基于CFD的二维风力机翼型噪声分析
风力机叶片气动噪声的影响参数
风力机叶片气动噪声的影响参数
风力机叶片气动噪声是风力发电系统中的一个重要问题，主要由风力机叶片与空气流动的相互作用产生。
其对风力机的可靠性和发电效率产生了不良的影响。
因此，对风力机叶片气动噪声的影响参数进行探究尤为重要。
首先，风力机的叶片形状和材料密度是影响风力机叶片气动噪声的重要参数。
一般情况下，叶片越薄，噪声影响越大。
同时，采用轻质材料制作叶片，如复合材料，可以减小噪声的产生。
此外，叶片的形状也会影响空气流动的速度和方向，从而影响噪声的产生。
其次，风速和风向也是影响风力机叶片气动噪声的重要参数。
当风速增大时，空气流动的速度也会增加，产生的噪声也会随之增加。
而风向的改变，会导致空气流动方向的变化，从而也会影响噪声的产生。
最后，风力机所处的环境也会影响其气动噪声。
比如，附近是否有高楼大厦等障碍物，这些障碍物会对空气流动产生阻碍，从而增加噪声的产生。
同时，周围的土地性质，如湿度、温度、植被等也会影响空气流动的速度和方向，从而对噪声产生影响。
综上所述，风力机叶片的形状和材料密度、风速和风向以及所处的环境等都是影响其气动噪声的重要参数。
对这些因素进行科学研究和优化，可以有效减小风力机叶片气动噪声，提高风力发电系统的可靠性和效率。
CFD计算模拟在风力发电机组中的应用
CFD计算模拟在风力发电机组中的应用随着经济的快速发展和环境保护意识的觉醒，风力发电作为一种可再生能源，已经逐渐成为了近年来发展最快的清洁能源之一。
然而，如何提高风电系统的效率，降低能源成本成为了风电工业发展中的一大难题。
众多的风电机组直接依赖气象特征所带来的风向、风速等条件，这些都与研究风力发电机组定制化设计有关。
因此，大规模风电发电及提高其效率就是一个需要长期探索的实际问题，这也就催生了CFD数值模拟在风力发电机组中的应用。
一、CFD数值模拟概述计算流体力学（CFD）是利用数值方法和计算机仿真技术对物理问题进行模拟和计算的一种科学方法。
而CFD数值模拟通常采用数学模型解决物理问题，并且基于数学表达式和计算机仿真技术进行计算，因而对流量、速度、压力等物理量的变化拥有更为细致的分析。
在风力发电机组中，CFD数值模拟技术被广泛应用在改进风机翼型、提高机翼空间尺寸和优化排列机组中。
CFD数值模拟技术本身具有计算精度高、可逆性强、计算成本低等优点。
同时在工业领域中，CFD数值模拟已成为基础研究的重要方法之一。
二、风力发电机组CFD数值模拟的应用1.优化风机翼型设计风机叶片设计的关键因素是气动性能分析，包括风机的空气动力特性和结构特性。
在这方面，CFD数值模拟技术可以通过建立在数学模型上的理论模型，对风机羽片进行分析。
在风能装置的设计过程中，风机羽片的主要考虑方向是在满足一定风量前提下，风机的效率要尽量提高。
基于CFD技术的建模和仿真方法，研究风机羽片的气流特性、流线形式、压力平衡等问题。
同时，也能通过优化和调整叶片的形状，改变气动参数分布，来实现对风机效率和性能的提升。
2.完善风能装置排列风能装置的排列对风能转换系数和效率有较大影响。
因此，针对风能转换设备的排列结构进行模拟和分析，应用CFD技术进行预判、设计、验证是非常有必要的。
CFD在风电机组模拟中的数学模型可以基于推动和旋转等变量，对定制化器械群的设计和排列方式进行仿真，进一步分析流场的分布情况以及机群相互干扰的影响等。
风力机专用翼型综合优化设计方法
风力机专用翼型综合优化设计方法陈亚琼;方跃法;郭盛;温如凤【摘要】The wind turbine airfoil aerodynamic and noise performace were considered as optimiza-tion design target at the same time,then a design method was established for multi operating points and targets.Parametric model of airfoil contour was constructed by using Bezier curves,and the gen-eral equtions for control points coordinate were deduced accordingto airfoil discrete data points.Based on semi empirical airfoil noise prediction model the dynamic performance of airfoil was calculated by using XFOIL,then the optimized airfoil was obtained by combining the genetic algorithm.Taking USA NREL wind turbine airfoil S834 as intital airfoil,weight assignment scheme was designed com-prehensively.The results show that comparing to initial airfoil the noise of optimized one is reduced and the lift drag ratios are increased under the main angle range,therefore better aerodynamics and acustic performance are abtained for new airfoil.%为了得到拥有优良气动特性且低噪声水平的风力机专用翼型的轮廓线，提出了翼型多工况点多目标综合优化设计方法。
风机叶片气动噪声特性与降噪方法研究
风机叶片气动噪声特性与降噪方法研究发布时间：2021-12-09T12:09:06.155Z 来源：《电力设备》2021年第9期作者：武建平[导读] 所以说这些流动类型对于气动系统来说是至关重要且具有重要意义工程措施之一。
（龙源定边风力发电有限公司陕西榆林 718600）摘要：风机叶片是风能的产生与传输,它在风力发电系统中占据着非常重要位置,因此,对其气动噪声进行控制具有重大意义。
目前国内外已经开发了很多种不同类型和尺寸的叶片减少空气流动。
随着我国经济发展以及能源需求量不断增加及环保要求越来越高，使得我们迫切需要设计出更加适合于低能耗并且可以降低噪音的风机叶片和方法措施。
关键词：风力机叶片、降低噪音、气动噪声、方法措施一、风力机叶片气动噪声理论基础1.1噪声分析基础随着人们对风机叶片气动噪声的重视,风电机组在发电、运输和使用过程中产生的噪音问题越来越受到关注。
因此需要了解风力发电机组叶片与气动系统之间相互作用关系。
由于风力发电机是由空气压缩机会引起振动。
当气流经过叶片中部时就会有较大幅度地震动和摩擦损耗现象存在于空气中会形成涡流损失等能量耗散;而这些热量被风机转子上的内能环境消耗,所以导致了风电机组叶片表面产生大量噪声污染问题。
在气动设备中,叶片与周围的大气、气流以及其它流体都会产生一定程度上空气扰动,对气隙和气体流场造成影响。
由于这些因素存在于叶片上不同位置的空气流动形式。
所以说这些流动类型对于气动系统来说是至关重要且具有重要意义工程措施之一。
1.2气动噪声分析理论基础气动噪声的产生原因是多种多样的,主要包括以下几个方面，流体力学中,压力和速度场可以被描述各种物理量在空间上分布、移动或变化。
①运动学分析。
它以确定各部分之间相对位置关系。
根据物体与周围环境相互作用理论建立了一般方程并推导出相应规律性表达式来进行计算求解;②力学系统的研究方法有很多种,包括数学规划法(如线性代数算法)和微分方程数值解算两种类型等多种形式。
基于CFD模拟的风电机组叶片气动特性分析
基于CFD模拟的风电机组叶片气动特性分析随着气候变化和环境保护的迫切需求，风能逐渐成为一种重要的替代能源。
而风电机组则是将风能转化为电能的关键设备之一。
在风电机组中，叶片是接收风能并将其转化为动能的组成部分。
因此，了解叶片的气动特性对于提高风电机组的效率和可靠性至关重要。
本文将基于CFD模拟，对风电机组叶片的气动特性进行详细分析。
1. 叶片的结构和工作原理风电机组叶片一般由复合材料制成，具有轻量化、高强度和耐腐蚀性等特点。
叶片通过受力产生弯曲，从而使其产生扭转和振动。
这种振动会导致能量损失和叶片的疲劳破坏，因此了解叶片的气动特性对于设计高效、可靠的叶片至关重要。
风电机组叶片的工作原理是利用风的动能将叶片上的受力转化为旋转动能。
当风吹过叶片时，叶片上的气动力会导致其产生扭矩，将风能转化为机械能。
同时，叶片上的轮廓设计也会影响气动力的分布和叶片的动态响应。
2. CFD模拟在叶片气动特性分析中的应用CFD（Computational Fluid Dynamics）模拟是一种基于数值方法的流体力学分析技术。
它可以通过在计算区域中的离散网格上求解流体运动方程组，得到流体的流动状态和相关参数。
在风电机组叶片气动特性分析中，CFD模拟可以提供关键的流场信息，帮助优化叶片设计和改善叶片的性能。
在进行CFD模拟之前，需要建立包括叶片、风场和相关边界条件在内的几何模型。
叶片的轮廓和表面特征会对气动力的分布和叶片的响应产生重要影响。
因此，在建立几何模型时需要准确考虑叶片的实际结构和细节特征。
3. 叶片气动特性分析的关键参数叶片气动特性分析中的关键参数包括叶片表面压力分布、叶片气动力系数、叶片扭矩和振动等。
叶片表面压力分布可以用来评估叶片的气动性能和气动失效的风险。
叶片气动力系数是描述叶片的气动性能的指标，可以用来评估叶片的耐风性能。
叶片的扭矩和振动主要影响叶片的动态响应和结构寿命。
CFD模拟可以得到叶片表面的压力分布，进而计算出叶片的气动力系数。
利用计算流体力学优化风力发电机叶片设计
利用计算流体力学优化风力发电机叶片设计随着环境保护意识的增强和清洁能源的需求日益增长，风力发电作为一种可再生能源正受到越来越多的关注。
风力发电机的叶片设计是其性能优化的关键之一。
利用计算流体力学（Computational Fluid Dynamics，CFD）优化风力发电机叶片设计，可以提高其能量转换效率，减少噪音和振动，进一步推动清洁能源发展。
首先，利用CFD技术可以分析风力发电机叶片在不同工况下的气动性能。
通过建立物理模型，模拟风流场的运动和反应。
在计算中，可以调节入口风速、风向等参数，以获取相应条件下叶片的受力分布、风压分布和叶片表面的压力分布等关键信息。
另外，还可以通过CFD分析来评估叶片的气动效率、抗风性能和噪音特性等指标，从而优化叶片的设计。
其次，CFD技术可以优化叶片的流线型状，提高气动效率。
通过模拟风力发电机叶片的气流分布情况，可以找到气动阻力的最小点，进而调整叶片的设计参数。
例如，改变叶片的扭转角度、弯曲弧度和翼型剖面等，以增加风力发电机叶片的升力、减小气动阻力，提高其气动效率。
同时，还可以通过CFD模拟来测试不同材料对叶片性能的影响，以选择最佳的材料配比。
综合考虑这些因素，可以优化叶片的结构和形状，提高风力发电机的能量转换效率。
另外，利用CFD技术还可以分析叶片在不同工况下的振动和噪音特性，以改善风力发电机的工作环境。
通过模拟叶片在不同风速和气动压力下的振动情况，可以评估叶片的结构刚度和动态响应，以减少振动幅值和频率。
同时，通过分析叶片表面的气流分布情况，可以找到制约噪音产生的关键因素，并采取相应措施降低噪音。
例如，通过改变叶片表面的形状和纹理，或者增设隔音装置等，可以减少风力发电机的噪音污染，改善周围环境质量。
最后，CFD技术还可以用于风力发电机场景下的叶片智能优化设计。
通过利用CFD技术和人工智能算法的结合，可以实现全局优化和多目标优化。
例如，可以通过CFD模拟和遗传算法等方法，自动寻找最佳叶片参数组合，以实现风力发电机场景下的整体能量转换效率最大化和噪音最小化。
基于CFD的发动机冷却风扇性能仿真分析
速 轴流 风扇 叶片倾 角 、 叶 片厚 度 和 叶片 最 大厚 度 位 传统 风扇 优化方 法 基于 大量 试 验 研究 ， 开发 周 置对风 扇效 率 的影 响规律 ， 得 出叶 片倾 角 对 风扇 效
期长 、 成本 高 ． 随着 Ｃ Ｆ Ｄ技 术 和计 算 机 硬 件 的不 断 率 的作 用效 果较 明显 ．
董效 彬等 ｌ ５ 利用 Ｆ ｌ ｕ ｅ ｎ ｔ 软件研 究不 同翼 型截 面 的５ ％～８ ％， 随着 人们 对汽 车 的燃 油 经济性 的要 求 能 ．
不 断 提高 ， 改 善 风 扇性 能 ， 提 高 风 扇 效 率 成 为 汽 车 对 风扇性 能 的影 响 ． Ｌ Ｅ Ｅ等 ｌ ＿ ６ ］ 通 过 响应 面法 研 究低 发动 机冷却 风 扇结构 优化 的重 要方 向＿ １ ］ ．
朱传敏 ， 吴 秀丽
（ 同济大学 机械 与能源工程学院 ， 上海 ２ ０ １ ８ ０ ４ ）
基于CFD++的翼型数值模拟_step by step(CFD++)
14
CFD++
九、
寄语
本手册是作者花大量心思完成，对于入门级 CFD 学员具有极强的指导意义， 请勿二次转载收费，请勿无畏扩散！
15
三、
设置 CFD++
设置计算条件相关信息
4
CFD++
Re = 300 0000 Ma = 0.5 经计算出 C=0.257777（网格信息中 C=1） ，则单位米 的雷诺数为 11637966，如果需要计算 Re = 300 0000，则必须进行网格缩放 0.257777。 迎角 4°
点击 Accept and Exit
CFD++
基于 CFD++的翼型数值模拟 (step by step)
一、 准备网格
来源于 Gridgen 的 CFD++输出，建立计算路径，放置文件。
二、
运行 CFD++，调入网格文件
双击桌面上的图标 选择工作路径下的文件（D:\CFD++\naca0012\4degree） ：双击图中的“d:”
四、
边界条件
设置边界条件，翼型计算主要是壁面条件和远场边界条件。
5
CFD++
点击 Proceed 首先设置远场边界条件
双击 farfield 远场边界
6
CFD++
点击 Apply Choices
7
CFD++
双击 info_set#2(这里显示远场边界上的相关信息，包括湍流模型)
点击 Accept and Exit
10
CFD++
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ｐｏｉｎｔ Ａ
从ＮＡＣＡ００１８机翼后缘的动压云图（图５）和速
度涡量图（图６）可清晰看出，攻角为００时，机翼后缘上
图３不同攻角下的升力系数
Ｆｉｇ．３ Ｔｈｅ ｌｉｆｔ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ
ａｔ
下面具有很好的对称性，漩涡在尾缘后方脱落。随着 攻角的增大，漩涡脱落的位置沿吸力面往前缘靠拢。
ｖａｒｉｏｕｓ ａｎｇｌｅｓ ｏｆ ａｔｔａｃｋ
高，无法适应不同物体形状。计算气动声学方法，
本文首先通过ＦＬＵＥＮＴ中的ＬＥＳ模型和 ＡＣＴＲＡＮ中Ｌｉｇｈｔｈｉｌｌ声类比的方法模拟对称翼型
ＮＡＣＡ００１８，并将气动和噪声性能与Ｔａｋａｇｉ心１的实验
结果进行验证，再计算风力机非对称翼型 ＮＡＣＡ７４７Ａ３１５在不同攻角和雷诺数下的流场和声 场特征，提出ＮＡＣＡ７４７Ａ３１５的噪声特性与攻角和 雷诺数之间的关系，为今后风力机翼型设计提供
Ｒ＝０．２
式中，带上划线的量为滤波后的场变量；Ｐ——流 体密度；一Ｕｉ、ｉ——过滤后的速度分量；ｕ——湍流
粘性系数；令瓦－－－－（一／／ｑ—Ｕｊ一一Ｒｉｕｉ），一Ｔ０为亚格子应力，亚
格子应力是过滤掉的小尺度脉动和可解尺度湍流 间的动力输运。要实现大涡数值模拟，必须构造亚 格子应力的封闭模式。亚格子应力模式是实现湍 流大涡数值模拟的关键。
一：
幽． ！＝Ｕ霸¨
攻角９ 云
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Ｏ
担∽帅加汕如岫㈨如 Ｏ
孺～ №ｍ
３．２．１
酽队 ㈣
的Ｍ越∽
图巧
衄
声压指向图可清晰表明声传播特点。图８表
明在近场半径ｒ＝０．０６ ｍ时，可明显看到机翼前缘声 压较小，而机翼后缘尾流处噪声较大，且在攻角为 ００、３０、６。时，机翼上下声压有很好的对称性。在远 场半径Ｒ＝０．２ ｍ时，声传播方向和偶极子的传播方 向类似，机翼前后缘声压较小，机翼上下辐射声压 在各个攻角均具有较好的对称件．
Ｉ钏、
３．２非对称翼型噪声分析 不同雷诺数对翼型周围声压分布影响 研究各攻角下非对称翼型ＮＡＣＡ７４７Ａ３１５的声 传播指向性和机翼周围声压特征，计算雷诺数 为Ｒｅ＝１×１０５，来流速度为ｖ＝１９ ｍ／ｓ，结果如图９～ 图１３。
掣
”加∞ ＂∞＂∞晒加弱如
２７０
ａ．近场
１２０ １０５ ９０ ７５ ６０ ７５ ９０ １０５ １２０ ９０。
参考。
计算量巨大，对于远场无很好的解决方法。使用 ＣＦＤ方法求解声场可清晰显示声场信息，为达到所 需精度，虽然耗费的计算时间较长，但在计算机可
接受的范围内。Ｔｏｍｏａｋｉ Ｉｋｅｄａ［５１采用高阶有限差分
收稿日期：２０１４—０８—２７ 基金项目：国家自然科学基金面上项目（５１３７９１８９；５１２７９１８２）
验值略大，但其变化趋势吻合良好，随着攻角的增 大，升力系数逐渐增大，但增大趋势减缓。本文研
究的是机翼后缘的涡流噪声，因此下文将着重分析 机翼后缘的涡流。
６０ ∞ 罩４０ 一 山 ∽ ２０
Ｏ
５００
１０００
１５００
２０００
２５００
Ｊａ－Ｉｚ
图４监测点Ａ的声压级频谱图
Ｆｉｇ．４ Ｓｏｕｎｄ ｐｒｅｓｓｕｒｅ ｌｅｖｅｌ ｓｐｅｃｔｒａ
脉动压力；然后由Ｌｉｇｈｔｈｉｌｌ声类比的方法计算机翼 周围声场，并提取监测点的声压信息。
１．１
不可压缩物理空间的ＬＥＳ数值模拟控制方程 大涡模拟ＬＥＳ的基本思想是通过数值直接求
解Ｎ．Ｓ方程计算大尺度涡运动，而对于小尺度涡运
动对大尺度运动的影响则通过建立模型来模拟。 由于风力机叶片上各翼型截面处的马赫数 Ｍａ≤０．３，因此可将气体考虑成不可压缩的流体来 处理。将Ｎ．Ｓ方程做过滤可得：
ａ×ｘ
ｘ ｘቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
敛效果不好故舍去。而瞬态结果与文献［９］中的
ｈ
圜■＿■一
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ｘ×××××ｘ ｘ
㈠一Ｌ
ａ．攻角０。
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Ｆｉｇ．１ １
伊鸵¨盯∞＂嘶。！＂粥柑＂如酡＂∞幢鸵¨∞
压● ｜：鏊■●■ ＿■
ｂ．攻角６。
２计算方案与模型设置
２．１流场网格及其设置 机翼弦长ｃ＝８０ ｍｍ，计算域为直径为３．２ ｉｎ的 圆，分为内域和外域，并在ＩＣＥＭ中构造结构化网 格，内域采用Ｃ．ｂｌｏｃｋ，外域采用Ｏ．ｂｌｏｃｋ，计算时内 域和外域之间通过ｉｎｔｅｒｆａｃｅ相连。机翼外第一层
Ｆｉｇ．２
陶２声场网格布置
Ａｃｏｕｓｔｉｃ
通信作者：徐超（１９８８一），男，硕士研究生，主要从事船舶与海洋工程方面的研究。ｚｈｓｘｕｃｈａｏ＠１６３．ｃｏｒｎ
万方数据
９期
张兆德等：基于ＣＦＤ的二维风力机翼型噪声分析
２１８１
１数值模拟模型
首先利用大涡模拟ＬＥＳ模型计算机翼周围的
边界层厚度为０．０１ ｍｍ，网格总数为１５８万，机翼后 缘周围网格分布如图１所示，机翼后缘网格质量良 好。将外边界设置为压力远场，机翼设为无滑移 壁面。
图９非对称翼型升力系数比较
Ｆｉｇ．９ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ ａｉｒｆｏｉｌ ｌｉｆｔ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ
∞ 勺
ｊ
Ｌ ∽
２７０
远场 图８
Ｆｉｇ．８
ＪＺｌ－Ｉｚ
ＮＡＣＡ００１８声压指向图
Ｆｉｇ．１ ０
图１０监测点Ａ的声压级频谱图
Ｓｏｕｎｄ ｐｒｅｓｓｕｒｅ ｌｅｖｅｌ ｓｐｅｃｔｒａ
机翼型需在低雷诺数时具有较好的升力系数和升
阻比且失速攻角要大，并对表面粗糙度不敏感，这
就使得对于风力机翼型的噪声研究具有特殊性，而
对于风力机专用翼型气动噪声的研究还较少，因此 有必要针对风力机专用翼型的噪声进行研究。
行了风洞实验，得到其在特定雷诺数下的气动和声 学特性。刘雄等…和卓文涛等Ｈ１分析了翼型自噪 声的成分，并通过不同半经验模型成功预测气动噪 声。文献［１，４］的方法计算速度快，但声场精度不
０引
言
离散Ｎ．Ｓ方程，得到ＮＡＣＡ００１２和ＮＡＣＡ０００６在不 同马赫数和不同尾缘距离时机翼周围的声压情
为充分利用沿海风力资源，沿海岛屿风电场离 居民区越来越近，由此也带来了严重的噪声污染。 伴随着风力发电机趋向于大型化，风轮直径越来越
大，而叶片产生的气动噪声近似与叶尖速度的５次 方成正比…，更加剧了噪声对于周围居民的影响，因
ＮＡＣＡ００１８等对称翼型，由于运行条件的差异，风力
此研究风力机专用叶片的噪声特性对于风力机的 降噪具有重大价值。 目前预测翼型气动自噪声的方法大致可分为 风洞实验、使用基于半经验公式的预测、使用ＣＦＤ 与声类比相结合的方法求解以及计算气动声学方 法４种。风洞实验预测准确，但成本较高，Ｔａｋａｇｉ
等ｈ１和Ｔｚｅ等口１分别对ＮＡＣＡ００１８和ＮＡＣＡ００１２进
压—■一．
，Ｊｌｉ６５ 肌蛳协啡泓伊协狲ｍ
藉４ ７ 剁分＞———一，
ａ．攻角０。
ｘｌ毽二；，
ｋ二＞
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ｂ．攻角６。 图５
ｋ二＞
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ｃ．攻角９。
ＮＡＣＡ００１８瞬时动压云图
ｃｏｎｔｏｕｒ
Ｆｉｇ．５
Ｔｈｅ ｄｙｎａｍｉｃ ｐｒｅｓｓｕｒｅ
ａｒｏｕｎｄ ＮＡＣＡ００ １ ８
｝Ｌ
蝴囊盛■ ■ ／；ｉ！１９ｊ●２
现明显的线谱噪声，但本文在模拟过程中，未出现 该特殊现象，流场涡量和声场云图可很好对应。造 成该误差的原因是由于随着攻角增大，产生严重的 分离流，使机翼尾缘附近流场复杂，数值模拟过程
中丢失了一些流场信息。
８０
本方法模拟的可靠性与文献［２］中的实验值进行对
比。由图３可知，模拟的升力系数比Ｔａｋａｇｉ陋１的实
下方０．０９５ ＩＴＩ处设立监测点Ａ，如图２所示。
掣一球掣ｌ＿器㈥
ＦＬＵＥＮＴ中计算的流场信息通过ＡＣＴＲＡＮ中的
ｌｉｇｈｔｈｉｌｌ、ｏｈｌｌ］ａｅ进ｆ ｒ提收
．‘一．ｉ，‘１¨．
式中，Ｐ。——周围环境密度，为常数；Ｐ－ｐ。——流 体密度的波动量；ｃ。——声速；ｒ，——Ｌｉｇｈｔｈｉｌｌ应 力张量，瓦＝ｐｕ。Ｍ，＋氏０一ｃ：ｐ）＋７．ｉ’。
样定理可知，理论上时间步长最大为０．２ ｍｓ。本文 设为０．０５ ｍｓ，亚格子应力模型选择Ｓｍａｇｏｒｉｎｓｋｙ，在 计算瞬态计算２０００步后，机翼尾流呈现周期性涡 流，再推进７０００步，并提取采样时间为０．３５ ｓ的内 域流场时域信息。 ２．２声场网格及其设置 声场网格分为声源区域和声传播区域，并以机 翼弦长中点为圆心，在半径ｒ＝０．０６ ｍ的近场和半径
区基本覆盖了机翼的吸力面。这是由于随着攻
角的增大，机翼吸力面上涡脱落的位置向前缘 推移进而使产生分离流噪声的位置向机翼前缘
推移
ｄＢ ４．３０ ２ ７０
ｌ
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瞥
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＿
●
Ｂ如∞∞∞如如钉∞
吲１１Ｉ 一
频州 率舡 姗㈣
Ｏ
１０
９．４０ ７．８０ ３ ８３ ５．５０ ７ １０
龋黪
；涵Ｊ叫ｋ螂
急黪一
０ ０ ０ ０ ８
习１
Ｆｉｇ．１
机翼后缘周围网格分布
Ｔｈｅ ｔｒａｉｎｉｎｇ ｅｄｇｅ ｇｒｉｄｓ
杀＋警Ｏｘ』Ｐ差Ｏｘ＋ｕ蕞Ｏｘ Ｏｘ＋墼Ｏ裂ｘ（１）
ｄｔ
ｔ｜｜
为提高效率，流场计算先采用ＳＳＴ模型进行稳
＿ｄＵｉ：０
Ｏｘ。
（２）
态计算，收敛后再采用ＬＥＳ模型进行瞬态计算。本 次声学计算的最高频率为２５００ Ｈｚ，由奈奎斯特采
ｎｌｅｓｈ ａｒｒａｎｇｅｍｅ
万方数据
２１８２
太
阳
能
学
报
３７卷
３计算结果
３．１对称翼型数值验证
如图４所示，监测点Ａ的声压频谱显示在各攻 角下，翼型涡流噪声能量主要集中在低频。文献［２］