湍流结构与气动噪声频谱相似率关系研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    91752204
  • 项目类别:
    重大研究计划
  • 资助金额:
    370.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0906.流动噪声与气动声学
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Since the foundation of aeroacoustics, the understanding of sound generation from turbulence is primarily based on acoustic analogy theory, which regards the source term as a superposition of quadrupoles or other most simple sources . Some other researchers attempted to investigate sound generation directly based on the turbulence structures. However, the dispute on sound generation mechanism from turbulent flows has never stopped for decades. To provide more comprehensive and convincing answers, it desires to accomplish detailed experiments and to develop effective methods for establishing the quantitative relations between aerodynamic noise and turbulence structures. In this project, jet noise and slat noise are selected for investigation. The generation mechanisms and propagation laws of shear-layer turbulence noise and wall-bounded turbulence noise are to be studied by using advanced testing techniques and computational aeroacoustic methods. Specifically, space-time evolution of turbulence within the source region is to be visualized by adopting Time-Resolved Particle Image Velocimetry. In addition, near-field of noise distribution and far-field noise directivity are going to be measured. Meanwhile, Large Eddy Simulation is to be accomplished to compare with the experiments. Sound-intensity-vector field from the source to far field is to be constructed by acoustic-streamline analyzing technique which is based on intensity measurements. The position and intensity of sound sources are localized and reconstructed by inverse beamforming techniques. The main focus will be on the quantitative analysis of noise spectrum similarities between the turbulence structures of different scales and near/far-field noise. Noise control methods are then to be developed based on the understanding of turbulence structures.
自气动声学学科诞生以来,对湍流发声的理解大多基于声类比理论,即假设湍流声源是由四极子等最基本的简单声源构成。尽管有研究者尝试直接基于湍流结构本身研究湍流发声,但目前对湍流发声机理的认识仍存在较大争议。倘若期望从根本上解决该问题,必须获取翔实可靠的实验数据,同时发展行之有效的定量分析方法将湍流结构和气动噪声直接关联。本项目将以喷流噪声和缝翼噪声为对象,采用先进的实验测试技术和计算气动声学方法研究剪切湍流和壁面湍流噪声产生机理与传播规律,具体通过高频响应粒子成像测速和声场测试,结合大涡模拟方法获取可靠的声源区湍流结构的时空演化规律、近声场分布和远声场特性,基于声强测量的声流线分析技术构建从声源发声向远场传播整个过程的声强矢量场,并与波束成形技术相结合确定气动声源位置和强度,重点研究并建立不同尺度湍流结构和远/近声场气动噪声频谱相似率的定量关系,进而发展有针对性的基于湍流结构的气动噪声控制方法。

结项摘要

喷流噪声与机体噪声是飞机噪声的主要声源之一,其发声机理和频谱相似律是重要的基础科学问题。本项目发展了谱差分+界面通量重构的计算气动声学方法、高阶格子玻尔兹曼湍流噪声模拟方法以及非负L1/2范数最小化的麦克风阵列声源定位方法等适用于复杂湍流结构发声的数值模拟与实验数据分析方法。在喷流噪声相似律研究方面,建立了基于纹影技术的喷流湍流结构与气动噪声一体化测试平台,开展了喷流湍流结构与气动噪声相似律的试验测试与数值模拟研究,揭示了超音速喷流啸音的模态转换机制及喷流-机翼安装效应的产生与辐射机理。建立了不同喷流湍流结构与气动噪声频谱相似律的定量关系及预测公式,并在此基础上发展了针对孤立喷流噪声与喷流机翼安装效应噪声的控制技术。在机体噪声相似律研究方面 ,本项目基于L1/2范数正则化的麦克风阵列声源定位方法采用该方法深入研究了缝翼噪声和襟翼侧缘噪声。实验证实了襟翼侧缘存在两个独立的非相干声源,一个声源位于襟翼侧缘的前半部分,主要产生中高频噪声;另一个声源位于襟翼侧缘的后半部分,是中低频噪声的主要来源。这两个噪声源的低频频谱都满足Strouhal数相似律,高频频谱满足Helmholtz数相似律。此外,本项目新发现了两个重要的机体噪声源,翼身结合部噪声和短舱/吊挂/缝翼结合部噪声,并分析了相应的发声机理和频谱相似律规律。研究发现:翼身结合部噪声主要是由马蹄涡和缝翼侧缘涡产生的,其噪声频谱满足Helmholtz数相似律;短舱/吊挂/缝翼结合部噪声随攻角增加而显著增加,低频满足Strouhal数相似律,高频满足Helmholtz数相似律。这些研究成果将为建立飞机噪声预测方法和开发降噪技术奠定基础。

项目成果

期刊论文数量(32)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(18)
专利数量(0)
Numerical modeling of submicron particles for acoustic concentration in gaseous flow
亚微米颗粒在气流中声学浓度的数值模拟
  • DOI:
    10.1121/10.0000568
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    The Journal of the Acoustical Society of America
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Jizhou Liu;Xiaodong Li;Fang Q.Hu
  • 通讯作者:
    Fang Q.Hu
吊挂安装效应对热喷流噪声影响实验
  • DOI:
    10.13224/j.cnki.jasp.2018.05.005
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    航空动力学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    何敬玉;李晓东
  • 通讯作者:
    李晓东
A multiple-relaxation-time collision model for nonequilibrium flows
非平衡流的多重弛豫时间碰撞模型
  • DOI:
    10.1063/5.0046866
  • 发表时间:
    2021-03
  • 期刊:
    Physics of Fluids
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Yangyang Shi;Xiaowen Shan
  • 通讯作者:
    Xiaowen Shan
Identification of Flap Side-Edge Two-Source Mechanism Based on Phased Arrays
基于相控阵的襟翼侧边双源机构辨识
  • DOI:
    10.2514/1.j060377
  • 发表时间:
    2021-07
  • 期刊:
    AIAA Journal,
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Baohong Bai;Dakai Lin;Xiaodong Li
  • 通讯作者:
    Xiaodong Li
Nonconvex L1/2 Minimization Based Compressive Sensing Approach for Duct Azimuthal Mode Detection
基于非凸 L1/2 最小化的压缩感知方法用于管道方位模式检测
  • DOI:
    10.2514/1.j059341
  • 发表时间:
    2020-06
  • 期刊:
    AIAA Journal
  • 影响因子:
    2.5
  • 作者:
    Bai Baohong;Li Xiaodong;Zhang Tao;Lin Dakai
  • 通讯作者:
    Lin Dakai

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其他文献

肿瘤微卫星不稳定检测方法综述
  • DOI:
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沙冬青脱水素基因提高转基因紫花苜蓿的耐旱性
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  • 通讯作者:
    房永雨
Behaviors of Zn2GeO4 under high pressure and high temperature
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  • DOI:
    10.1088/1674-1056/25/7/076101
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Chin. Phys. B
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    贺端威
翼型尾缘噪声源空间分布与辐射特性关系
  • DOI:
    10.13224/j.cnki.jasp.2016.11.019
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    航空动力学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    柏宝红;李晓东
  • 通讯作者:
    李晓东
Competing role of catalysis-coagulation and catalysis-fragmentation in kinetic aggregation behaviours
催化凝聚和催化破碎在动力学聚集行为中的竞争作用
  • DOI:
    10.1088/1674-1056/19/12/128201
  • 发表时间:
    2010-12
  • 期刊:
    Chinese Physics B
  • 影响因子:
    1.7
  • 作者:
    柯见洪;李晓东;林振权;宋美霞
  • 通讯作者:
    宋美霞

其他文献

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李晓东的其他基金

声衬流动阻力产生机理与吸声性能基础研究
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  • 批准年份:
    2000
  • 资助金额:
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  • 批准号:
    59606003
  • 批准年份:
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相似国自然基金

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相似海外基金

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  • 项目类别:
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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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