構(gòu)型的噪聲幅值明顯更大,相對于無動力降落構(gòu)型,幅值增大了約15~20 dB。

    圖16 地面線陣觀測點(diǎn)(部分)的聲壓級Fig.16 SPL of linear array observation points(part)on ground

    圖17展示了無動力降落構(gòu)型和有動力降落構(gòu)型的部分3/4圓弧陣列觀測點(diǎn)(WBA125~WBA128)噪聲頻譜(其余3/4 圓弧陣列觀測點(diǎn)具有類似結(jié)果)。對比圖16 線陣觀測點(diǎn)的噪聲頻譜,可以發(fā)現(xiàn)3/4 圓弧陣列觀測點(diǎn)的噪聲頻譜呈現(xiàn)出和線陣觀測點(diǎn)基本相同的特點(diǎn)。在所有觀測點(diǎn),螺旋槳產(chǎn)生的旋轉(zhuǎn)噪聲是噪聲頻譜最明顯的特征,不僅能夠觀測到主頻噪聲,還能清晰觀測到2 倍(896 Hz)、3 倍(1 344 Hz)及4 倍(1 792 Hz)諧頻噪聲。

    圖17 3/4 圓弧陣列觀測點(diǎn)(部分)的聲壓級Fig.17 SPL of 3/4 arc array observation points(part)

    2 組弧形陣列觀測點(diǎn)(WBA101~WBA149和WBA201~WBA249)總聲壓級(OASPL)的對比如圖18(a)和圖18(b)所示。從中可以看出,有動力降落構(gòu)型相比于無動力降落構(gòu)型,在2 組弧形陣列觀測點(diǎn)上,噪聲幅值普遍增大了約20 dB。線陣觀測點(diǎn)(WBL01~WBL17)的總聲壓級對比如圖18(c)所示,有動力構(gòu)型相比無動力降落構(gòu)型,噪聲幅值增大了約15~20 dB。結(jié)合上述觀測點(diǎn)頻譜的分析,可以看出,螺旋槳的旋轉(zhuǎn)噪聲是有動力降落構(gòu)型的最主要噪聲源,相比于無動力降落構(gòu)型的機(jī)體噪聲,定量上要高20 dB。此外,研究還發(fā)現(xiàn),由于螺旋槳是同向旋轉(zhuǎn),因此有動力降落構(gòu)型的噪聲并不是縱向?qū)ΨQ的。從2個弧形陣列的總聲壓級定量分析出,螺旋槳的噪聲在左側(cè)更大,相對右側(cè)來說高了大約2 dB。

    圖18 3/4 圓弧陣列和線陣觀測點(diǎn)的總聲壓級Fig.18 OASPL of observation points on two 3/4 arc arrays and linear array

    4 結(jié)論

    本文采用精細(xì)化笛卡爾網(wǎng)格與混合RANS/LES 數(shù)值模擬,結(jié)合FW-H 方程的聲類比方法,對某渦槳飛機(jī)的有動力降落構(gòu)型和無動力降落構(gòu)型(均為1/6 縮比模型)開展了氣動噪聲預(yù)測與對比研究。

    1)通過對比分析近場流動結(jié)構(gòu)、機(jī)身表面壓力分布與壓力脈動探測數(shù)據(jù)、Lamb 矢量的散度分布和遠(yuǎn)場觀測點(diǎn)噪聲數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)對于無動力降落構(gòu)型,翼尖、襟翼側(cè)緣、襟翼連接件、襟翼與機(jī)身連接處等位置的表面壓力脈動明顯強(qiáng)于其他區(qū)域;對于有動力降落構(gòu)型,除上述區(qū)域外,在螺旋槳滑流的干擾下,發(fā)動機(jī)艙、機(jī)翼前緣和襟翼表面壓力脈動明顯增大。

    2)螺旋槳旋轉(zhuǎn)噪聲幅值最大,是最主要的噪聲源,特征頻率明顯。本文采用的噪聲預(yù)測方法不僅能夠準(zhǔn)確捕捉螺旋槳旋轉(zhuǎn)噪聲的主頻,還能夠 捕捉2 倍、3 倍及4 倍諧頻。

    3)通過定量分析2 組圓弧陣列觀測點(diǎn)和1 組線陣觀測點(diǎn)的遠(yuǎn)場噪聲結(jié)果,有動力降落構(gòu)型帶螺旋槳噪聲的總聲壓級相比于無動力降落構(gòu)型(構(gòu)型均為1/6 縮比模型)的機(jī)體噪聲(主要是增升裝置噪聲)要高20 dB。因此,建議針對該渦槳飛機(jī)的降噪設(shè)計重點(diǎn)應(yīng)放在螺旋槳降噪設(shè)計研究方面。

    4)對于本文研究的渦槳飛機(jī)有動力降落構(gòu)型(1/6 縮比模型),由于螺旋槳是同向旋轉(zhuǎn),噪聲不具有對稱性,左側(cè)噪聲更大,相對右側(cè)來說高了約2 dB。

    致謝

    本文的研究工作在國家級項目“民用渦槳飛機(jī)氣動噪聲預(yù)測與降噪設(shè)計技術(shù)研究”資助下完成,主要計算資源從國家超級計算天津中心獲得,在此表示感謝。

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