一种用于风机气动噪声的预测方法技术

本发明专利技术公开了一种风机噪声预测方法，具体地说是一种用于风机气动噪声的预测方法。它包括如下步骤：步骤1）：将风机叶片沿着展向非均匀地划分出多个叶素；步骤2）：将翼型产生噪声的五种模型应用到每个叶素上，计算每个叶素上各种声源产生的声压级；步骤3）：在每个叶素上运用叶素—动量方法求得相对速度和当地马赫数；步骤4）：通过XFOIL程序计算得到边界层参数；步骤5）：将各叶素上的噪声源进行叠加，从而得到整个风机的声压级或声功率级。其有益效果是，将模型应用于300kW风机的噪声预测，计算的声功率级及总声功率级与实验测量的声功率级进行比较分析，得出该方法可以有效预测风机气动噪声。

A method for predicting aerodynamic noise of fans

The invention discloses a fan noise prediction method, in particular to a method for predicting the aerodynamic noise of a blower. It includes the following steps: 1): wind turbine blade along the spanwise non uniformly divided into a plurality of leaf pigment; step 2): noise will be generated five airfoil model is applied to each blade element, the sound pressure level is calculated for each leaf on a variety of sound sources generated; step 3: in each) on the blade by blade element momentum method to obtain the relative velocity and the local Maher number; step 4): get the boundary layer parameters by XFOIL calculation program; step 5): each blade on the noise source are superimposed to obtain the fan or the sound pressure level of sound power level. The utility model has the advantages that the noise model is applied to the 300kW fan prediction, compares the sound power level and the total sound power level with the experimental measurement of sound power level, it is concluded that the method can effectively predict the aerodynamic noise of fan.

【技术实现步骤摘要】
一种用于风机气动噪声的预测方法
本专利技术涉及一种风机噪声预测方法，具体地说是一种用于风机气动噪声的预测方法。
技术介绍
风能是可再生能源中发展最快的清洁能源之一，极具大规模开发和商业化发展的前景，因而，风能的开发利用已受到世界各国的高度重视。随着风能的全球普遍发展，用以产生风能的风机可能会接近于人口密集区域，因而风机产生的噪声问题已成为风机设计人员和制造商所面临的挑战。因此，快速、准确地预测风机产生的噪声是一个重要课题，这可以为风机设计和制造提供可靠的数据支持，从而有助于风机降噪技术的研究。风机产生的噪声机理主要分为两大类：1)湍流入流噪声，它是风机叶片和吹向它的湍流相互作用产生的；2)风机叶片翼型自激励产生的噪声，它是由叶片翼型边界层和近尾迹内的气流和翼型本身作用产生的，这些噪声主要源自翼型的后缘，主要包括：a)湍流边界层后缘噪声；b)气流分离失速产生的噪声；c)层流边界层涡脱落产生的噪声；d)叶尖涡形成产生的噪声；e)后缘钝厚度导致涡脱落产生的噪声。针对风机产生噪声机理，Brooks，Pope及Marcolini给出了反映风机叶片翼型自激励噪声的五种半经验关系的数学描述，这些关系是基于NACA0012翼型的二维风洞测量数据得到的叶尖涡形成噪声除外)。在模型中，将二维计算结果作为输入，Lowson和Fiddes研究了模型中所用到的边界层后度。Wagner等人利用涡格子方法计算整个流场，运用XFOIL程序计算当地的边界层参数。PatrickJ.Moriarty等人研究一种改进的半经验预测方法，并用于风机的噪声预估。基于噪声产生机理，Wei-JunZhu等人研究了半经验预测模型，特别是在翼尖区域采用了一种新的翼尖修正技术，从而更好地提高预测翼尖涡形成噪声的准确性。随着计算机硬件发展，以及计算流体力学和计算气动声学的研究，文献采用求解N-S方程和声传播方程的混合方法，用于数值模拟风机产生的噪声，这种方法的计算成本非常大，目前，它还不能用于低噪声风机的快速设计。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种能够有效预测风机气动噪声的用于风机气动噪声的预测方法。为了解决上述技术问题，本专利技术的用于风机气动噪声的预测方法，包括如下步骤：步骤1)：将风机叶片沿着展向非均匀地划分出多个叶素；步骤2)：将翼型产生噪声的五种模型应用到每个叶素上，计算每个叶素上各种声源产生的声压级；步骤3)：在每个叶素上运用叶素—动量方法求得相对速度和当地马赫数；步骤4)：通过XFOIL程序计算得到边界层参数；步骤5)：将各叶素上的噪声源进行叠加，从而得到整个风机的声压级或声功率级。所述步骤2)中，翼型的噪声计算方法包括：步骤21)：计算出湍流边界层后缘噪声；步骤22)：计算出气流分离失速产生的噪声；步骤23)：计算出层流边界层涡脱落产生的噪声；步骤24)：计算出叶尖涡形成产生的噪声；步骤25)：计算出后缘钝厚度导致涡脱落产生的噪声。所述步骤21)中，湍流边界层后缘噪声模型为其中，为翼型压力面的声压级表达式，为翼型吸力峰面的声压级表达式，δ*表示边界层位移厚度，分别为压力面、吸力面的边界层位移厚度，r为观察者与风力机噪声源的距离,M为马赫数，为低频指向性函数，A为基于Strouhal数的经验形函数，St＝(fδ*/U)为Strouhal数,其中，Stp是基于的Strouhal数，Sts是基于的Strouhal数，f为频率，U为当地速度，γ＝0.24+0.096log(z0)+0.016(logz0)2为指数率系数，长度尺度的表达式为其中，z0为地表粗糙度，z为距离地面的高度，其它的3个经验关系为：St1＝0.02M-0.6，W1＝W1(Rec)为振幅函数，Re为雷诺数，c为翼型弦长，Rec表示以c为特征长度的雷诺数(后同)，其中α为攻角；所述步骤22)中，当迎角较大时，边界层发生分离后，就会产生这种失速后噪声；描述气流分离失速噪声的经验关系与权利要求3类似，其模型为：其中，B为基于Strouhal数的经验形函数，St2＝0.02M-0.6，W2为振幅函数。所述步骤23)中，层流边界层涡脱落噪声是由后缘涡脱落与后缘上游层流边界层内不稳定波的反馈循环形成的，这种噪声源最可能发生在翼型的压力面，本质上是一种谐波；层流边界层涡脱落噪声模型为其中，δp为翼型压力面的边界层厚度，G1，G2，G3是基于Strouhal数、雷诺数及迎角的经验性函数，St'是基于δp的Strouhal数，St'peak＝St'peak(Rec)是峰值Strouhal数，(Rec)0＝(Rec)0(α)。所述步骤24)中，涡从钝的后缘脱落后，就会产生这种噪声，若后缘厚度与后缘边界层厚度的尺度相差很大时，它在总的辐射噪声中会占有很大的比例；这种噪声源的频率和振幅主要是由后缘的几何形状决定的；后缘钝性涡脱落噪声模型为：其中，h为后缘厚度，为翼型压力面和吸力面的位移厚度的平均值，ΨTE为后缘角，St”是基于h的Strouhal数，为峰值Strouhal数，G4，G5为经验函数。所述步骤25)中，叶尖处的后缘与叶尖涡相互作用会产生气动噪声，这种噪声源与其它几种噪声源不同，因为它实质上是三维的；产生这种噪声的声压级是涡长度的函数，它与风机叶片上的展向载荷分布有关；通常叶尖噪声小于后缘噪声，但是，它会导致高频噪声的增强；叶尖涡形成的噪声模型为：其中，Mmax＝Mmax(αtip)为叶尖涡形成区域的最大马赫数，ltip＝ltip(αtip)为后缘处叶尖涡的展向宽度；St”'是基于ltip的Strouhal数。本专利技术的有益效果是，风机的气动特性可以由叶素-动量方法确定；充分考虑到气流的风剪切和塔影效应，更准确的计算来流风速，为有效预测湍流入流噪声，在每个叶片截面，单独计算湍流强度和长度尺度；翼型产生噪声模型中的压力面和吸力峰面的边界层参数可以由XFOIL程序计算得到，为验证半经验模型的有效性，将模型应用于300kW风机的噪声预测，计算的声功率级及总声功率级与实验测量的声功率级进行比较分析，得出该方法可以有效预测风机气动噪声。附图说明图1为本专利技术用于风机气动噪声的预测方法的流程图；图2为本专利技术中声功率级的计算与测量值的对比图；图3为本专利技术中不同风速情况下的声功率级。具体实施方式下面结合附图和具体实施方式，对本专利技术的用于风机气动噪声的预测方法作进一步详细说明。本专利技术的用于风机气动噪声的预测方法，包括如下步骤：步骤1)：将风机叶片沿着展向非均匀地划分出多个叶素；步骤2)：将翼型产生噪声的五种模型应用到每个叶素上，计算每个叶素上各种声源产生的声压级；步骤3)：在每个叶素上运用叶素—动量方法求得相对速度和当地马赫数；步骤4)：通过XFOIL程序计算得到边界层参数；步骤5)：将各叶素上的噪声源进行叠加，从而得到整个风机的声压级或声功率级。步骤2)中，翼型的噪声计算方法包括：步骤21)：计算出湍流边界层后缘噪声；湍流边界层后缘噪声模型为其中，为翼型压力面的声压级表达式，为翼型吸力峰面的声压级表达式，δ*表示边界层位移厚度，分别为压力面、吸力面的边界层位移厚度，r为观察者与风力机噪声源的距离,M为马赫数，为低频指向性函数，A为基于Strouhal数的经验形函数，St＝(fδ*/U)为Strouh本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于风机气动噪声的预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1)：将风机叶片沿着展向非均匀地划分出多个叶素；步骤2)：将翼型产生噪声的五种模型应用到每个叶素上，计算每个叶素上各种声源产生的声压级；步骤3)：在每个叶素上运用叶素—动量方法求得相对速度和当地马赫数；步骤4)：通过XFOIL程序计算得到边界层参数；步骤5)：将各叶素上的噪声源进行叠加，从而得到整个风机的声压级或声功率级。

【技术特征摘要】
1.一种用于风机气动噪声的预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1)：将风机叶片沿着展向非均匀地划分出多个叶素；步骤2)：将翼型产生噪声的五种模型应用到每个叶素上，计算每个叶素上各种声源产生的声压级；步骤3)：在每个叶素上运用叶素—动量方法求得相对速度和当地马赫数；步骤4)：通过XFOIL程序计算得到边界层参数；步骤5)：将各叶素上的噪声源进行叠加，从而得到整个风机的声压级或声功率级。2.按照权利要求1所述的用于风机气动噪声的预测方法，其特征在于：所述步骤2)中，翼型的噪声计算方法包括：步骤21)：计算出湍流边界层后缘噪声；步骤22)：计算出气流分离失速产生的噪声；步骤23)：计算出层流边界层涡脱落产生的噪声；步骤24)：计算出叶尖涡形成产生的噪声；步骤25)：计算出后缘钝厚度导致涡脱落产生的噪声。3.按照权利要求2所述的风机气动噪声的预测方法，其特征在于：所述步骤21)中，湍流边界层后缘噪声模型为其中，为翼型压力面的声压级表达式，为翼型吸力峰面的声压级表达式，δ*表示边界层位移厚度，分别为压力面、吸力面的边界层位移厚度，r为观察者与风力机噪声源的距离,M为马赫数，为低频指向性函数，A为基于Strouhal数的经验形函数，St＝(fδ*/U)为Strouhal数,其中，Stp是基于的Strouhal数，Sts是基于的Strouhal数，f为频率，U为当地速度，γ＝0.24+0.096log(z0)+0.016(logz0)2为指数率系数，长度尺度的表达式为其中，z0为地表粗糙度，z为距离地面的高度，其它的3个经验关系为：St1＝0.02M-0.6，W1＝W1(Rec)为振幅函数，Re为雷诺数，c为翼型弦长，Rec表示以c为特征长度的雷诺数(后同)，其中α为攻角。4.按照权利要求2所述的风机气动噪声的预测方法，其特征在于：所述步骤22)中，当迎角较大时，边界层发生分离后，就会产生这种失速后噪声；描述气流分离失速噪声的经验关系与权利要求3类似，其模型为：

【专利技术属性】
技术研发人员：司海青，徐洋，
申请(专利权)人：镇江市丹徒区粮机厂有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32