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# Physique# Dynamique des fluides

Investigation du bruit des profils aérodynamiques : causes et solutions

Un coup d'œil sur le bruit des ailes et son impact sur l'aviation.

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Table des matières

Le bruit des profils aérodynamiques, c'est le son produit par l'interaction de l'air avec LES surfaces de dispositifs comme les ailes d'avion ou les hélices. Comprendre et gérer ce bruit est super important pour diverses applications, surtout pour rendre les machines volantes plus silencieuses.

Qu'est-ce qui cause le bruit des profils aérodynamiques ?

Quand l'air passe sur un profil aérodynamique, ça génère différents bruits à cause des changements de pression et de l'écoulement de l'air. Un des principaux responsables de ce bruit, c'est une couche limite turbulente. C'est là où l'écoulement d'air lisse devient chaotique et produit des fluctuations de pression. Quand l'air passe près d'un bord tranchant de l'aile, ces fluctuations peuvent créer du bruit.

L'importance d'étudier le bruit des profils aérodynamiques

Le bruit des profils aérodynamiques compte pour plusieurs raisons. D'abord, ça affecte le confort des passagers et des gens qui habitent près des aéroports. Ensuite, avec l'essor des véhicules de mobilité aérienne urbaine, comme les taxis volants électriques, il est devenu encore plus crucial de réduire le bruit. Ces nouvelles machines ont plein de pales et volent à des vitesses plus basses, ce qui rend le bruit plus perceptible.

Outils pour analyser le bruit des profils aérodynamiques

Les chercheurs utilisent des techniques avancées pour étudier le bruit des profils aérodynamiques, comme la simulation des grands tourbillons (LES) et les transformations en ondelettes.

Simulation des Grands Tourbillons (LES)

LES aide à créer des modèles détaillés de comment l'air se déplace autour d'un profil aérodynamique. Ça décompose les motifs complexes d'écoulement d'air en parties gérables, facilitant la prédiction des origines du bruit.

Transformations en Ondelette

Les transformations en ondelettes sont des outils mathématiques qui analysent des données à différentes fréquences. Elles aident les chercheurs à identifier des types spécifiques de bruit dans les données collectées lors des simulations.

Comment les sources de bruit sont identifiées

Quand le profil aérodynamique fonctionne à des angles plus élevés, plusieurs phénomènes se produisent, pouvant entraîner la génération de bruit. Le phénomène de détachement de vortex se produit, où l'air tournant (vortex) se sépare de la surface du profil. Cela peut créer des zones de turbulence, entraînant plus de bruit.

Un phénomène connu sous le nom de bulle de séparation laminaire (LSB) se forme aussi, provoquant un changement soudain de l'écoulement d'air. En utilisant LES et les transformations en ondelettes, les chercheurs peuvent faire la différence entre le bruit cohérent (organisé) et le bruit incohérent (de fond). Cela aide à mieux comprendre les principales sources de son.

Le défi du bruit numérique

Lors des simulations, un gros souci, c'est le bruit numérique. C'est un bruit qui vient des limites des méthodes de calcul plutôt que des écoulements réels. C'est super important de séparer ce bruit indésirable des vrais signaux pour identifier avec précision les vraies sources de son.

Autres sources de bruit concurrentes

En plus du bruit à l'arrière des bords, d'autres types de bruit peuvent se produire, y compris :

  • Bruit de détachement de vortex : ça crée des bruits tonals à des fréquences plus basses.
  • Bruit d'instabilité de LSB : ça produit à la fois du bruit tonal et large bande à des fréquences plus élevées.
  • Bruit de bout de pale : ça vient des bouts des pales ou de l'aile.
  • Bruit de décrochage : ça se produit quand l'écoulement d'air sur l'aile est perturbé.
  • Bruit de perturbation : ça arrive quand l'écoulement d'air est volontairement perturbé pour le faire passer de lisse à turbulent.

Chacun de ces sons dépend de plusieurs facteurs, comme la forme du profil aérodynamique, l'angle d'attaque et d'autres conditions d'écoulement.

Utilisation des méthodes en ondelettes pour l'analyse du bruit

Les transformations en ondelettes peuvent efficacement décomposer les champs de pression résultant d'écoulements turbulents. Elles permettent aux chercheurs de séparer les signaux en fonction de leurs caractéristiques. Par exemple, une méthode appelée seuillage en ondelettes aide à filtrer le bruit numérique, s'assurant que seuls les vrais signaux de bruit restent.

Le processus de recherche

Dans la recherche sur le bruit des profils aérodynamiques, diverses configurations de profils sont utilisées dans des simulations pour examiner comment le bruit se comporte sous différentes conditions. Le profil aérodynamique NACA 0012 est souvent étudié en raison de sa forme simple, ce qui facilite l'analyse.

Mise en place de la simulation

Les simulations utilisent un mélange de transition forcée (où l'écoulement est perturbé pour créer de la turbulence) et de transition naturelle (où la turbulence se développe d'elle-même). Le profil aérodynamique est examiné à différents angles pour voir comment cela affecte la génération de bruit.

Domaine de calcul et grille

Le domaine de simulation est configuré pour s’assurer que les champs proches et éloignés soient bien capturés. Une structure de grille spécifique est créée pour recueillir le plus de détails possible sur l'écoulement d'air autour du profil aérodynamique. Cette configuration est essentielle pour obtenir des résultats de haute qualité.

Résultats des simulations

Les simulations révèlent différentes caractéristiques de bruit selon les conditions définies pour le profil aérodynamique.

Découvertes à différents angles

Quand le profil aérodynamique est à un angle d'attaque élevé, des sources claires de bruit sont identifiées. Il y a des fréquences distinctes où le bruit est le plus marqué, avec le détachement de vortex se produisant autour de 560 Hz et le bruit d'instabilité de LSB atteignant un pic autour de 3 kHz.

Visualisation de la propagation du bruit

En utilisant des transformations en ondelettes, les chercheurs peuvent visualiser comment le bruit voyage dans l'air. Cette visualisation montre comment différentes sources de bruit interagissent et se propagent dans l'environnement.

Le rôle des techniques de débruitage

Pour s'assurer que les résultats sont précis, les techniques de débruitage sont cruciales. En appliquant un seuillage basé sur des ondelettes, les chercheurs peuvent filtrer le bruit qui n'est pas lié à l'écoulement d'air, ne laissant que les vrais signaux.

Analyse des champs de pression

En analysant les champs de pression, les chercheurs peuvent voir où le bruit est généré. Cela devient plus facile de distinguer le bruit numérique du bruit physique, menant à une meilleure compréhension et contrôle du son produit par les profils aérodynamiques.

Conclusion et perspectives

En résumé, l'étude du bruit des profils aérodynamiques en utilisant LES et les transformations en ondelettes offre des aperçus précieux sur la façon dont les sons sont générés et comment ils peuvent être gérés. La capacité de séparer le bruit en différentes sources aide à améliorer la conception d'avions plus silencieux.

Au fur et à mesure que la technologie progresse, le développement de ces méthodes mènera à de meilleures prévisions et pourrait ouvrir la voie à des véhicules volants plus silencieux et plus efficaces. L'avenir du voyage aérien mettra probablement davantage l'accent sur la réduction des niveaux de bruit, en faisant un domaine de recherche clé à l'avenir.

Source originale

Titre: Airfoil trailing-edge noise source identification using large-eddy simulation and wavelet transform

Résumé: Airfoil noise is predicted and analyzed using wall-resolved large-eddy simulations and wavelet transforms for a NACA 0012 airfoil at a Mach number of 0.06 and a Reynolds number of 400,000 using a stair-strip forced transition and a natural transition. At a high angle of attack, vortex shedding and a laminar separation bubble (LSB) occur on the suction side. The LSB triggers the flow transition for both the forced and natural transition cases. The wavelet thresholding and denoising algorithm is used to decompose the pressure fields into the coherent or denoised pressure and the incoherent or background noise pressure. This denoising technique provides a clear picture of true noise generation and propagation. It also reveals the dominant noise source at specific frequencies when multiple noise sources are present. In another usage, the wavelet thresholding algorithm with down-sampling separates noise on the basis of flow structures. For example, the wavelet method separates noise between low-frequency vortex shedding noise and high-frequency LSB noise as well as trailing-edge noise. Finally, the wavelet transform is used to decompose the hydrodynamic and acoustic pressure components near the surface using the coherence between near-field pressure and far-field pressure. Overall, the wavelet-based decomposition is a valuable tool to study and reveal the mechanisms of airfoil noise generation.

Auteurs: Seongkyu Lee, Donghun Kang, Davy Joao Etienne Brouzet, Sanjiva K. Lele

Dernière mise à jour: 2023-02-11 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2302.05809

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2302.05809

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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