閆國華 李成晨

摘要：隨著大涵道比發(fā)動機的廣泛應用以及發(fā)動機降噪技術的發(fā)展，機體噪聲在飛機總噪聲中的占比逐漸增大。為了能夠快速、直接地獲得飛機機體在適航狀態(tài)下的噪聲級，利用噪聲預測方法，對機體邊線噪聲進行了研究。由于邊線噪聲適航審定測量點的位置并不固定，所以通過對噪聲-功率-距離（noise-power-distance，NPD）數(shù)據(jù)作插值計算從而得到邊線上任意一點的噪聲級，進而確定出該點的具體位置。然后結合飛行航跡，在波音方法的基礎上通過修正完善建立了一套應用于噪聲適航審定領域內的機體噪聲預測算法。最后通過實例計算，結果表明該算法不僅能夠較好地預測出在實際情況下的機體噪聲，還能夠直觀地反映出機體噪聲的指向性，而這對于后續(xù)機體降噪工作的開展以及飛機適航取證都具有十分重要的意義。

關鍵詞：機體噪聲；適航狀態(tài)；噪聲預測；邊線噪聲適航審定測量點；波音方法

中圖分類號：TB533.2文獻標識碼：ADOI：10.19452/j.issn1007-5453.2021.03.002

飛機噪聲主要來源于發(fā)動機和機體產生的噪聲。在20世紀早期時候，發(fā)動機噪聲一直是飛機最主要的噪聲源，直到70年代初期，隨著大涵道比發(fā)動機的誕生，大幅降低了來自發(fā)動機的噪聲，使得機體噪聲在飛機總噪聲中的占比愈發(fā)突出[1]。機體噪聲主要是由流經機體表面的氣流所引起的壓力脈動產生，其本質屬于空氣動力噪聲[2]。而在民用飛機早期設計階段，為了指導機體各主要參數(shù)的制定，必須開展對于機體噪聲的適航預計工作[3]。為此，國內外的學者進行了相關的研究。美國的M.R.Fink在經過大量試驗研究后開發(fā)出了第一代機體噪聲預測方法[4]，該方法經過后續(xù)不斷的修正完善已經變得相對比較成熟，但是它的經驗函數(shù)過于簡單，缺乏對于高頻組件的建模，無法較好地模擬出在實際情況下的機體噪聲。因此，波音公司在Fink方法的基礎上經過多年的發(fā)展先后提出了兩套方法，均基于能量（聲功率）和頻譜特性的思想進行建模，新一代的方法也被收錄在ANOPP2中[5]，具有較高的預測精度。國內在2000年前后由中國飛機強度研究所牽頭，對波音公司以及ANOPP中的預測模型開展了系統(tǒng)研究，并在此基礎上成功地開發(fā)出了中國自己的飛機噪聲預測系統(tǒng)，但由于當時技術的限制，導致噪聲源模型和噪聲預測方法等都存在較大的局限性以及不完善的地方[6]。此外，國內眾多高校的研究人員也開展了針對機體噪聲的研究，西北工業(yè)大學的喬渭陽等[7]研究了機體噪聲的聲學特性，但是缺乏與適航的緊密聯(lián)系；宋文萍等[2]對機體噪聲的預測方法進行了概述，但是并沒有深入應用層面的研究。隨著國產大飛機C919的首飛成功，對于開展獨立自主的民機適航審定工作已經變得迫在眉睫，因此研究適航狀態(tài)下的機體噪聲預測具有十分重要的意義。

本文利用ANOPP2中精度更高、可移植性更好的波音機體噪聲預測模型，通過結合飛行航跡以及噪聲適航審定測量點從而建立了一套機體噪聲預測算法，并以某型民用飛機為例，對機體邊線噪聲進行預測。

1飛機起飛航跡

飛機起飛航跡是由起飛、初始爬升、加速爬升以及襟翼收縮等階段組成的，利用ANP數(shù)據(jù)庫提供的機型數(shù)據(jù)以及標準航跡算法可以求出不同飛機的起飛航跡[8]。

1.1航跡算法

1.1.1起飛滑跑

起飛滑跑是指飛機從跑道剎車釋放點開始沿著地面滑跑直到收回起落架的過程，其中所經過的距離也被稱為等效起飛滑跑距離，表達式為：

1.2航跡計算結果

通過計算可得，當起飛重量為78154kg時，該型飛機的航跡數(shù)據(jù)見表1。

利用MATLAB軟件的數(shù)據(jù)可視化功能將航跡數(shù)據(jù)圖像化，從而得到該型飛機的起飛航跡剖面圖，如圖1所示。

2邊線噪聲適航審定測量點

根據(jù)國際民航組織（ICAO）關于噪聲標準的規(guī)定，飛機噪聲適航審定需要測量飛機在飛越、邊線和進近三點處的噪聲級[9]，如圖2所示。然而適航相關規(guī)章并沒有給出邊線噪聲適航審定測量點的具體位置，只說明該點是平行于跑道中心線且距離為450m的邊線上的一點，而且該點的噪聲級還必須為邊線上的最大值[10]。為了確定該點的位置，需要借用NPD數(shù)據(jù)的幫助。NPD數(shù)據(jù)作為ANP數(shù)據(jù)庫的組成部分，它將噪聲級定義為在特定飛機類型、變型以及相關飛行配置（起飛和進場時的襟翼設置）的條件下距離d和功率P的函數(shù)[11]。因此通過對距離參數(shù)和功率參數(shù)作插值計算，并將結果進行修正處理后，便可得到飛機在邊線上的最大噪聲級。

2.1邊線有效感覺噪聲級

2.1.1距離參數(shù)

2.1.2功率參數(shù)

功率參數(shù)是指飛機發(fā)動機的功率，它沿著航段的長度而變化，因此在計算時需要定義一個等效的航段功率P。如今大型客機大多采用渦扇發(fā)動機直接輸出推力，因此動力輸出不再使用“馬力”“千瓦”等功率表示，而用推力（單位N，kN）表示。本文利用發(fā)動機的修正凈推力（corrected net thrust，CNT）來表征功率，其表達式為：

2.1.3插值計算

當?shù)玫骄嚯x參數(shù)和功率參數(shù)的表達式之后，根據(jù)NPD數(shù)據(jù)提供的飛機在指定距離和功率下的噪聲級，利用拉格朗日插值法分別對距離參數(shù)和功率參數(shù)進行插值計算，如圖4所示。由于本文研究的是在適航狀態(tài)下的機體噪聲預測，而噪聲適航審定領域內又把有效感覺噪聲級（effective perceived noise level，EPNL）作為噪聲主觀評價的參數(shù)[12]，因此計算結果采用有效感覺噪聲級EPNL來表示。

2.1.4噪聲級修正

由于NPD是基于飛機在特定的參考速度下沿著一條無限長的水平航跡穩(wěn)定飛行所得到的數(shù)據(jù)，而根據(jù)起飛航跡可知，飛機在實際飛行過程中是基于分段航跡的，并不是一條水平航跡，因此需要對插值計算結果進行修正處理。表達式為：

2.2確定測量點的位置

根據(jù)起飛航跡計算結果以及適航相關規(guī)定，給出了該型飛機在邊線2400～5200m范圍內的噪聲級變化曲線，如圖5所示。

從圖5中可以看出當水平距離為3.93km時，有效感覺噪聲級達到最大值94.44EPNdB。通過查詢歐洲航空安全局提供的噴氣式飛機噪聲數(shù)據(jù)庫可知[13]，該型飛機在邊線測量點的噪聲標準水平為93.6EPNdB，這與本節(jié)的插值計算結果相差0.84EPNdB，符合CCAR36部中關于噪聲水平限制的要求[14]。因此，本文將邊線上距離飛機剎車釋放點為3.93km的地點視為邊線噪聲適航審定測量點的所在位置。

3飛機機體噪聲預測算法

利用機體噪聲預測算法分別算出機體各個噪聲源的噪聲，然后將其整合后得到機體總噪聲，最后通過噪聲傳播修正求出機體噪聲在地面測量點處的1/3倍頻程的聲壓級數(shù)據(jù)。

3.1機體噪聲預測模型

波音方法分別預測了與縫翼、襟翼和起落架相關的噪聲級，如圖6所示，其中縫翼的預測方法由Sen等[15]提出，Guo等[16-18]則提出了襟翼側緣噪聲和起落架噪聲的預測方法。經驗函數(shù)與全尺寸模型的數(shù)據(jù)相關聯(lián)，以產生作為頻率和極指向角函數(shù)的未衰減的1/3倍頻程聲譜。頻譜為多普勒頻移，以考慮飛機向前飛行帶來的影響。在半經驗襟翼側緣和起落架預測方法中顯性地包含了對流放大，而在經驗縫翼方法中則隱性地包含了對流放大，這是因為它是專門從風洞數(shù)據(jù)發(fā)展而來的方法。這些方法都被限制在50～10000Hz之間的1/3倍頻程的中心頻率上，通過輸入幾何參數(shù)和流動參數(shù)來預測噪聲。

4機體邊線噪聲的計算分析

將該型飛機的起飛航跡與測量點位置代入機體噪聲預測算法中，從而求出機體在邊線噪聲適航審定測量點處的遠場噪聲級。

4.1參數(shù)輸入

根據(jù)CCAR36部中的規(guī)定，飛機噪聲合格審定的基準條件包括大氣壓101325Pa、相對濕度70%、環(huán)境溫度25°和零風速等[22]。飛機機體的幾何參數(shù)見表2。

4.2預測結果

有效感覺噪聲級EPNL是在最大單音修正感覺噪聲級PNLTM的10dB降區(qū)間內對單音修正感覺噪聲級PNLT進行積分得到的，而單音修正感覺噪聲級PNLT則是在感覺噪聲級PNL的基礎上對噪聲頻譜的不規(guī)則性進行修正得到的。表3給出了機體及其各個噪聲源的感覺噪聲級的預測值，通過計算可知，機體在邊線噪聲適航審定測量點的有效感覺噪聲級為79.21EPNdB，而該型飛機在邊線的噪聲標準水平為93.6EPNdB，機體預測噪聲占飛機實際噪聲的84.63%。根據(jù)現(xiàn)代亞聲速民用運輸機的典型噪聲源分布結果可知，邊線機體噪聲占飛機總噪聲的83.33%，這與本文的計算結果相差1.3%，在可接受范圍之內，因此該預測結果是有效的。

4.3機體噪聲的指向性

圖8給出了飛機在起飛過程中位于不同位置時機體噪聲源的噪聲輻射強度的變化曲線，其中極指向角為飛機飛行航跡與飛機中心到測量點之間的夾角。從圖中可以看出機體噪聲源具有明顯的指向性，當極指向角小于50°時，主起落架是最大的噪聲源；而當極指向角大于50°后，襟翼側緣是最大的噪聲源。

4.4機體噪聲的方位指向角

機體噪聲級是一個關于頻率、極指向角和方位指向角的函數(shù)，其中方位指向角表示飛機在測量點與航跡剖面垂直的平面內的水平轉角。當測量點位于跑道中心線時，方位指向角為0，而當測量點位于邊線時，方位指向角與飛機所在的位置有關。圖9給出了測量點位于邊線一側時方位指向角隨極指向角的變化曲線，當極指向角增大時，飛機沿著起飛航跡爬升，距離地面的高度增加，導致方位指向角逐漸減小。

5結論

利用本文建立的機體適航噪聲預測算法對某型民用飛機的機體邊線噪聲進行了計算分析，通過預測結果可以得到以下結論：

（1）利用ANP數(shù)據(jù)庫提供的基本參數(shù)可以求出飛機的起飛剖面以及航跡數(shù)據(jù)。

（2）通過對ANP數(shù)據(jù)庫中的NPD數(shù)據(jù)做插值計算，可以得到飛機在起飛過程中任意位置處的噪聲級，并由此可以求出邊線上的最大噪聲級，進而確定出邊線噪聲適航審定測量點的具體位置。

（3）通過與適航測量結果進行對比，飛機機體邊線噪聲預測算法能夠較好地預測出實際情況。

（4）機體噪聲具有明顯的指向性，在邊線狀態(tài)下，襟翼側緣和主起落架是機體噪聲中最主要的噪聲源。

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（責任編輯陳東曉）

作者簡介

閆國華（1964-）男，教授。主要研究方向：航空發(fā)動機噪聲適航審定。

李成晨（1996-）男，碩士研究生。主要研究方向：飛機噪聲適航審定。

Tel：18822129185E-mail：1292127528@qq.com

Research on Prediction Method of Airframe Lateral Noise of Civil Aircraft

Yan Guohua，Li Chengchen*

Civil Aviation University of China，Tianjin 300300，China

Abstract： With the wide application of high bypass ratio engine and the development of engine noise reduction technology， the proportion of airframe noise in total aircraft noise is increasing. In order to obtain the noise level of airframe in airworthiness condition quickly and directly， the airframe lateral noise is studied by means of noise prediction. Because the location of the measurement point of the lateral noise airworthiness certification is not fixed， the noise level of any point on the lateral can be obtained by interpolating the NPD data， and then the specific location of the point is determined. Then， combining flight path， a set of airframe noise prediction algorithm applied in the field of noise airworthiness certification is established by modifying and perfecting the Boeing method. Finally， an example is given to show that the algorithm can not only predict the airframe noise in the actual situation， but also intuitively reflect the directivity of the airframe noise， which is of great significance for the subsequent airframe noise reduction work and aircraft airworthiness certification.

Key Words： airframe noise； airworthiness condition； noise prediction； lateral noise airworthiness certification measurement point； Boeing method