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民机机体边线噪声预测方法研究

2021-09-05闫国华李成晨

航空科学技术 2021年3期

闫国华 李成晨

摘要:随着大涵道比发动机的广泛应用以及发动机降噪技术的发展,机体噪声在飞机总噪声中的占比逐渐增大。为了能够快速、直接地获得飞机机体在适航状态下的噪声级,利用噪声预测方法,对机体边线噪声进行了研究。由于边线噪声适航审定测量点的位置并不固定,所以通过对噪声-功率-距离(noise-power-distance,NPD)数据作插值计算从而得到边线上任意一点的噪声级,进而确定出该点的具体位置。然后结合飞行航迹,在波音方法的基础上通过修正完善建立了一套应用于噪声适航审定领域内的机体噪声预测算法。最后通过实例计算,结果表明该算法不仅能够较好地预测出在实际情况下的机体噪声,还能够直观地反映出机体噪声的指向性,而这对于后续机体降噪工作的开展以及飞机适航取证都具有十分重要的意义。

关键词:机体噪声;适航状态;噪声预测;边线噪声适航审定测量点;波音方法

中图分类号:TB533.2文献标识码:ADOI:10.19452/j.issn1007-5453.2021.03.002

飞机噪声主要来源于发动机和机体产生的噪声。在20世纪早期时候,发动机噪声一直是飞机最主要的噪声源,直到70年代初期,随着大涵道比发动机的诞生,大幅降低了来自发动机的噪声,使得机体噪声在飞机总噪声中的占比愈发突出[1]。机体噪声主要是由流经机体表面的气流所引起的压力脉动产生,其本质属于空气动力噪声[2]。而在民用飞机早期设计阶段,为了指导机体各主要参数的制定,必须开展对于机体噪声的适航预计工作[3]。为此,国内外的学者进行了相关的研究。美国的M.R.Fink在经过大量试验研究后开发出了第一代机体噪声预测方法[4],该方法经过后续不断的修正完善已经变得相对比较成熟,但是它的经验函数过于简单,缺乏对于高频组件的建模,无法较好地模拟出在实际情况下的机体噪声。因此,波音公司在Fink方法的基础上经过多年的发展先后提出了两套方法,均基于能量(声功率)和频谱特性的思想进行建模,新一代的方法也被收录在ANOPP2中[5],具有较高的预测精度。国内在2000年前后由中国飞机强度研究所牵头,对波音公司以及ANOPP中的预测模型開展了系统研究,并在此基础上成功地开发出了中国自己的飞机噪声预测系统,但由于当时技术的限制,导致噪声源模型和噪声预测方法等都存在较大的局限性以及不完善的地方[6]。此外,国内众多高校的研究人员也开展了针对机体噪声的研究,西北工业大学的乔渭阳等[7]研究了机体噪声的声学特性,但是缺乏与适航的紧密联系;宋文萍等[2]对机体噪声的预测方法进行了概述,但是并没有深入应用层面的研究。随着国产大飞机C919的首飞成功,对于开展独立自主的民机适航审定工作已经变得迫在眉睫,因此研究适航状态下的机体噪声预测具有十分重要的意义。

本文利用ANOPP2中精度更高、可移植性更好的波音机体噪声预测模型,通过结合飞行航迹以及噪声适航审定测量点从而建立了一套机体噪声预测算法,并以某型民用飞机为例,对机体边线噪声进行预测。

1飞机起飞航迹

飞机起飞航迹是由起飞、初始爬升、加速爬升以及襟翼收缩等阶段组成的,利用ANP数据库提供的机型数据以及标准航迹算法可以求出不同飞机的起飞航迹[8]。

1.1航迹算法

1.1.1起飞滑跑

起飞滑跑是指飞机从跑道刹车释放点开始沿着地面滑跑直到收回起落架的过程,其中所经过的距离也被称为等效起飞滑跑距离,表达式为:

1.2航迹计算结果

通过计算可得,当起飞重量为78154kg时,该型飞机的航迹数据见表1。

利用MATLAB软件的数据可视化功能将航迹数据图像化,从而得到该型飞机的起飞航迹剖面图,如图1所示。

2边线噪声适航审定测量点

根据国际民航组织(ICAO)关于噪声标准的规定,飞机噪声适航审定需要测量飞机在飞越、边线和进近三点处的噪声级[9],如图2所示。然而适航相关规章并没有给出边线噪声适航审定测量点的具体位置,只说明该点是平行于跑道中心线且距离为450m的边线上的一点,而且该点的噪声级还必须为边线上的最大值[10]。为了确定该点的位置,需要借用NPD数据的帮助。NPD数据作为ANP数据库的组成部分,它将噪声级定义为在特定飞机类型、变型以及相关飞行配置(起飞和进场时的襟翼设置)的条件下距离d和功率P的函数[11]。因此通过对距离参数和功率参数作插值计算,并将结果进行修正处理后,便可得到飞机在边线上的最大噪声级。

2.1边线有效感觉噪声级

2.1.1距离参数

2.1.2功率参数

功率参数是指飞机发动机的功率,它沿着航段的长度而变化,因此在计算时需要定义一个等效的航段功率P。如今大型客机大多采用涡扇发动机直接输出推力,因此动力输出不再使用“马力”“千瓦”等功率表示,而用推力(单位N,kN)表示。本文利用发动机的修正净推力(corrected net thrust,CNT)来表征功率,其表达式为:

2.1.3插值计算

当得到距离参数和功率参数的表达式之后,根据NPD数据提供的飞机在指定距离和功率下的噪声级,利用拉格朗日插值法分别对距离参数和功率参数进行插值计算,如图4所示。由于本文研究的是在适航状态下的机体噪声预测,而噪声适航审定领域内又把有效感觉噪声级(effective perceived noise level,EPNL)作为噪声主观评价的参数[12],因此计算结果采用有效感觉噪声级EPNL来表示。

2.1.4噪声级修正

由于NPD是基于飞机在特定的参考速度下沿着一条无限长的水平航迹稳定飞行所得到的数据,而根据起飞航迹可知,飞机在实际飞行过程中是基于分段航迹的,并不是一条水平航迹,因此需要对插值计算结果进行修正处理。表达式为:

2.2确定测量点的位置

根据起飞航迹计算结果以及适航相关规定,给出了该型飞机在边线2400~5200m范围内的噪声级变化曲线,如图5所示。

从图5中可以看出当水平距离为3.93km时,有效感觉噪声级达到最大值94.44EPNdB。通过查询欧洲航空安全局提供的喷气式飞机噪声数据库可知[13],该型飞机在边线测量点的噪声标准水平为93.6EPNdB,这与本节的插值计算结果相差0.84EPNdB,符合CCAR36部中关于噪声水平限制的要求[14]。因此,本文将边线上距离飞机刹车释放点为3.93km的地点视为边线噪声适航审定测量点的所在位置。

3飞机机体噪声预测算法

利用机体噪声预测算法分别算出機体各个噪声源的噪声,然后将其整合后得到机体总噪声,最后通过噪声传播修正求出机体噪声在地面测量点处的1/3倍频程的声压级数据。

3.1机体噪声预测模型

波音方法分别预测了与缝翼、襟翼和起落架相关的噪声级,如图6所示,其中缝翼的预测方法由Sen等[15]提出,Guo等[16-18]则提出了襟翼侧缘噪声和起落架噪声的预测方法。经验函数与全尺寸模型的数据相关联,以产生作为频率和极指向角函数的未衰减的1/3倍频程声谱。频谱为多普勒频移,以考虑飞机向前飞行带来的影响。在半经验襟翼侧缘和起落架预测方法中显性地包含了对流放大,而在经验缝翼方法中则隐性地包含了对流放大,这是因为它是专门从风洞数据发展而来的方法。这些方法都被限制在50~10000Hz之间的1/3倍频程的中心频率上,通过输入几何参数和流动参数来预测噪声。

4机体边线噪声的计算分析

将该型飞机的起飞航迹与测量点位置代入机体噪声预测算法中,从而求出机体在边线噪声适航审定测量点处的远场噪声级。

4.1参数输入

根据CCAR36部中的规定,飞机噪声合格审定的基准条件包括大气压101325Pa、相对湿度70%、环境温度25°和零风速等[22]。飞机机体的几何参数见表2。

4.2预测结果

有效感觉噪声级EPNL是在最大单音修正感觉噪声级PNLTM的10dB降区间内对单音修正感觉噪声级PNLT进行积分得到的,而单音修正感觉噪声级PNLT则是在感觉噪声级PNL的基础上对噪声频谱的不规则性进行修正得到的。表3给出了机体及其各个噪声源的感觉噪声级的预测值,通过计算可知,机体在边线噪声适航审定测量点的有效感觉噪声级为79.21EPNdB,而该型飞机在边线的噪声标准水平为93.6EPNdB,机体预测噪声占飞机实际噪声的84.63%。根据现代亚声速民用运输机的典型噪声源分布结果可知,边线机体噪声占飞机总噪声的83.33%,这与本文的计算结果相差1.3%,在可接受范围之内,因此该预测结果是有效的。

4.3机体噪声的指向性

图8给出了飞机在起飞过程中位于不同位置时机体噪声源的噪声辐射强度的变化曲线,其中极指向角为飞机飞行航迹与飞机中心到测量点之间的夹角。从图中可以看出机体噪声源具有明显的指向性,当极指向角小于50°时,主起落架是最大的噪声源;而当极指向角大于50°后,襟翼侧缘是最大的噪声源。

4.4机体噪声的方位指向角

机体噪声级是一个关于频率、极指向角和方位指向角的函数,其中方位指向角表示飞机在测量点与航迹剖面垂直的平面内的水平转角。当测量点位于跑道中心线时,方位指向角为0,而当测量点位于边线时,方位指向角与飞机所在的位置有关。图9给出了测量点位于边线一侧时方位指向角随极指向角的变化曲线,当极指向角增大时,飞机沿着起飞航迹爬升,距离地面的高度增加,导致方位指向角逐渐减小。

5结论

利用本文建立的機体适航噪声预测算法对某型民用飞机的机体边线噪声进行了计算分析,通过预测结果可以得到以下结论:

(1)利用ANP数据库提供的基本参数可以求出飞机的起飞剖面以及航迹数据。

(2)通过对ANP数据库中的NPD数据做插值计算,可以得到飞机在起飞过程中任意位置处的噪声级,并由此可以求出边线上的最大噪声级,进而确定出边线噪声适航审定测量点的具体位置。

(3)通过与适航测量结果进行对比,飞机机体边线噪声预测算法能够较好地预测出实际情况。

(4)机体噪声具有明显的指向性,在边线状态下,襟翼侧缘和主起落架是机体噪声中最主要的噪声源。

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(责任编辑陈东晓)

作者简介

闫国华(1964-)男,教授。主要研究方向:航空发动机噪声适航审定。

李成晨(1996-)男,硕士研究生。主要研究方向:飞机噪声适航审定。

Tel:18822129185E-mail:1292127528@qq.com

Research on Prediction Method of Airframe Lateral Noise of Civil Aircraft

Yan Guohua,Li Chengchen*

Civil Aviation University of China,Tianjin 300300,China

Abstract: With the wide application of high bypass ratio engine and the development of engine noise reduction technology, the proportion of airframe noise in total aircraft noise is increasing. In order to obtain the noise level of airframe in airworthiness condition quickly and directly, the airframe lateral noise is studied by means of noise prediction. Because the location of the measurement point of the lateral noise airworthiness certification is not fixed, the noise level of any point on the lateral can be obtained by interpolating the NPD data, and then the specific location of the point is determined. Then, combining flight path, a set of airframe noise prediction algorithm applied in the field of noise airworthiness certification is established by modifying and perfecting the Boeing method. Finally, an example is given to show that the algorithm can not only predict the airframe noise in the actual situation, but also intuitively reflect the directivity of the airframe noise, which is of great significance for the subsequent airframe noise reduction work and aircraft airworthiness certification.

Key Words: airframe noise; airworthiness condition; noise prediction; lateral noise airworthiness certification measurement point; Boeing method