航空发动机燃烧室边线噪声预测方法

闫国华 孟丽莎

摘要：民用航空业的发展促使发动机的性能越来越好，燃烧室所产生的噪声也成为不可忽视的一部分。燃烧室产生的噪声无法直接测得，目前是通过半经验模型可得到预测噪声。本文提出飞机发动机燃烧室边线噪声的预测方法，先算出起飞航迹，然后采用SAE算法预测发动机燃烧室静态噪声，通过修正因子修正到边线状态，从而获得噪声级。采用Matlab编程实现噪声的预测，不仅极大缩短工作时间，并且也节省大量人力物力，为今后燃烧室的噪声研究提供了一种可供参考的方法。

关键词：燃烧室噪声，SAE算法;边线噪声;修正因子;起飞航迹

中图分类号：TB53 文献标识码：A

发动机产生的噪声在飞机整体噪声中的占比是最大的，而在发动机产生的噪声中，燃烧室所产生的噪声又是一个重要部分。目前对于降低噪声的研究越来越重要。在边线状态下对燃烧室噪声有精准的预测，可以为飞机的适航审定提供有力依据，不仅能减少人力、物力和财力，还能减少产生不好的后果。因此，采用静态噪声预测算法，考虑影响因素后修正到边线状态，从而获得边线测量点处的噪声级。

1 边线状态下燃烧室噪声预测

1.1 静态噪声算法

燃烧室噪声的预测方法中使用最广泛的是SAE算法[1]。用到的参数见表1。

1/3倍频程内远场均方声压的方程式表示为：

无量纲源到观察者的距离r_s^*定义为：

声功率Π*跟燃燒室人口和出口状态有关：式中：H为涡轮传输损失因子，H²为涡轮传输损失函数：

涡轮传输损失是低压涡轮设计点温度下降的函数。光谱函数S是log₁₀（f/f₀）的函数，如图1所示，指向性函数D是跟极化指向角B相关的，如图2所示。

峰值频率f_p为：

总噪声是均方声压乘以发动机数量Ne。声压级SPL定义为：

1.2 修正因子

航空器噪声合格审定标准规定，边线基准噪声的测量点与试验场跑道中心线平行，并且与该线的距离为450m处的边线上一点，飞机在起飞后这个点处会产生最大的边线噪声。目前的修正因子有噪声源移动效应、大气声衰减、发动机数量，还有飞机本身产生的噪声[2，3]。本文研究的是燃烧室部件在适航审定中在边线处产生的噪声值，在边线处，由于掩蔽效应，可忽略发动机数量对另一侧发动机噪声所产生的影响。噪声源移动效应、大气声衰减是本文考虑重点[4，5]。飞机噪声审定测量点位置图如图3所示。

1.2.1 噪声源移动效应

噪声源移动效应包括多普勒效应和噪声源的振幅修正[6]。多普勒效应是噪声源相对于传声器移动所产生的频率漂移，计算公式为：式中：f_flight为飞行频率，f_static为静态频率，Ma为飞行马赫数，θ为飞行航迹与飞机和传声器之间连线的夹角。

振幅修正是声源相对于传声器移动所需进行的声压级修正，计算公式为：式中：SPL_flight为飞行声压级，SPL_static为静态声压级，如上所述，K为常数，理论值为40。

1.2.2 大气声衰减

大气的声衰减与频率、温度和湿度之间的关系用下列等式表示：其中：

σ（i）为衰减系数，单位为dB/100m;θ为温度，单位为℃;H为相对湿度，以百分比表示。

2 起飞航迹计算

目前使用最多的用于计算起飞航迹的方法是分段建模法，它的原理是将飞机的起飞轨迹分割成不同的小航段，每航段近似为一条直线。航迹是对飞机在时间和空间上的描述。地面轨迹是飞机起飞航迹在地面上的垂直投影，并且与垂直的飞行剖面共同形成三维的航迹[7～9]。每个航段都与航段终点坐标、飞行速度以及发动机功率相关。

2.1 计算方法

2.1.1 起飞滑跑

起飞滑跑距离就是飞机从松刹车点到起落架收回沿跑道滑跑和飞过的距离。在该阶段中，飞机加速飞驶，速度从零开始急速增加。其中当量起飞滑跑距离S_T08为：式中：W为飞机的起飞总重量，N为发动机数量。

2.1.2 恒速爬升

在该航段的爬升速度是由初始爬升速度校准得到的，计算公式为：式中：C为与襟翼角度相关的系数，W为飞机松刹车时的总重量。

2.1.3 加速爬升和襟翼收缩

该阶段是在飞机初始爬升之后，此阶段的初始参数值就是初始爬升段的最后终点参数值。其中片段轨迹在地面投影的长度为S_a：

2.1.4 襟翼收缩后的额外加速和爬升

爬升角度、高度通过计算得到。其中高度必须用插值法进行估算方可得到。飞机的平均爬升角计算公式为：

2.2 计算实例

CFM56-7B服役于波音737-800，可以从ANP数据库获取波音737-800的起飞程序步骤数据。噪声测试期间所获得的噪声数据被严格记录在ANP数据库中。查阅数据库中的各项起飞数据，通过计算可以得到737-800的起飞航迹，如图4所示。

3 燃烧室边线噪声预测实例

3.1 翰入参数

用CFM56-7B发动机为预测实例，在中国民用航空规章（CCAR）第36部关于噪声所规定的基准条件下，即标准海平面大气压101.325kPa，大气温度298.15K，相对湿度70%，应用Matlab编程预测在边线噪声测量点处的燃烧室噪声值。输入参数见表2。

3.2 预测结果分析

通过Matlab的预测计算[10]，可以得到总声压级OASPL，A加权声压级和有效感觉噪声级EPNL，其随角度的变化如图5一图7所示。从图5中可以看出，总声压级是在与进气道角度120°的时候达到了最大为97.09dB，在20°～80°之间总声压级的大小波动不大，在80°～120°之间，总声压级迅速的增加，120°之后下降。

从图6中可以看出，最大A加权声压级为90.15dB，在20°～80°之间总声压级的下降的幅度不大，在80°～120°之间，总声压级迅速的增加，120°之后下降。

从图7中可以看出，有效感觉噪声级同样在120°处取得最大值98.36dB，从峰值点开始随着角度的增大减小迅速。

由这三个图可知，噪声级在80°的时候有拐角，在拐角右端80°～120°之间上升幅度很大，说明80°之后燃烧室对整体噪声影响加大，后因尾喷的影响而减小。

4 结束语

结合适航规章中的规定，用SAE算法预测并修正了发动机燃烧室边线噪声，得到了CFM56-7B发动机燃烧室在边线条件下的有效感觉噪声级，通过上述的分析，可以得到如下结论：

（1）SAE算法可以较好地预测出燃烧室部件静态噪声，并且可以极大减少工作量。

（2）在使用分离技术得到燃烧室噪声的基础上，通过预测方法得到的燃烧室噪声更便于使用。

（3）通过燃烧室噪声的预测，为研发出更加低噪声的发动机提供了更有力的依据。

参考文献

[1]NASA Technical Memorandum 83199 Part 2.Aircraft noiseprediction program theoretical manual[Z].NASA，1982.

[2]中国民用航空局.CCAR-36-R1航空器型号和适航合格审定噪声规定[S].北京：中国民用航空局，2007.

[3]闫国华，刘勇.喷气式发动机地面静态噪声测试数据的修正方法[J].噪声振动与控制，2014，34（6）：71-74.

[4]閆国华，聂平，苑文学.民用航空涡扇发动机核心机噪声预测评估[J].噪声振动与控制，2017，37（4）：80-84，109.

[5]刘锦虎，闫国华，谢福.利用航空发动机静态远场噪声数据预测飞行噪声级[J].噪声与振动控制，2012，32（2）：91-94.

[6]闫国华，孔鹏.民用飞机噪声预测影响因素分析叨.机械研究与应用，2017，6（30）：153-155.

[7]李嘉琳.飞机飞行航迹计算[D].西安：西北工业大学，1991.

[8]蔡良才，王声，郑汝海，等.飞机起飞着陆航迹测试与分析[J].东南大学学报：自然科学版，2002，32（2）：264-267.

[9]ECAC.Report on standard method of computing noise contoursaround civil airports[R].France：ECAC，1997.

[10]曹弋.Matlab教程及实训[M].第2版，北京：机械工业出版社，2013.