非轴向流动中无人机旋翼噪声预测的频域声学模型实验评估

《Aerospace Science and Technology》：Experimental evaluation of a frequency-domain acoustic model for drone rotor noise prediction in non-axial flows

　　

虽然低保真度声学模型在无人机旋翼设计中高效且广泛使用，但基于实验测量认识其能力和局限性至关重要。本研究对一种广泛使用的频域声学模型进行了彻底的实验评估，该模型用于预测非轴向流入条件下前飞的旋翼噪声。该模型采用Hanson公式进行旋转噪声（tonal noise）预测，气动输入来自叶片单元动量理论（Blade Element Momentum Theory, BEMT）。研究人员在消声风洞中对一个两叶片旋翼进行了气动和声学测量，覆盖了广泛的倾斜角、流入速度和转速范围。结果表明，该模型在大多数运行条件下对叶片通过频率（Blade Passing Frequency, BPF）处的旋转噪声预测达到了满意的精度，在低到中等转速下误差低于5 dB。然而，在高转速和浅倾斜角下出现显著低估。数据缩减分析进一步揭示，预测误差通常随着前进比的减小而增加，但未观察到与倾斜角的明显相关性。此外，实验中观察到的噪声指向性模式的变化未被当前模型捕捉到，这可能归因于建模方法的固有局限性。这些发现证明了低保真度频域声学模型在快速噪声评估中的实用价值，同时突出了在对所有飞行状态都需要高精度的应用中的关键限制。

### 论文解读：非轴向流动中无人机旋翼噪声预测的频域声学模型实验评估

**研究背景与问题**

自2010年代无人机（UAV）技术快速发展以来，多旋翼无人机的噪声问题成为其融入城市环境的主要障碍。旋翼产生的流致噪声是主要噪声源，促使大量研究聚焦于噪声机制、低噪声设计及噪声感知路径规划。当前，实验测量和高保真仿真虽常用，但计算成本高昂。低保真度噪声预测模型因计算效率高，在原型设计和优化中不可或缺。然而，现有模型验证多局限于悬停状态和轴向流动，而多旋翼无人机主要在前飞状态运行，旋翼经历非轴向来流。因此，系统评估这些模型在非轴向流动条件下的准确性及局限性至关重要。已有研究如Kotwicz Herniczek等对比了Gutin、Barry-Magliozzi和Hanson模型，但主要针对高雷诺数螺旋桨噪声且来流多为轴向。Yunus等和Wang等虽涉及非轴向流入，但仅限于单一倾斜角或流速。缺乏对非轴向来流下频域声学模型全面的实验评估，促使本研究开展。

**研究内容与结论**

研究人员在消声风洞中对一架两叶片旋翼（直径229 mm，翼型NACA4412）进行了气动和声学测量，覆盖了广泛的倾斜角（0°至30°）、流入速度（0至12 m/s）和转速（3000至7000 RPM）。基于Hanson频域公式和叶片单元动量理论（BEMT）构建了低频声学模型，并评估其预测时间平均推力和旋转噪声（tonal noise）的能力。结果表明：该模型在大多数工况下对叶片通过频率（BPF）处的旋转噪声预测误差低于5 dB，但在高转速和浅倾斜角（如15°）下显著低估噪声，最大误差超过10 dB。预测误差随前进比（J）减小而增大，但与倾斜角无明显相关性。模型未能捕捉实验中观察到的噪声指向性模式变化，这归因于Hanson公式中忽略高阶谐波和简化流动效应的固有局限性。研究结论强调了低保真度频域模型在快速噪声评估中的实用性，同时指出其在所有飞行状态下高精度预测的关键约束。该论文发表在《Aerospace Science and Technology》。

**主要关键技术方法**

研究人员采用了以下关键技术方法：（1）基于Hanson频域公式（Hanson’s formulation）的旋转噪声预测模型，该模型源自Goldstein广义声学类比，适用于非轴向来流；（2）结合混合叶片单元动量理论（hybrid blade element momentum theory, HBEM）的气动求解器，用于计算叶片载荷分布；（3）在消声风洞中进行同步气动（推力传感器）和声学（远场麦克风阵列）实验，测量两叶片旋翼在不同倾斜角（0°-30°）、流入速度（0-12 m/s）和转速（3000-7000 RPM）下的性能；（4）数据缩减分析，评估预测误差与前进比（J）、倾斜角等参数的相关性。实验样本为单一旋翼几何结构，无样本队列来源。

**研究结果**

**1. 几何参数与坐标系**
通过定义旋翼几何参数（弦长、俯仰角沿径向分布）及坐标系（风洞坐标系、旋翼轴坐标系），研究人员建立了实验与预测的基准。旋翼为两叶片、逆时针旋转（俯视图），直径229 mm，翼型NACA4412。

**2. 气动结果**
实验测量了时间平均推力，并与BEMT预测值对比。结果显示，在中低转速下预测推力与实验吻合良好（误差约5-10%），但在高转速（6000-7000 RPM）时预测值偏高，尤其在浅倾斜角下。这归因于BEMT模型未考虑流动分离和三维效应。

**3. 声学结果**
主要关注第一阶BPF及其谐波的声压级（SPL）预测。在所有倾斜角和流入速度下，模型对第一阶BPF的预测误差在低至中等转速（3000-5000 RPM）时低于5 dB；高转速（6000-7000 RPM）时误差增大，浅倾斜角（15°）下低估可达10-15 dB。高阶谐波（如2×BPF）预测误差更大，模型系统性低估。

**4. 预测误差分析**
通过数据缩减，研究人员发现预测误差（绝对值）与前进比（J）呈强负相关：当J < 0.2时误差显著增大，而高J（>0.4）时误差较小（<5 dB）。倾斜角未显示明显相关性，但高转速下的浅倾斜角组合导致最大误差。这提示模型局限性源于简化诱导入流和忽略尾迹畸变。

**5. 指向性分析**
实验表明，随着倾斜角增大，BPF声级的指向性峰值向旋翼下游方向偏移，这种变化在低转速下更明显。然而，当前模型预测的指向性基本对称，未能捕捉这一偏移。原因在于Hanson公式假设均匀稳态载荷，忽略非轴向流入导致的叶片载荷相移和流动非定常性。

**讨论与结论**

研究讨论指出，模型低估高转速、浅倾斜角下的噪声可能与BEMT预测推力偏高（即载荷过大）且噪声集中度不足有关；同时，Hanson公式忽略叶片涡相互作用和湍流入流噪声，导致高阶谐波预测偏差。结论部分（翻译自原文）为：“本研究对一种低保真度频域声学模型进行了系统的实验评估，该模型用于预测前飞状态下两叶片无人机旋翼的气动噪声。模型集成了基于BEMT的气动求解器与Hanson频域方法，后者因能处理非轴向来流条件而被选用。对时间平均推力和BPF及其谐波旋转噪声的预测与全面的风洞实验数据进行了验证。结果表明，在中低转速下预测误差通常低于5 dB，但在高转速和浅倾斜角下出现显著低估。误差与前进比（J）呈负相关，但与倾斜角无显著关联。模型未能捕捉噪声指向性变化。这些发现确认了低保真度频域模型在快速噪声评估中的价值，同时明确了其在要求所有飞行状态下高精度应用中的关键限制。”