通过SIMULIA PowerFLOW仿真减轻飞机噪音

SIMULIA 很高兴能与行业领导者和学术界合作，因为他们利用仿真功能来加速创新并推动卓越设计。今天，我们很荣幸地邀请到波士顿大学机械工程副教授 Sheryl Grace，她将介绍她如何利用仿真来开发能够应对涡轮风扇发动机噪声挑战的设计工具。

在寻求设计更高效、更可持续的飞机的过程中，涡扇发动机提供了一个优雅的解决方案。这些发动机使用风扇吸入额外的空气，这有助于推动飞机，提供推力并提高燃油效率。虽然涡轮风扇发动机通常比涡轮喷气发动机更安静，但发动机仍然是起飞和着陆时社区噪音的主要来源。

“噪音之所以重要，是因为它对社区的影响，”波士顿大学机械工程副教授 Sheryl Grace 说。“如果你要在机场起飞或降落，燃料消耗是附近居民的次要考虑因素。他们关心的是那些在晚上叫醒他们并阻止他们在给定时间内无法在外面交谈的噪音。此外，涡扇发动机产生的内部噪音会影响乘客和机组人员的体验。

涡轮风扇噪声对飞机开发人员来说是一项复杂的挑战，他们正在寻找在设计阶段早期隔离和缓解特定源所需的仿真工具。Grace 正在与 Dassault Systèmes 合作，在 SIMULIA PowerFLOW 的帮助下创建这些工具。

涡轮风扇噪声：多物理场挑战

涡轮风扇有多种风格，每种风格都有自己的降噪挑战。例如，军用喷气式飞机中使用的低旁路涡扇发动机使大部分空气通过发动机核心，因此主要噪声源来自喷气喷嘴的流出。对于商业航空公司使用的高旁路涡扇发动机，情况就不同了。

“涡轮风扇发动机通过使大量空气在核心周围流动来推进涡轮喷气发动机，因此推进力来自发动机前部的风扇部分，”格雷斯说。“旁路越高，来自风扇的推进力就越多。这意味着更多的噪音也来自风扇。

当发动机风扇叶片的尾流与下游定子叶片相互作用，改变气流方向时，会产生噪声。这被称为“交互噪声”，它是商用飞机发动机中的主要噪声源，尤其是在进近和着陆期间。其组成部分包括由每个风扇叶片后面尾流的平均流量差产生的音调噪声，以及由尾流中的湍流产生的宽带噪声。到目前为止，这种宽带噪声已被证明特别难以解决。谐振器和管道形状等解决方案可用于吸收特定音调，但它们仅适用于窄频带（音调噪声）。吸收构成宽带噪声的大频谱声音要困难得多。

要对风扇噪声问题进行建模，“您必须了解风扇尾流、它与叶片的相互作用和形状、叶片数量、转子数量、风扇旋转速度，”Grace 说。“这些特性和管道中有很多调整可以消除来自发动机的音调，但你无法消除风扇尾流中的湍流，也无法消除它产生的所有噪音，所以总会有宽带噪音。”

模拟与物理测试

试图减轻宽带噪声的设计人员通常依靠物理实验的数据来验证他们的预测。此数据通常包括来自风扇尾流中至少两个位置的流量测量值，然后是发动机周围现场特定位置的麦克风测量值。这是很好的数据，但它是有限的。

仿真可以提供更详细的发动机噪声洞察。SIMULIA PowerFLOW 已成为使用超大型涡流模拟（计算流体动力学中使用的湍流数学模型）对整个风扇阶段进行建模的出色工具。但是，虽然这些仿真可以有效地捕获湍流并预测噪声，但在早期设计阶段应用它们可能具有挑战性。

“PowerFLOW 涡扇发动机仿真已被用于探索各种设计问题，但在评估初始设计时，它们往往过于密集而无法使用，”Grace 说。“此外，我们正在处理以各种方式生成的不同类型的噪声，如果你用仿真软件对它们进行建模，你可以一次性得到它们。但是，如果您只是想抽出一小块并进行快速计算，那么您真的必须深入研究并问，究竟是什么导致了这种噪音？我可以拿出什么来建模呢？

协作创建噪声仿真设计工具

Grace 希望了解如何使用 PowerFLOW 来帮助创建涡轮风扇设计人员所需的工具，以最大限度地减少风扇宽带交互噪声。与 Dassault Systèmes SIMULIA 合作是自然而然的下一步。

“我们的合作是有机发生的，”Grace 说。“几年前，在气动声学会议上，PowerFLOW 开始出现在机身噪声方面的演讲中。人们正在研究如何使用仿真来预测机身声学，PowerFLOW 越来越受欢迎。快进几年，突然之间，PowerFLOW 的马赫数能力要高得多。在粉丝世界中有一个基准挑战，Damiano Casalino[SIMULIA R&D，达索系统流体科学与技术应用经理]展示了他从全面、直接的数值模拟中获得的结果，他说这只花了大约一周的时间。

Grace 对她所看到的印象深刻，她热衷于参与其中。

“我问 Damiano 是否可以分析他的计算数据，看看尾流建模是否很好。然后我们一起参加了另一个会议，他告诉我 NASA 将让他在我之前看过的另外几个风扇案例上运行他的模拟。他同意将数量数据发送给我，我们一起完成了评估。

最终，这导致 Grace 在 SIMULIA 基于结果的参与 （OBE） 中进行了合作，这是一种软件即服务模型，其中创建软件的公司负责其实施和使用。除了缩短实现投资回报所需的时间外，Grace 的 OBE 与 SIMULIA 还提供了一种扩展和增强实验可用数据的方法，以支持设计工具开发。

使用仿真来增进理解

与 Dassault Systèmes 合作意味着 Grace 可以踏上开发发动机设计师所需的涡轮风扇宽带噪声预测工具的旅程。

Grace 说：“我真正想看到的是，与你只是尝试从湍流模型中获取值或从实验中使用单探针类型的测量相比，PowerFLOW 中的湍流参数对我来说更容易理解。“我想从湍流中获得更好的长度尺度读数——这应该可以从完整的大涡模拟中获得。我希望这些信息无处不在，尤其是在转子和定子叶片之间的间隙中。我想要的另一件事是使用所有数据来确定关于尾流应该如何演变的旧经验方法是否仍然适用。

Grace 和她的合作者在研究尾流进化方面取得了长足的进步。虽然该团队继续解决他们围绕湍流长度尺度的所有问题，但PowerFLOW 系列数据，Grace 相信他们正朝着正确的方向前进。

Grace 合作的另一个目标只是弄清楚她在低阶模型中是否遗漏了任何内容，例如，关于叶片如何响应压力。

“我们想看看叶片响应，因为低阶模型就是让一些东西进来并撞击这个叶片，”Grace 说。“我们根据关于它如何响应干扰的所有假设对叶片进行建模，我想知道这是否接近真正的答案。我想看看完整的叶片响应是什么样子的。

事实证明，这是一个比预期更困难的挑战——但是PowerFLOW 系列使 Grace 明白了为什么会这样。

“我试图将声学响应分为声学和流体动力学部分，结果发现这真的很难做到，”Grace 说。“你总是有一个边界层，你总是有流体动力学，拉出那个很大的部分来到达声学部分真的很困难。但是拥有完整的叶片数据帮助我在心中安定下来，这只是一个棘手的问题。我以前无法做到这一点的原因并不是因为我们只有少数几个时间点的实验数据。我现在明白了整个分离过程有多么困难，这是一个很好的结果。我从中学到了东西。

提前供电

最终，该项目建立了一种将继续产生成果的合作关系。

“这个项目让我与达索系统的人一起工作，我们将继续合作，”Grace 说。“例如，下一个问题是关于边界层摄取类型引擎。我们继续进行对话，讨论是否可以一起努力改进低阶建模。我们的工作让我了解了如何与 PowerFLOW 输出交互，以及我可以从仿真中提取什么样的信息，它让我与知道如何运行仿真的人建立了联系。

Grace 在波士顿大学的工作也出现了新的方向。

“与达索系统合作帮助我将工作推向一些新的方向，并尝试解决悬而未决的问题，”Grace 说。“这也让我的工作受到了更多关注，这导致了美国联邦航空管理局的资助，其中包括与 Raytheon Technologies 研究中心的新合作。”

Grace 将这种效果描述为 “就像小垫脚石”。随着该项目为她开启了更多的研究和资金，这也意味着为获得与她一起工作的实践经验的研究生提供了更多资金。

“对我来说，这次经历是 100% 积极的，”Grace 说。“我发现 Dassault Systèmes 对他们的数据集非常慷慨。他们真正感兴趣的是了解是否有改进 PowerFLOW 工具的方法，以及如何使用它来在声学领域帮助我们。他们也喜欢从流体力学的角度来看研究方面，他们经常要求我们检查一些东西。这是非常共生的，我认为这种合作将继续下去。