發(fā)布時間：2021-07-19 15:06

　　基于伴隨方法的梯度求解具有與設(shè)計變量數(shù)目無關(guān)的特點(diǎn),適合多參數(shù)、高維度的優(yōu)化控制。本文基于伴隨方法對非定常二維可壓縮方腔流致噪聲開展了初步的主動控制研究,其長深比L/D=2,基于深度的雷諾數(shù)（Re）為3000。同時,為了實(shí)現(xiàn)長時域的流動控制,引入預(yù)測控制技術(shù)提高伴隨過程的穩(wěn)定性,成功實(shí)現(xiàn)對長時域流動噪聲的主動控制。方腔上方的剪切層由于Kelvin-Helmholtz不穩(wěn)定性快速增長,卷起的旋渦會撞擊到后拐角從而產(chǎn)生強(qiáng)的噪聲輻射。在開展方腔噪聲控制之前,首先開展了流場對后拐角附近激勵的敏感性分析,結(jié)果表明后拐角壓力振蕩對方腔前緣邊界層附近區(qū)域非常敏感。因此,在方腔前緣邊界層附近區(qū)域基于伴隨方法施加了二維時空變化的體積力,并成功降低了噪聲輻射。結(jié)果表明當(dāng)前的主動控制改變了近場聲源區(qū)壓力振蕩分布,在全輻射方向上抑制了噪聲,總聲壓級最大降幅約2dB。 

【文章來源】：空氣動力學(xué)學(xué)報. 2020,38(05)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

伴隨優(yōu)化控制的整個流程圖

由于方腔流動中強(qiáng)非線性效應(yīng)的影響，控制時域過長時會導(dǎo)致計算的敏感性難以收斂甚至得到錯誤的結(jié)果。為了克服這個問題，本文采用Model Predictive Control方法把長時域分解為多個短時域進(jìn)行模擬[28]，即滾動時域技術(shù)，如圖2所示，其中Tα為迭代遞進(jìn)步長。1.3 計算模型及數(shù)值方法

本文主要研究層流流經(jīng)長深比L/D=2的開式方腔流動，來流馬赫數(shù)Ma=0.5，基于方腔深度的雷諾數(shù)Re=3000，方腔前緣處的動量厚度δ=1/52.8L，如圖3所示�？臻g離散格式采用7點(diǎn)色散關(guān)系保持格式（DRP），時間推進(jìn)采用4階RungeKutta方法。伴隨過程和直接過程中，每個時間步內(nèi)在全方向上采用十階顯式濾波格式來保證數(shù)值計算過程的穩(wěn)定性。上游來流、下游出流和遠(yuǎn)場采用無反射邊界條件，方腔來流經(jīng)過一段無滑移邊界后過渡到黏性等溫壁面。為了抑制聲波在遠(yuǎn)場邊界的反射，在遠(yuǎn)場邊界附近采用了緩沖區(qū)技術(shù)。計算域上游最遠(yuǎn)距離方腔前緣8D，下游最遠(yuǎn)距離后拐角8D，法向最遠(yuǎn)處距離方腔唇口8D，遠(yuǎn)場緩沖區(qū)寬度為2D。DNS和伴隨過程采用同樣的數(shù)值格式，時間推進(jìn)的步長取為Δtc∞/D=0.002。短時域優(yōu)化時長為Tc∞/D=20，優(yōu)化推進(jìn)5個短時域，迭代遞進(jìn)步長Ta=1/2T，總優(yōu)化時域tc∞/D=60。2 方法驗(yàn)證

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]連續(xù)伴隨方法在二維高超聲速進(jìn)氣道優(yōu)化中的應(yīng)用[J]. 高昌,張小慶,賀元元,吳穎川,樂嘉陵.  空氣動力學(xué)學(xué)報. 2020(01)
[2]典型構(gòu)型空腔模型設(shè)計與流動/噪聲特性研究[J]. 楊黨國,劉俊,王顯圣,施傲,周方奇,鄭曉東.  空氣動力學(xué)學(xué)報. 2018(03)
[3]方腔流致振蕩及噪聲的數(shù)值研究[J]. 萬振華,周林,孫德軍.  空氣動力學(xué)學(xué)報. 2012(03)



本文編號：3290916