某型空调轴流风扇的气动噪声仿真分析Word文档下载推荐.docx
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其中带短导管轴流风扇的流场分析使用FLUENT软件,分析模型和输入数据由美的研发中心的游斌博士提供。
SYSNOISE模型的网格在FLUENT模型网格的基础上快速生成得到。
本文目的在于SYSNOISE流体声学功能演示和抛砖引玉,并未对计算结果的准确程度特别关注。
实际上本题计算结果的准确性由FLUENT流场计算的精度和SYSNOISE声学计算精度共同决定,我们这里只选取了FLUENT计算初期的部分流场结果,初始条件扰动较大,导致噪声计算的结果可能偏大。
共计算了6~2300Hz之间的噪声分布,这里只列出部分结果。
根据与游斌博士的交流,做了两种不同网格密度的SYSNOISE模型进行验证。
一种是严格按照CFD导出网格的密度,直接生成对应的SYSNOISE模型;
另一种是按照声学分析理论进行了网格稀疏化的SYSNOISE模型。
对两种模型的内声场计算结果进行了对比,结果基本完全一致。
但是第二种稀疏化模型(有效频率已经达到8000Hz的计算速度大幅度增加。
实
际应用中建议使用第二种模型。
2、分析流程
CF
Dcomputationintimedomain(e.g.L
ES–LargeEddySimulation;
DES
图1SYSNOISE的流体声学分析流程图
具体的分析流程如下:
A在FLUENT模型网格基础上快速生成各种密度的SYSNOISE模型网格。
B使用FLUENT软件对带短导管轴流风扇的流场进行非稳态分析,并在时域内输出流
场的分析结果。
(FLUENT分析模型和输入数据由美的研发中心游斌博士提供。
C使用SYSNOISE的流体声学模块直接读入FLUENT的流场分析结果,并生成相应的
气动噪声声源,这里主要是壁面流体压力脉动产生的二极子声源。
D使用SYSNOISE强大的(耦合声学边界元(AcousticBEM功能进行整个声场的
谐波分析计算和结果后处理输出。
本文使用内外DBEM模型在短导管的端部进行耦合来模拟开放导管情况,内模型由导管壁面与风扇之间构成的空腔组成(法线方向指向空腔内侧,外模型由导管壁面组成(法线方向指向空腔外侧。
图2内外声场耦合的边界元模型及不同的网格密度对比
3、结果分析
3.1二极子声源提取结果
下面列出的是SYSNOISE进行二极子声源提取的结果,为了对比说明SYSNOISE的计算流程中对CFD网格进行疏化处理,然后得到适当密度的声学网格的适用性,这里包含了两种网格密度模型的对比:
(左列—稀疏网格;
右列—CFD网格,因为网格太密影响云图显示,所以特别将网格隐藏不显示:
图2二极子声源提取的结果及不同的网格密度对比
从结果图形可以直观看出,两种不同密度的网格所得到的声源特征基本是完全一致的,无论从分布趋势和数值大小,从声学意义上都表现出很好的一致性。
3.2内部声场分布的计算结果
为了方便进一步从声场计算数值上进行模型的对比,我们首先在假设内声场封闭的前提下进行了两种不同密度网格的对比计算。
下面列出了SYSNOISE进行内部声场分布计算的结果
(包含两种网格密度模型的对比:
左列—稀疏网格;
右列—直接CFD网格:
图3封闭内声场模型的计算结果及不同的网格密度对比从结果图形可以直观看出,两种不同密度的网格所得到的内部声场特征也基本完全一致,无论从分布趋势和数值大小,都表现出很好的一致性。
但是稀疏化模型(有效频率已经达到8000Hz的计算速度大幅度增加,所以实际应用中一般都要使用稀疏化的声学网格模型。
某型空调轴流风扇的气动噪声仿真分析2006LMS首届用户大会论文集3.3真实声场模型(内外耦合)的计算结果最后,利用稀疏化的网格模型建立了真实的轴流风扇内外声场耦合模型,进行完整的轴流风扇噪声辐射模拟分析。
下面列出的是SYSNOISE进行内外部声场分布计算的结果(左列—内声场;
右列—外声场6
某型空调轴流风扇的气动噪声仿真分析2006LMS首届用户大会论文集7
某型空调轴流风扇的气动噪声仿真分析2006LMS首届用户大会论文集图4真实内外声场耦合模型的计算结果4、结论与建议从计算结果看到,气动噪声的声源主要来自风扇迎风面的中上部、以及对应的管路壁面部位。
内部声场的气动噪声主要分布在出风侧,幅值较高。
而外部声场的气动噪声主要分布在风扇平面内,而不在风扇的流场方向上。
本结论与航空领域的螺旋桨平面噪声现象比较一致。
根据上面的分析对比过程,SYSNOISE可以非常方便地解决这类流体声学分析问题,高效准确地得到气动声学的内外声场分布。
关键的是,SYSYNOISE的流体声学功能可以直接与其久经考验并得到公认的振动声学分析模块无缝集成和耦合起来,解决更加复杂的流体声学问题:
包括声学有限元/无限元及其耦合;
直接/间接声学边界元及其耦合;
流体与结构的声振耦合;
吸声材料模型;
快速ATV及其优化技术;
以及贡献量分析和大规模问题的并行计算技术等等。
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