快速随机粒子网格法的气动噪声预测方法

耦合随机湍流速度生成模型与线化欧拉方程技术,形成了一套具备模拟噪声在非均匀流场中传播能力的气动噪声混合预测方法。该混合方法的随机湍流速度生成模型采用了快速随机粒子网格法,为声传播模拟提供了可靠的源项。而噪声的传播计算选用线化欧拉方程,其空间离散采用9点5阶的色散保持关系格式,时间推进选用了高精度大时间步长的6级4阶龙格库塔格式,远场边界应用了无分裂形式的理想匹配层边界条件。首先,选用高斯脉冲传播算例对线化欧拉方程的时空离散格式、远场无反射边界条件进行了验证分析。然后,计算分析各向同性湍流的空间相关性验证湍流速度生成模型的可靠性。最后,基于已搭建的气动噪声混合预测方法进行了30P30N三段翼缝翼噪声的计算分析。计算分析可知:监测点处功率谱密度曲线、噪声指向性等计算结果与参考文献结果取得了较好的一致性。数值计算结果表明所建立的气动噪声混合预测方法能有效预测二维复杂构型的气动噪声问题。      

换流变压器噪声预测模型及其简化研究

换流变压器作为高压直流换流站主要噪声源,其噪声预测精度和控制方法的选择将直接影响换流站整体噪声预测水平及治理效果。通过对换流变压器噪声的产生机理、噪声频谱及常见治理方案等方面进行系统研究,重点推出了换流变压器噪声控制方法BOX-IN技术,并就BOX-IN装置的噪声预测模型进行了简化和对比验证。通过对降噪量进行现场测试,结果表明,BOX-IN装置降噪量达到20dB(A)左右,与理论计算值近似,为进一步提高高压直流换流站噪声预测精度提供了理论依据。     

上下并联轴流风机室外机气动声学预测模型

本文基于CFD模拟方法,分析了空调器室外机上下并联轴流风机系统噪声源分布,建立了室外机气动声学预测方法.研究发现,上下并联轴流风机系统由宽频和离散频率噪声组成,宽频噪声是影响室外机噪声总声压级的重要因素.涡声分析表明,涡脱落噪声是宽频噪声的主要影响因素.基于CFD的叶片尾缘涡脱落噪声预测方法计算得到宽频声压误差为2 dB,考虑离散频率影响时,室外机A计权总声压级预测误差小于2 dBA.基于CFD的点源时域预测模型,捕捉到了上下并联轴流风机系统的离散频率噪声峰值,且在上下叶轮前二阶谐波处预测值与实验值吻合较好.     

城市车辆流分布模型及道路交通噪声预报的研究

本文将道路中通行的各种车按其发出的噪声级的高低分成四个等级。提出以每小时900辆的车流量为限,车流将分别服从“泊松”及“正态”分布。对车流较大,服从“正态”分布车流。定量地分析出各等车流量与路边统计噪声级的关系,推导出相应的公式。与他人已做过“泊松”分布一起,构成一套完整的路边声级L_(10)预报表。可以做为评价、预测城市交通噪声之基础。经在北京多条道路的实测验证,与实测值很好符合。     

数值仿真生成的汽车后空调气动噪声预测及评价

为解决需要项目开发后期样车完成后才能进行整车空调气动噪声性能测试及评价的滞后性问题,针对某SUV整车后空调高档范围工作产生的气动噪声,提出了一种基于空调整车计算流体动力学和FW-H声类比方程的气动噪声仿真计算分析和神经网络的主观评价预测方法。首先采用计算流体动力学和FW-H声类比相结合的方法仿真计算和验证后空调高档运行时车内产生的气动噪声特性;然后将仿真得到的时域气动噪声样本转化成声频格式,并开发GUI程序界面进行噪声样本主观评价和客观参数计算;最后建立基于遗传算法优化的主客观映射神经网络预测模型以实现车内后空调气动噪声性能的预测评价。仿真计算及预测评价结果表明：该方法计算的气动噪声仿真误差在10%以内,主观预测误差在0.5分以内,可有效指导汽车空调气动噪声性能的前瞻性预测开发。     

换流站电力电容器塔的噪声预测

电力电容器塔是换流站的主要噪声源之一,因单元数量多、声波相干性作用复杂、单元间相互遮挡等,难以对其进行准确的噪声预测。该文通过实验方法获得电容器单元的表面振动加速度,采用边界元模型计算电容器塔辐射的噪声,并运用噪声预测评估软件对电容器塔进行建模,包括完整建模和简化为点声源、线声源及工业建筑物的建模。研究表明：边界元模型和完整建模方法能够考虑到电容器单元的声辐射指向性和单元间的遮挡作用,前者还能考虑到单元内不同壁面处相位差、单元间声波相干性的影响,比后者能较好地反映声场分布特点;简化点声源和线声源的方法预测结果相近,均无指向性且预测的总声功率偏高;简化工业建筑物的方法考虑了电容器塔的声辐射指向性和遮挡作用,方法简单且能较准确地预测总声功率。     

亚音主旋翼的噪声预测和声隐身分析

本文介绍了基于FW-H方程的亚音主旋翼噪声预测方法,并在螺桨噪声预测程序基础上发展了主旋翼噪声预测程序。本文采用商用CFD软件FINE／TURBO模拟直升机旋翼流场,为噪声预测程序提供所需要的桨叶表面载荷,并用算例验证了载荷数据的准确性和噪声预测程序的有效性。本文计算和讨论了亚音悬停条件下的辐射噪声,并重点分析了不同形状桨叶对辐射噪声的影响,结果表明采用合理的薄翼型叶尖、尖削叶尖及线性扭转桨叶都可以降低辐射噪声,为通过改变桨叶形状降低旋翼辐射噪声提供了合理途径。     

开式轴流风扇气动噪声预测

本文采用LES/FW-H的匹配方法,研究了开式轴流风扇内部旋涡流动特征及其与叶片表面干涉引起的气动噪声之间的联系,同时进行了远场噪声预测,探讨了叶轮不同表面辐射噪声时的频谱分布特征.研究结果表明,开式轴流风扇吸力面附近形成的叶尖涡和前缘分离涡在吸力面叶片表面相应位置形成大压力波动,形成主要噪声源;叶片吸力面的辐射噪声可以通过改善吸力面附近的旋涡流动来降低;低速轴流叶轮由叶轮壁面辐射的噪声以宽频成分为主.     

机场飞机噪声评价方法与控制途径

在确定修建机场之前应进行飞机噪声评价,以便判别是否适于修建机场,并提出控制飞机噪声的措施。近来我国修建的机场很多,但是至今尚未订出一套完整的机场飞机噪声评价方法,更没有一套行之有效的控制飞机噪声污染的措施。本文对这两个问题作了粗浅的探讨,主要介绍机场飞机噪声评价指标、飞机噪声污染预测图的编制、机场飞机噪声控制的措施等。     

阀门气动噪声的振声转化计算方法

采用振动与噪声转化的方法计算气体流经阀门产生的管内气动噪声。通过推导管壁振动与管内噪声的计算公式,建立了管壁振动加速度级与管内噪声级之间的转换损失数理模型,并在低频区域,通过修正的频率因子,扩展了转换损失适用的频率范围,实现了通过阀门管内气动噪声的无损伤预测。利用实验对计算模型和方法进行了验证,结果表明,预测总声级的最大误差为0.98%,在整个频域内大约有69.3%78.3%的数据预测误差在±5 dB以内,因而具有较高的精度,为阀门气动噪声的计算和分析提供了新的方法。      

振动噪声等高图的电驱动桥噪声预测及优化*

在项目开发前期通过优化电驱动桥扭矩特性的设计,可以规避噪声大问题。根据电驱动桥台架在对应扭矩下的振动噪声特性,提出了一套稳定高效的测试流程和分析方法。首先设计了一套完整的试验流程,制定了精准的数据分析方法。然后绘制出能够全面反映电驱动桥振动噪声特性的等高图。最后利用电驱动桥台架的振动噪声等高图,准确评估电驱动桥加速工况下振动噪声风险,为主机厂和电驱动桥零部件企业提供电驱动桥扭矩特性设计前期指导。利用该方法成功识别到某电驱动桥匀速及加速工况下电机及齿轮的啸叫问题。通过优化电驱动桥扭矩特性设计,电机48阶噪声峰值降低了8.5dB(A),确认该方法准确可靠,具备推广应用价值。     

基于物理机制模型的民机机体噪声预测

为实现民机总体方案快速评估与优化迭代设计,文章对民机增升装置前缘缝翼及后缘襟翼分别建立了基于民机噪声物理机制的预测模型,在此基础上搭建了机体噪声预测体系,开发了相应的预测工具UNICRAFT.为评估预测工具UNICRAFT的计算精度和效率,文章分别针对翼吊式布局,前缘缝翼/Fowler式襟翼形式,以及尾吊式布局,前缘缝...     

纳米尺度MOSFET过剩噪声的定性分析

最近实验表明纳米尺度MOSFET中的过剩噪声主要为散粒噪声,而此前研究认为MOSFET中不存在散粒噪声,短沟道MOSFET中的过剩噪声为热噪声. 本文基于器件电流模型分析散粒噪声取代热噪声成为过剩噪声主要成分的转变条件,根据该条件对纳米尺度MOSFET噪声特性的预测与文献报道的实验现象、模拟结果以及介观散粒噪声相关结论相符合. 关键词： 散粒噪声 过剩噪声 纳米尺度MOSFET     

改进的噪声鲁棒语音稀疏线性预测算法

语音线性预测分析算法在噪声环境下性能会急剧恶化,针对这一问题,提出一种改进的噪声鲁棒稀疏线性预测算法。首先采用学生t分布对具有稀疏性的语音线性预测残差建模,并显式考虑加性噪声的影响以提高模型鲁棒性,从而构建完整的概率模型。然后采用变分贝叶斯方法推导模型参数的近似后验分布,最终实现噪声鲁棒的稀疏线性预测参数估计。实验结果表明,与传统算法以及近几年提出的基于l₁范数优化的稀疏线性预测算法相比,该算法在多项指标上具有优势,对环境噪声具有更好的鲁棒性,并且谱失真度更小,因而能够有效提高噪声环境下的语音质量。      

基于数据融合的风电机组噪声预测

根据风电机组噪声信号检测复杂的情况,研究风电机组非声学参数的信息熵特征,对机组噪声进行多源数据融合预测。分析基于信息熵的非声学参数的特征提取方法,并对传统的基于遗传算法的支持向量机回归(GA-SVR)的缺陷提出改进,结合实际应用的非声学参数的信息熵特点平衡遗传算法(GA)的终止条件。通过统计分析完成了输入变量的筛选,去除了对预测影响较大的共线性因素,并实现了输入降维提高预测精度和速率。最后应用数据的信息熵特征,训练改进的GA-SVR建立最终的多源数据特征级融合预测模型。通过对比表明基于多源数据融合的预测方法精度最高,预测结果的相对误差平均值为0.7757%,具有实际可行性。     

公路交通噪声频率特征及等效频率研究

为了确定不同车型在不同行车速度下的噪声频率分布特性及等效频率值,更加准确的对交通噪声的影响进行评估,本文对单车稳态辐射噪声的频率特性进行了现场测定,并对不同类型车辆的频率特性数据进行了分析。结果表明,不同类型车辆车速与频带声压级之间的相关性随频带中心频率的变化而变化。FHWA模型对公路交通噪声中介于500 Hz～2000 Hz频段的噪声有较好的预测效果,而对低于500 Hz和高于2000 Hz的交通噪声的预测精度较差。车辆类型不同,车辆产生噪声的中心频率、声能量集中分布的频率范围以及等效频率均不相同。     

七项声学国家核准介绍

1．GB／T14259声学关于空气噪声的测量及其对人影响的评价的标准的根南本标准参照采用国际标准ISO2204＜＜声学关于空气噪声的测量及其对人影响的评价的标准的指南》．它规定了有关噪声测量及其对人们影响的评价方面的基本问题．标准中把噪声问题基本分为两大类：（豆）一个或多个噪声源所辐射的噪声大小和特性的确定，或者规定条件下声源性能预测的问题；（2）噪声对人们各种影响的评价和预测问题．同时对噪声特性作了分类，并对各类噪声绘出了简要的定义．对于第一类噪声问题，本标准叙述了需测的物理量、测量方法的选择及描述问题的严…     

喷流噪声预测中小尺度湍流声源模型

本文在Tam & Auriault提出的喷流噪声预测方法的基础上,导得计算轴对称喷管伴随格林函数的方程以及声源谱、伴随格林函数与噪声谱密度函数之间的关系,比较了几种典型的声源模型,并且采用了一种随频率变化的长度尺度.验证结果表明,TA预测模型中随频率变化长度尺度与Harper-Bourne提出的声源模型的结合能给出更好的预测结果.     

用于星点检测的自适应变邻域背景预测算法

针对现有星点检测中背景预测算法存在的星点模糊、对噪声抑制能力差等问题,提出了一种用于星点检测的自适应变邻域背景预测算法。该方法根据待预测像素点所在位置不同采用不同的权值矩阵进行背景预测,当待预测像素点在星点边缘处时,仅用待预测像素点邻域内灰度小于邻域灰度中值的像素点组成预测权值矩阵进行预测计算,而在其他区域时,直接使用固定权值进行预测。同时,该算法还可以根据待预测像素点噪声属性,自适应调整待预测像素点自身灰度值在背景预测计算中的权值。最后通过对现有背景预测算法和本文所提算法的仿真和比较,改进算法较现有算法对星点的处理更清晰,对噪声的抑制能力更强。     

机体表面湍流边界层噪声特性及预测方法研究

湍流边界层噪声是飞机巡航过程中的主要外部噪声源,对舱内噪声水平的影响尤为重要。因此,对飞机机体表面湍流边界层噪声的研究具有重要意义。本文通过试验获得了某型民机巡航过程中的湍流边界层噪声,试飞工况为3500ft/0.78、3500ft/0.7、2500ft/0.67、1500ft/0.66。对实测数据进行分析,发现湍流边界层噪声与动压、边界层厚度等参数有关。同时,利用计算流体力学的方法得到了飞机机体表面的压力分布,并分析了压力梯度对湍流边界层噪声的影响。最后,基于工程预测方法对湍流边界层噪声进行了预测,对于不存在逆压梯度的区域,预测结果与试验结果吻合较好,仅部分频段存在一定偏差。通过对模型的参数进行优化,改善了预测结果。