A Novel Numerical Approach for Generation and Propagation of Rotor-Stator Interaction Noise
Notice bibliographique
Résumé
As turbofan engine designs move towards bypass ratios >12 and corresponding low pressure ratios, fan rotor blade tip Mach numbers are reduced, leading to rotor-stator interaction becoming an important contributor to tonal fan noise. For future aircraft configurations employing boundary layer ingestion, non-uniform flow enters the fan. The impact of such non-uniform flows on the generation and propagation of rotor-stator interaction tones has yet to be assessed. In this thesis, a novel approach is proposed to numerically predict the generation and propagation of rotor-stator interaction noise with distorted inflow. The approach enables a 42% reduction in computational cost compared to traditional approaches employing a sliding interface between the rotor and stator. Such an interface may distort rotor wakes and can cause non-physical acoustic wave reflections if time steps are not sufficiently small. Computational costs are reduced by modelling the rotor using distributed, volumetric body forces. This eliminates the need for a sliding interface and thus allows a larger time step size. The force model responds to local flow conditions and thus can capture the effects of long-wavelength flow distortions. Since interaction noise is generated by the incidence of the rotor wakes onto the stator vanes, the key challenge is to produce the wakes using a body force field since the rotor blades are not directly modelled. It is shown that such an approach can produce wakes by concentrating the viscous forces along streamtubes in the last 15% chord. The new approach to rotor wake generation is assessed on the GE R4 fan from NASA's Source Diagnostic Test, for which the computed overall aerodynamic performance matches the experiment to within 1%. The rotor blade wakes are generated with widths in excellent agreement and depths in fair agreement with the experiment. An assessment of modal sound power levels computed in the exhaust duct indicates that this approach can be used for predicting downstream propagating interaction noise.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».