倪同兵,招启军*,马砾

南京航空航天大学 直升机旋翼动力学国家级重点实验室,南京 210016

基于IBC方法的旋翼BVI噪声主动控制机理

倪同兵,招启军*,马砾

南京航空航天大学 直升机旋翼动力学国家级重点实验室,南京 210016

为揭示单片桨叶控制(IBC)主动控制技术抑制旋翼桨-涡干扰(BVI)噪声的降噪机理,建立了一套基于CFD/CSD/FW-H_pds方程的综合噪声分析方法。旋翼桨-涡干扰噪声与旋翼桨叶载荷特性、气动变形以及旋翼桨尖涡结构等密切相关,为有效模拟旋翼桨叶的载荷特性及桨尖涡结构,将Navier-Stokes方程作为前飞流场的主控方程,空间离散上采用三阶MUSCL插值格式与通量差分裂Roe格式相结合;时间方向上采用双时间法,使用隐式LU-SGS格式在伪时间方向上进行推进;湍流模型采用对分离流动具有较好捕捉能力的Spalart-Allmaras模型。为提高旋翼桨叶弹性变形运动的模拟精度,建立了基于Hamilton变分原理的CSD模型,并与高精度的CFD求解器结合,发展了适合旋翼桨叶变形及载荷特性模拟的流固耦合分析方法。在CFD/CSD耦合方法分析流场基础上,使用可穿透空间积分面的FW-H_pds方法对旋翼气动噪声特性进行计算。首先,对流场及噪声数值方法进行验证;然后,着重针对UH-60A旋翼的斜下降飞行状态,分别对有/无IBC噪声主动控制条件下的旋翼BVI气动噪声特性进行了模拟,相位角、幅值和频率等不同控制参数的影响对比分析结果表明:IBC主动控制减小了前行侧桨叶表面尤其是桨叶尖部的负压峰值,降低了桨-涡干扰发生位置附近的桨叶气动载荷;同时主动控制后的桨尖涡集中程度变弱,并且增加了桨叶与桨尖涡之间的相遇距离,从而显著降低了桨-涡干扰噪声;选取合理的相位角、幅值和频率等主动控制参数组合,BVI噪声降低可达5～7 dB。

旋翼;桨-涡干扰(BVI)噪声;噪声主动控制;Navier-Stokes方程;FW-H_pds方法;CFD/CSD耦合方法;单片桨叶控制 (IBC)

做为一种独特的飞行器,直升机在未来的高科技战争和民用方面有着无法替代的应用价值。然而随着应用领域的不断拓展,直升机噪声大这一缺点已经成为其更广泛应用的一个重要阻碍。为此,航空发达国家对直升机噪声提出了严格的限制,将直升机噪声水平提升到与气动性能设计指标同样重要的地位,并深入开展直升机降噪机理及应用研究。

旋翼是直升机噪声的主要来源,降低旋翼产生的气动噪声在直升机降噪技术中占有举足轻重的地位。旋翼气动噪声中最重要的是脉冲噪声,主要包括高速脉冲(HSI)噪声和桨-涡干扰(BVI)噪声。当这两种噪声出现时,会大幅度提高直升机的总体噪声水平,因此,如何有效降低HSI噪声和BVI噪声是目前旋翼气动声学中的两个研究热点。近年来,随着旋翼CFD技术的高速发展,HSI噪声抑制取得了很大进展,通过不同的新型旋翼翼型的选择以及不同新型桨尖外形的设计[1-2],取得了很好的HSI噪声抑制效果。相比之下,由于旋翼非定常流场和桨-涡干扰载荷的复杂性,BVI噪声的高精度预测方法及降噪技术研究目前还在发展之中。桨-涡干扰是由于旋转的桨叶与前行桨叶上脱落的涡靠近、相遇及干扰而形成的一种非定常空气动力学现象,并且一旦出现,即会激发出强烈的非定常干扰载荷,同时伴随着有强烈指向性的BVI噪声产生[3-4]。因此,迫切需要发展一套旋翼BVI噪声特性的有效预测方法,并在此基础上进行旋翼降噪技术研究。

旋翼BVI噪声的有效预测一直是一个富有挑战性的研究方向。要想准确预测旋翼BVI噪声,首先需要建立高精度的旋翼非定常桨-涡干扰载荷计算方法,以准确预估BVI噪声源信息;其次,桨-涡干扰噪声的发声机理复杂、影响因素较多,这需要对涡强、桨叶载荷、桨叶与涡的干扰方式和干扰距离等参数进行系统的影响分析研究;且桨-涡干扰主要发生在直升机前飞、斜下降、着陆等机动状态,理论计算分析需要考虑旋翼的实际运动,因此需要进行配平计算。目前旋翼BVI噪声预测方法主要以声学类比法为主,其中旋翼气动载荷预估主要依赖于自由尾迹分析方法,这对桨-涡干扰发生时非定常载荷和桨尖涡耗散特征的预测精度造成影响。最近,旋翼非定常流场数值模拟逐渐发展到高精度的CFD/CSD耦合分析方法上,这为解决上述旋翼桨-涡干扰非定常载荷的预估难题提供了一条有效的途径。

在抑制旋翼BVI噪声的被动控制方法研究方面,Tangler等[5]采用试验方法研究了不同新型桨尖外形桨叶设计对旋翼BVI噪声的抑制作用,该研究主要通过改变不同桨尖外形的形状来减弱或者分散桨尖涡,以达到BVI噪声抑制的效果。史勇杰等[6]采用基于Navier-Stokes方程/自由尾迹模型的耦合方法计算了旋翼桨-涡干扰过程中的气动载荷,发现采用前掠及下反等新型桨尖的旋翼具有一定的气动噪声隐身特性。但是这些通过桨尖设计等的被动控制方法对BVI噪声的抑制效果并不很显著。而在旋翼BVI噪声的主动控制方法研究方面,目前主要以试验为主。飞行试验表明[7-9],在斜下降和着陆飞行状态,高阶谐波控制(HHC)技术和单片桨叶控制(IBC)技术等直升机桨叶根部桨距主动控制技术在降低BVI噪声方面是有效的。但HHC主动控制要依据一定的桨叶桨距控制律,受到旋翼旋转频率倍数的限制,降噪目标和减振目标相互掣肘,且不同的飞行条件须使用不同的HHC方案。相对于HHC方法,IBC的桨距控制作动器是安装在旋转环上的,每一片桨叶都可以单独实现多谐波桨距变化和任意的变距运动。对BO-105直升机进行的试验研究[10-11]表明,在斜下降飞行试验状态下开环IBC主动控制可以降低直升机的整体噪声。但是这些试验方法成本较高、风险也较大,考虑到飞行实测参数的有限性,尚未系统地揭示基于IBC主动控制的BVI噪声的降噪机理。Yeo等[12]对IBC主动控制下UH-60A直升机的性能和载荷特性进行了研究,将试验结果和CAMRAD II/OVERFLOW 2的计算结果进行了计算对比,分析结果表明理论计算方法可以有效地用于IBC主动控制研究中,但并未对噪声特性做分析研究。Splettstöβer等[13]分别采用预定尾迹模型、自由尾迹模型和FW-H方法对IBC噪声主动控制进行了理论计算,与试验的对比表明,IBC方法可以有效降低BVI噪声,但并未对IBC主动控制的降噪机理多作讨论。冯剑波等[14]采用旋翼自由尾迹模型和高阶谐波桨距开环主动控制方法对BVI噪声抑制进行了初步研究,但所采用的自由尾迹模型和翼型气动力计算模型对噪声源的预估准确性有一定的影响。

针对IBC主动控制技术降噪预测方法复杂、影响因素多、降噪机理分析难的特点,本文拟采用基于CFD/CSD/FW-H_pds方程的综合数值模拟方法,通过CFD/CSD耦合数值计算获得更为准确的旋翼声源信息,以计及桨叶的运动及弹性变形;求解Navier-Stokes方程时,空间离散采用MUSCL格式与Roe格式相结合的方法,在伪时间方向上使用隐式LU-SGS格式进行推进,湍流模型采用Spalart-Allmaras(S-A)一方程模型,以准确得到旋翼的非定常流场和桨-涡干扰载荷。将得到的声源信息传递到FW-H_pds公式中,获得更准确的直升机旋翼远场噪声。在此基础上,着重研究IBC主动控制输入下相位角、幅值和频率等不同控制参数对旋翼BVI噪声的影响,重点揭示IBC主动控制方法的降噪机理,为直升机旋翼BVI噪声主动控制提供一定的理论依据。

1 CFD/CSD/FW-H_pds综合分析方法

1.1 CFD方法

要对旋翼气动噪声进行准确的数值模拟,首先需要输入准确的声源信息。该声源信息由准确的CFD流场计算提供。本文通过求解Navier-Stokes方程模拟旋翼的前飞流场,覆盖流场的计算网格系统如图1所示。该计算网格系统主要由两部分组成:一是围绕桨叶的黏性贴体正交C-O型网格,该网格桨叶并随桨叶一起运动;二是包围贴体网格的笛卡儿背景网格,用来模拟整体旋翼流场空间的变化过程,并在洞边界上进行与桨叶网格流场间的信息传递,完成流场间的影响过程。对于洞边界单元的确定,在考虑旋翼流场计算网格特点的基础上,通过吸收洞映射法思想,采用一种新的“透视图”挖洞方法用以解决旋翼流场计算中背景网格和桨叶网格之间的嵌套关系。该方法的基本思路是:遍历桨叶网格中物面点并计算其在背景网格上的对应单元序号,将这些序号保存在相应的数组里,然后由这一数组便可在粗网格上重现对应桨叶的低精度形状,所得到的形状即为洞的最小边界,并可用来标记洞单元。用同样的方法可以通过遍历桨叶网格外围的点获得洞的最大边界。对于贡献单元的搜寻,采用改进的伪贡献单元搜索方法。在确定了所需要差值的单元及其贡献单元后,网格之间的信息传递通过三线性插值来实现。

本文首先采用守恒积分形式的Navier-Stokes方程作为旋翼前飞流场控制方程:

Vt=nx∂x/∂t+ny∂y/∂t+nz∂z/∂t为控制体单元d V边界的运动速度,nx、ny和nz为面元d S的单位法矢n 的分量;黏性项分别为τxx=2μux-K∂T/∂x;ρ为密度;E 为总内能;u、v和w 为速度;H为总焓;q为热流量;S为单元体的面积;T为绝对温度;p为压力;μ为黏性系数;K为热传导系数。

对空间离散,本文采用三阶迎风单调守恒格式(MUSCL格式)与通量差分裂方法 (Roe格式[15])相结合的方法[16],该单调迎风插值方法用于计算单元面的左右变量:式 中:为自由参数,取,对应为三阶迎风格式。

在时间上,本文采用双时间法进行迭代,在伪时间方向上使用隐式LU-SGS格式[17]进行时间推进。本文引入定常解法的当地时间步长措施到流场计算中,同时也对伪时间步长作了限制:Δτi,j,k=λkc分别为对流通量Jacobian矩阵在i、j、k 3个方向的谱半径,λiv、λjv、λkv分别为黏性通量Jacobian矩阵在i、j、k 3个方向的谱半径,CFL表示Courant数。

层流黏性系数由Sutherland定理计算得到,湍流黏性系数由Spalart-Allmaras一方程湍流模型计算得到[18]。黏性流动在桨叶表面满足无滑移边界条件,桨叶表面的热力学和动力学边界条件分别取作法向导数为0;采用一维Riemann不变量来处理远场边界条件。为提高旋翼流场的计算效率,采用基于多线程并行的Open MP并行算法进行了计算加速。

1.2 CSD方法

旋翼桨叶是一种细长的柔性体,其外形结构以及弹性变形对旋翼的气动特性具有非常重要的影响。因此,本文将CFD和CSD进行耦合计算,为有效获得旋翼气动特性提供一个较可靠的桨叶运动及变形输入。

基于Hamilton变分原理,建立了旋翼桨叶运动方程,在任意时间区间t1～t2内,系统的动能变分、势能变分与外力所做功的变分之和为0,其表达式为式中:δT′为桨叶动能的变分;δU为桨叶应变能的变分;δW 为桨叶气动外力所做虚功的变分。

本文采用基于中等变形梁理论的14个自由度梁单元模型[19],其中,每个单元的中间节点有拉伸位移和扭转位移两个自由度,端部节点有挥舞位移及转角、摆振位移及转角、拉伸位移及扭转位移等一共6个自由度。为保证两端节点处位移及其转角的连续性,挥舞位移和摆振位移这2个自由度采用了两节点的Hermite插值,其他自由度则采用三节点的Lagrange插值。桨叶运动方程采用具有隐式性质的改进Newmark-Beta方法进行求解。

为获得准确的流场及声源信息,需要将流场和结构之间的数据信息进行耦合计算。本文发展了一个高效的CFD/CSD松耦合策略来进行数据信息的传递。CFD程序与CSD程序的耦合主要分为两个步骤:① 气动信息向结构计算的传递,主要通过传递CFD计算得到的气动力来实现。CFD程序在计算至少一周以后获得一个周期的升力、阻力和俯仰力矩,再代入结构计算程序(CSD)进行计算。②CFD气动计算中计入桨叶弹性变形作用,需要对网格进行弹性变形,由于CFD计算采用时间推进求解,因而需要在每步计算前对当前站点上的网格进行变形。

考虑到旋翼复杂流场数值计算的准确性,本文计入旋翼桨叶的实际运动,对旋翼进行配平计算以确定旋翼操纵量,从而使旋翼的拉力系数等满足设计要求。本文以旋翼拉力系数和挥舞一阶系数β1c和β1s为目标参数进行配平计算,以获得相似的尾迹形状和声学特性。

1.3 FW-H_pds方法

旋翼的气动噪声数值模拟一般采用基于FW-H方程的Farassat 1A公式。在此基础上,借鉴了Kirchhoff方法的思想,使用可穿透的空间积分面代替固体表面,对FW-H方程进行重新推导,所得的新方程可以用于预估旋翼跨声速状态的气动噪声,该新公式命名为FW-H_pds[16,20]。此时积分面不再被限制为固体边界,而是可以使用任意的空间曲面,流体运动可以穿透该空间曲面。新公式对固体边界仍然成立,当采用固定边界时,式中各积分项仍具有厚度噪声、载荷噪声和四极子噪声的物理意义。

式中:p′T为厚度噪声的声压;p′L为载荷噪声的声压;ρ0和c0分别为空气密度和声速;r为源点到观测点的距离;Ma为当前马赫数;Mar为r方向马赫数;vi为积分面运动速度;ui为积分面上流体的流动速度;Pij为压缩应力张量;Lr为桨叶表面载荷沿r方向的分量;[·]ret表示时间导数,下标ret表示延迟时间。

本文采用旋转积分面方法,选取桨叶表面为旋转积分面,从桨叶表面的贴体网格上提取声源信息,以获得准确的BVI噪声信息。

图2给出了基于CFD/CSD/FW-H_pds方程的综合模型噪声预测方法计算流程,具体步骤如下。

步骤1 求解Poisson方程,生成围绕桨叶的C-O型贴体正交网格和笛卡儿背景网格,确定桨叶网格和背景网格之间的运动嵌套关系。

步骤2 调用CSD求解器计算桨叶运动物理量,并进行配平计算,在流固耦合界面进行相关的数据传递,然后对上述生成的贴体网格进行变形和更新,确定贴体网格新的边界。

步骤3 在上述更新后的网格基础上,调用CFD流场求解器对旋翼流场进行数值模拟,流场更新计算完成后,得到新的桨叶气动力分布。

步骤4 将计算所得的新的桨叶气动力传递到CSD计算模块中,继续进行动力学计算,并将时间推进到下一旋转周期,转步骤2迭代计算。

步骤5 判断气动力是否收敛,若不收敛继续进行下一旋翼旋转周期的耦合求解;若收敛,则将噪声源信息传递给噪声计算模块。

步骤6 通过求解FW-H_pds公式计算旋翼气动噪声特性,并对计算结果进行相关分析。

2 算例验证

为验证建立的旋翼CFD/CSD耦合方法对旋翼前飞状态气动特性模拟的有效性,选取有风洞试验数据且具有详细结构参数的UH-60A直升机旋翼作为算例。计算状态为:前进比μ′=0.368,桨距角θ(t)=13.55°+3.39°cosψ(t)-9.62°sinψ(t),ψ(t)表示方位角。根据 UH-60A桨叶结构特性沿展向划分为50个有限元单元。

图3给出了考虑桨叶弹性变形的CFD/CSD耦合计算与刚性旋翼CFD计算的旋翼桨叶表面压力系数Cp分布与试验值[21]的对比,其中c为弦长,r/R表示桨叶剖面所在的相对半径。从图中对比可以看出,对于不同方位角,相比于刚性旋翼CFD计算,考虑桨叶弹性变形的CFD/CSD耦合计算方法的计算值与试验值吻合得更好,说明本文发展的耦合方法具有较高的精度,能适应旋翼前飞状态下的气动特性模拟,这为有效模拟旋翼BVI噪声特性提供了可靠的噪声源信息基础。

为验证本文建立的噪声计算方法对前飞状态旋翼噪声数值模拟的有效性,采用AH-1G/OLS模型旋翼作为算例,计算状态选择出现BVI现象的典型试验状态10014[22]:桨尖马赫数Matip=0.644,前进比μ′=0.164,桨盘倾角αTPP=1°,拉力系数CT=0.005 4,雷诺数Re=1.6×106。该状态中旋翼不仅有周期性的变距运动,而且有周期性的挥舞运动。旋翼桨叶的变距和挥舞的规律如下:桨距角θ(t)=6.14°+0.9°cosψ(t)-1.39°sinψ(t),挥舞角β(t)=0.5°-1.0°cosψ(t)。

图4给出了在旋翼前下方观察点MIC#9(坐标为(13.733c,-23.787c,-15.858c))位置处噪声声压时间历程的计算值与试验值的对比。该位置在BVI噪声较大的传播方向上。通过对比可以看出,采用FW-H_pds方法计算得到的旋翼BVI噪声的声压幅值结果和试验结果能够基本吻合。在相位和幅值上均能较为准确地计算出AH-1G/OLS在该状态下45°方位角左右处的声压正峰值,这也是旋翼桨-涡干扰状态的典型特征,表明该数值模拟方法可以较好地预测BVI噪声的主要特征,只是在复杂的BVI噪声声压局部细节变化之处有所差别。

3 IBC主动控制机理分析

基于上述分析方法和算例验证,本文重点进行了IBC主动控制方法的控制机理研究。首先对有/无IBC主动控制输入下UH-60A旋翼在斜下降飞行时的气动声学特性进行计算。该旋翼由4片桨叶组成。计算状态如下:Matip=0.642,μ′=0.164,αs=-4°,下降轨迹角为10°。计及IBC输入的桨叶桨距角为

式中:n为不同频率谐波的个数;θ0为总距;θ1C为横向周期变距;θ1S为纵向周期变距;θIBC为幅值;kIBC为频率阶次;ψIBC为相位角。若是单频谐波输入,则式(9)简化为

不同相位角、不同幅值及不同频率IBC主动控制输入下的噪声声压级(SPL)对比如图5所示。首先固定IBC主动控制幅值为2°、频率阶次为2/rev,对相位从0°～360°进行扫略。从图5(a)中可以看出,在控制相位扫略过程中,厚度噪声变化ΔSPL基本不随相位角的改变而变化,这说明IBC噪声主动控制对厚度噪声的影响微乎其微。而选取适当的相位角输入(如100°～200°),可以大幅度降低前行侧的BVI噪声,在150°相位角时,BVI噪声降低可超过5 d B。同时可以看出,选取适当的相位角输入,也可以降低后行侧的BVI噪声;但在相位角输入较小时,BVI噪声可能反而变的更大,并且噪声增大值会随着相位角的增加而迅速降低,相位角达到150°时,BVI噪声开始比没有控制时减小,可降低2 dB。

在相位扫略结果的分析基础上,重点进行了BVI噪声幅值扫略和频率扫略研究。图5(b)为在2/rev同频率谐波、150°同相位输入条件下对IBC幅值进行扫略得到的变化曲线,结果显示,在前行侧,随着IBC控制幅值输入的增大,BVI噪声降噪效果越来越好。但当IBC幅值输入到较大值时,降噪能力将趋于缓和。当幅值达到3°时,BVI噪声降低可达6.5 d B。

图5(c)给出了固定IBC主动控制幅值为2°、相位为150°,对频率进行扫略的噪声降低对比图。从图中可以看出,绝大部分的IBC控制频率输入都可以有效降低前行侧的BVI噪声,而且频率为2/rev的频率输入在单频谐波输入中效果最好,噪声减小可达5.5 dB。同时,混合谐波输入降噪效果略好于单频谐波输入。当采用2/rev和3/rev混合谐波输入时,BVI噪声降低超过7 dB。

为了清晰显示在空间范围内,BVI噪声的辐射特性和IBC主动控制对BVI噪声抑制的有效性,图6给出了2/rev频率阶次IBC控制下降噪效果较好的控制输入与无IBC控制输入下的噪声云图对比。从图6(a)未施加IBC控制的噪声声压级云图中可以看出,在旋翼桨盘的前下方集中很强的噪声能量,证明了BVI噪声具有很强的辐射方向性,其辐射方向指向旋翼桨盘的前下方,尤其是前行侧的前下方。从图6(b)和图6(c)的噪声变化云图(图中纵坐标Λ为桨盘平面至桨盘正下方的角度,横坐标为噪声观察位置相对于桨叶初始位置的方位角)可以明显看出,在前行侧BVI噪声得到了有效的降低(图中的虚线圆圈内),而该处正是BVI噪声最强烈的位置,这进一步证明了IBC控制方法可以有效降低BVI噪声。尽管在某些地方(实线方框区域内)噪声增大,但由于这些地方噪声原本就不大,即使增加了一些,总噪声相对其他噪声大的区域来说也并不高。总体来说,适当的IBC主动控制可以有效降低旋翼BVI噪声。

为进一步了解IBC主动控制降低BVI噪声的特性,图7(a)给出了3种典型IBC控制条件(无IBC控制、降噪效果好的较优IBC控制以及降噪效果不好的较差IBC控制)下的桨距输入和噪声特性对比。在频率为4/rev的IBC输入下,较优IBC控制和较差IBC控制时桨叶的桨距输入相位相反。图7(b)给出的3种不同IBC控制条件下的BVI噪声声压时间历程对比结果显示,较优IBC控制条件下的声压比无IBC控制的声压低,而较差IBC控制条件下的声压比无IBC控制的声压要高。较优IBC控制下的声压峰值比其他控制条件下的峰值要低,且声压时间历程曲线也更加光滑。从图7(c)3种不同IBC控制输入下的噪声频谱结果对比可知,在较优IBC控制条件下,BVI中频噪声可降低8～10 dB,而BVI噪声的主要部分是中频噪声,图中横坐标频率表示基频的倍数。

为进一步揭示IBC主动控制的降噪机理,首先在图8给出了IBC较优控制和无IBC控制下桨叶在不同方位角和不同径向位置处桨叶剖面的压力系数分布。从图中可以看出,加入IBC较优控制以后,在前行侧,尤其是桨-涡干扰的发生位置,桨叶剖面的上表面负压峰值低于无IBC控制的负压峰值,这将有利于抑制气流分离的产生,从而有利于改善对应位置剖面处的气动特性。而通过旋翼配平,旋翼的总载荷并没有减小。

为进一步分析载荷分布与BVI噪声降低的内在联系,图9给出了0°～180°不同方位角处IBC较优控制和无IBC控制下的桨叶上表面的压力等值线分布图。从图中可以看出,在大部分方位角处,有IBC控制的桨叶尖部的负压区域相对于无IBC控制桨叶尖部有一定的减弱,这也证明了前面的结论,即IBC主动控制可以适当改善桨叶尖部的气动特性。而BVI噪声在本质上属于载荷噪声,其噪声的大小与旋翼桨叶的载荷分布密切相关。从图中可以看出,施加了IBC主动控制后,在旋翼的前行侧(0°～180°方位角处),桨叶的上表面负压峰值减弱,尤其是在桨叶的尖部。而前行侧这些位置尤其是90°～180°方位角处正好是发生桨-涡干扰最严重的区域,因此该区域桨叶上表面负压峰值的减弱直接带来了旋翼BVI噪声的降低。

图10(a)给出了IBC较优控制和无IBC控制下在90°方位角处桨叶与桨尖涡的位置关系,涡量大小为0.4。长框表示该时刻桨叶所在的位置(方位角90°),虚线圈表示前面的桨叶脱出的涡此刻相对于桨叶的位置。从俯视图可以看出,加入IBC控制后,改变了桨尖涡的空间分布。从正视图可以发现,有IBC控制的旋翼桨尖与前面桨叶脱出的桨尖涡的距离比无IBC控制的距离大,这增加了桨尖涡到桨盘平面之间的距离,因此减弱了桨尖涡对旋翼桨叶的干扰,从而减小BVI噪声。从图10(b)中可以看出,当桨叶旋转到0°方位角处,采用IBC主动控制后,桨叶下方的脱落涡强度减弱,且涡离桨叶的距离较未加主动控制时相比更远。且从图10(b)和图10(c)中还可以看出,在桨盘的中心区域,从旋翼前飞方向吹过来的涡也明显减小,这也进一步降低了桨-涡之间的干扰强度,从而对抑制BVI噪声有利。

4 结 论

1)发展的基于CFD/CSD/FW-H_pds方程的综合噪声分析方法可以有效模拟桨-涡干扰发生时的旋翼非定常气动载荷和噪声特性。

2)选取合理的IBC主动控制输入,可以有效降低旋翼的BVI噪声,噪声降低可超过7 dB;混合谐波的IBC控制效果比单频谐波的IBC控制效果更好。

3)在较优IBC控制条件下,声压峰值比其他IBC控制要低,声压时间历程曲线也更光滑,可以显著降低BVI中频噪声。

4)通过本文IBC降噪机理的分析可以发现:IBC主动控制可以降低桨叶剖面的负压峰值,改善桨叶表面的低压区域,从而改善气动特性;同时IBC主动控制改变了桨尖涡的结构,减小了桨尖涡的集中程度,并且可以有效增加桨叶与桨尖涡之间的距离,从而降低桨-涡干扰噪声。

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Active control mechanism of rotor BVl noise based on lBC method

Nl Tongbing,ZHAO Qijun*,MA Li

National Key Laboratory of Science and Technology on Rotorcraft Aeromechanics,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing 210016,China

A CFD/CSD/FW-H_pds coupling method is established to investigate the mechanism for rotor blade-vortex interaction(BVl)noise reduction based upon individual blade control(lBC)technique.The rotor aeroacoustics is closely related to the blade deformation,the airload characteristic and the blade-tip vortex structure.ln order to simulate the blade airload characteristic and blade-tip vortex structure effectively and have better capture ability for separated flows,the Navier-Stokes equations with Spalart-Allmaras turbulence model are adopted as the governing equations for the forward flight flowfield.The third-order MUSCL interpolation scheme and flux-difference splitting Roe scheme are used in spatial discretization,and the dual-time stepping method is employed in temporal discretization while the implicit LU-SGS scheme is used to march in the pseudo time step.ln order to improve the calculation accuracy of elastic deformation of blade,a CSD module is developed based on Hamilton's variational principles.Combined with high-accuracy CFD solver,a CFD/CSD coupling strategy is developed to adapt for elastic deformation and load characteristics simulation of blades.Based upon the simulated flowfield by CFD/CSD coupling method,calculations on aeroacoustic characteristics of the rotor are conducted based on the FW-H_pds equations with the penetrable integral surface.The numerical verifications of flowfield and noise analysis methods are first completed.The aeroacoustic characteristics of the UH-60A rotor in oblique descending flight are then calculated with and without lBC.Comparisons of the effects of different control parameters such as phase angle,amplitude and frequency on rotor aeroacoustic characteristics show that with lBC active control,the negative pressure peak of the blade surface(especially the blade-tip surface)in the advancing side decreases,resulting in decrease of the blade airloads where the BVl phenomenon occurs.ln addition,with lBC,the blade-tip vortex concentration decreases,and the distance between the blade and the blade-tip vortex increases,resulting in significant reduction of the blade vortex interaction noise.The BVl noise can be reduced about 5-7 dB with reasonable parameter combination of phase angle,amplitude and frequency.

rotor;blade-vortex interaction(BVl)noise;noise active control;Navier-Stokes equations;FW-H_pds method;CFD/CSD coupling method;individual blade control(lBC)

2016-09-01;Revised:2016-09-21;Accepted:2016-11-05;Published online:2016-11-21 14:39

URL:www.cnki.net/kcms/detail/11.1929.V.20161121.1439.012.html

s:National Natural Science Foundation of China(11572156);A Project Funded by the Priority Academic Program Development of Jiangsu Higher Education lnstitutions

V211.52

A

1000-6893(2017)07-120744-13

10.7527/S1000-6893.2016.0284

2016-09-01;退修日期:2016-09-21;录用日期:2016-11-05;网络出版时间:2016-11-21 14:39

www.cnki.net/kcms/detail/11.1929.V.20161121.1439.012.html

国家自然科学基金(11572156);江苏高校优势学科建设工程资助项目

*通讯作者.E-mail:zhaoqijun@nuaa.edu.cn

倪同兵,招启军,马砾.基于lBC方法的旋翼BVl噪声主动控制机理[J].航空学报,2017,38(7):120744.Nl T B,ZHAO Q J,MA L.Active control mechanism of rotor BVl noise based on lBC method[J].Acta Aeronautica et Astronautica Sinica,2017,38(7):120744.

(责任编辑:鲍亚平,李明敏)

*Corresponding author.E-mail:zhaoqijun@nuaa.edu.cn