閆國華 袁艷

摘要：隨著飛機噪聲適航審定越來越嚴格，飛機降噪便成為了主要關注點。發(fā)動機噪聲是飛機噪聲的主要噪聲源，因此準確的發(fā)動機噪聲預測對噪聲適航審定工作具有重要意義。本文基于ANOPP2的發(fā)動機各部件噪聲預測模型并結合基準航跡對發(fā)動機總噪聲進行噪聲預測計算方法研究。以某飛機型號為算例進行發(fā)動機總噪聲預測計算，計算結果與歐洲航空安全局提供的數(shù)據(jù)進行對比；驗證了該發(fā)動機噪聲預測模型的有效性和準確性，為飛機適航審定工作提供參考，以降低適航審定的成本和提高適航審定工作的效率。

關鍵詞：Heidmann模型；SAE模型；Smith & Bushell模型；Stone模型；發(fā)動機噪聲預測；基準航跡

中圖分類號：V235.1文獻標識碼：ADOI：10.19452/j.issn1007-5453.2021.04.004

隨著乘機舒適度的逐漸提高，選擇乘坐飛機出行的旅客日益增加，這使機場的吞吐量逐年遞增，航班起落數(shù)也成倍增長。而飛機頻繁的起飛降落必定會帶來相應的環(huán)境問題，其中飛機噪聲影響特別顯著。為了降低飛機噪聲帶來的不良影響，國際民航組織（ICAO）就其問題提出了噪聲適航審定標準[1]。

機體噪聲和發(fā)動機噪聲是飛機的兩個主要噪聲源，但隨著各種復合材料的研制，機體噪聲已經(jīng)下降到一定范圍之內(nèi)。發(fā)動機產(chǎn)生的噪聲在飛機噪聲中占比最大，所以對發(fā)動機整體噪聲預測很有必要。國外學者對飛機噪聲預測的研究相對比較成熟，早在1980年，Elwood[2]等就提出了利用相關參數(shù)預測飛機噪聲級的方法以及Ulf Michel[3]提出通過對物理參數(shù)對飛機噪聲進行控制；同時國外航空發(fā)動機各制造商對發(fā)動機噪聲進行了研究，如通用電氣（GE）公司、賽峰集團（SAFRAN）等。對飛機噪聲預測的研究主要有美國國家航空航天局（NASA）的噪聲項目、歐盟的XNOISE噪聲項目、日本宇宙航空研究開發(fā)機構（JAXA）聲學項目以及德國航空航天中心開發(fā)用于初步設計階段分析飛機噪聲輻射[4]名為PANAM的預測工具。其中處于領先水平的NASA開發(fā)了對飛機噪聲研究工作有重要促進作用的 ANOPP2噪聲預測[5]系統(tǒng)，因計算結果保真度以及精度較高，逐漸成為了飛機噪聲評估分析的基礎。我國相關研究雖起步較晚，喬渭陽[6-7]等不斷對技術方法進行改進與完善促進國內(nèi)對飛機噪聲研究的進步；劉興強[8]等在飛機噪聲抑制方面做相關研究以及閆國華[9-10]等結合適航對風扇噪聲和燃燒室噪聲做了相關研究。

本文主要研究在適航規(guī)定的基準航跡狀態(tài)下發(fā)動機噪聲的預測方法，通過對ANOPP2提出的發(fā)動機部件噪聲的預測模型進行整合計算，并驗證其算法的有效性，最終提出預測發(fā)動機噪聲的算法框架，為噪聲適航審定工作提供了一種參考。

1發(fā)動機噪聲預測模型

進氣風扇噪聲、燃燒室噪聲、渦輪噪聲以及噴流噪聲構成了發(fā)動機噪聲。ANOPP2算法提出了前述4個發(fā)動機部件噪聲的預測方法，預測方法都是半經(jīng)驗公式計算模型。模型通過輸入大氣環(huán)境參數(shù)、發(fā)動機幾何、性能參數(shù)，輸出為無量綱化的均方聲壓的函數(shù)，函數(shù)與50～10000Hz范圍內(nèi)的24個中心頻率、極向性角和方位角相關。發(fā)動機的噪聲源組成如圖1所示。

1.1部件預測算法

1.1.1風扇噪聲預測模型Heidmann

1.4預測計算流程圖

由于MATLAB具備高效的數(shù)值計算功能以及完備的圖形處理功能等特點，因此選用MATLAB作為本文程序編寫的工具。飛行狀態(tài)下發(fā)動機噪聲預測算法的程序流程框圖如圖2所示。

圖2可分為三部分：第一部分為數(shù)據(jù)的處理模塊，主要包括航跡計算模塊、發(fā)動機噪聲預測模塊以及環(huán)境參數(shù)和發(fā)動機性能參數(shù)的輸入，統(tǒng)稱數(shù)據(jù)的處理模塊，目的是為后續(xù)提供數(shù)據(jù)支持。第二部分為噪聲的預測計算模塊，根據(jù)數(shù)據(jù)的處理模塊提供的數(shù)據(jù)計算聲壓級、感覺噪聲級的計算以及確定10dB降區(qū)間。10dB降區(qū)間后文有闡述。第三部分為所需數(shù)據(jù)輸出模塊，根據(jù)判別條件完成有效感覺噪聲級的計算。

2進場航跡計算推導

飛機由適航噪聲審定[18]由起飛、邊線、進場三個噪聲測量點組成。由于發(fā)動機在低功率運轉時（飛機進場）噪聲比較明顯，本文就對飛機進場航跡的計算進行闡述。

航跡的計算是基于牛頓力學定律的，飛機姿態(tài)受力如圖3所示。

由于本文所研究的發(fā)動機沒有裝配到實際的飛機上，但飛機在飛行狀態(tài)下具有噪聲輻射特性，則假設發(fā)動機裝在波音737-300上，機型的相關數(shù)據(jù)可注冊NASA的ANP數(shù)據(jù)庫查閱，根據(jù)查閱的數(shù)據(jù)結合民航規(guī)章要求以及飛機姿態(tài)力學分析，得出的進場航跡剖面圖如圖4所示。

圖中飛機以762m高度、飛行速度V1進場，V2表示飛機著陸速度，V3表示滑跑速度。進場點距著陸點在跑道14.54km處，噪聲測量點距著陸點2km處，飛機著陸后滑跑距離為896m。

3應用算例

3.1輸入?yún)?shù)

實際的噪聲適航審定中，我國CCAR36部[20]給出了符合適航審定程序的大氣環(huán)境參數(shù)，以保證測量值準確性。環(huán)境相關參數(shù)見表1。

除了需要環(huán)境參數(shù)，還需要輸入所采用算例的幾何、性能參數(shù)。本文使用的發(fā)動機預測機型為CFM56-7B，由于涉及的參數(shù)眾多，而這些參數(shù)可以通過制造商手冊可以獲取，就不一一列舉，其中部分相關參數(shù)見表2。

3.2預測結果

將上述參數(shù)結合噪聲適航審定所需的對應航跡進行發(fā)動機噪聲預測計算。根據(jù)國際適航規(guī)章中規(guī)定在極方向性角為20°～160°的范圍內(nèi)每0.5s測量一次噪聲源所產(chǎn)生的聲壓級，以便觀察到噪聲源在整個測量中的聲壓級值變化規(guī)律。

PNLTM-10dB降區(qū)間也稱為10dB降區(qū)間。就適航審定要求，在10dB降區(qū)間每0.5s取一個點。算例機型在進場狀態(tài)下一共34個航跡點設為Y軸，24個中心頻率為X軸，對應聲壓級值為Z軸。下面給出了各部件聲壓級云圖如圖5～圖8所示。

根據(jù)各部件聲壓級云圖可以得出整臺發(fā)動機的壓級對比圖如圖9所示。

通過云圖展現(xiàn)方式可以更加直觀地觀察到發(fā)動機各部件在對應基準航跡上聲壓級的變化規(guī)律和趨勢。還給出各部件噪聲與發(fā)動機噪聲的對比圖，能體現(xiàn)出各部件的貢獻值，本文以進場航跡為例，發(fā)現(xiàn)在進場狀態(tài)下，對發(fā)動噪聲整體影響最大的三個部件是風扇、渦輪以及尾噴管。結合圖4～圖10便能得出在航跡上某點或者某段時間哪一個部件對發(fā)動機噪聲影響最大。

經(jīng)式（18）、式（19）計算，該算例機型發(fā)動機在飛機進場狀態(tài)下最大單音修正感覺噪聲級PNLTM值隨時間的變化曲線如圖10所示。

通過本文的發(fā)動機噪聲預測模型算法計算，算例機型中發(fā)動機產(chǎn)生的有效感覺級值為90.15dB。從歐洲航空安全局[21]可以查閱到各型號類別機型的合格有效感覺噪聲級值，該算例機型在實際的適航審定進場狀態(tài)下產(chǎn)生的有效感覺噪聲級EPNL為96.4dB，發(fā)動機在實際適航審定進場狀態(tài)下產(chǎn)生的有效感覺噪聲級為91.872dB。實際發(fā)動機測量值與本文所使用的發(fā)動機噪聲預測算法的結果相差1.722dB，相對誤差僅為1.874%。該誤差范圍符合適航審定要求，表明本文所使用的發(fā)動機噪聲預測模型算法的有效性，并且準確性和精度較高，可用于發(fā)動機噪聲預測計算。

4結論

根據(jù)ICAO相關的噪聲適航審定規(guī)章，利用ANOPP2中的發(fā)動機各噪聲源的預測模型結合適航審定的進場航跡，對CFM56-7B發(fā)動機在進場狀態(tài)下的總噪聲進行了預測計算方法研究，得出以下結論：

（1）創(chuàng)新性地采用三維聲壓級云圖的方式對計算結果進行展示，直觀且便于理解。

（2）根據(jù)各部件聲壓級云圖以及發(fā)動機聲壓級對比圖，可得進場狀態(tài)下發(fā)動機噪聲貢獻值從大到小排序依次為風扇噪聲、渦輪噪聲、噴流噪聲、燃燒室噪聲，為發(fā)動機制造廠商對發(fā)動機降噪提供參考。

（3）構建的飛行狀態(tài)下發(fā)動機噪聲預測框架，預測誤差小于2%，可靠度較高，能實現(xiàn)發(fā)動機噪聲的快速評估；以縮短適航取證的周期。

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（責任編輯皮衛(wèi)東）

作者簡介

閆國華（1964-）男，博士，教授。主要研究方向：飛機噪聲適航審定。

袁艷（1994-）女，碩士研究生。主要研究方向：飛機噪聲適航審定。

Tel：18382273135

E-mail：1057571151@qq.com

Research on Noise Prediction Method of Engine Based on ANOPP2

Yan Guohua，Yuan Yan*

Civil Aviation University of China，Tianjin 300300，China

Abstract： As aircraft noise airworthiness certification becomes more stringent， aircraft noise reduction has become a major concern. As engine noise is the main noise source of aircraft noise， the prediction of engine noise plays an important role in noise airworthiness certification. In this paper， based on the ANOPP2， the noise prediction model of each engine component is combined with the reference track to predict and calculate the total engine noise. An aircraft model is used as an example for the calculation of the total engine noise prediction. The calculation results are compared with the data provided by the European Aviation Safety Agency； the validity and accuracy of the engine noise prediction model are verified， which provides a reference for the aircraft airworthiness certification work to reduce the cost of airworthiness certification and improve the efficiency of airworthiness certification.

Key Words： Heidmann model； SAE model； Smith & Bushell model； Stone model； engine noise prediction； reference track