CFD專欄丨基于LBM算法的風(fēng)扇氣動(dòng)噪聲仿真實(shí)例
在工業(yè)設(shè)備行業(yè)，最大噪音值受法規(guī)限制。在很多使用風(fēng)扇冷卻的設(shè)備上，風(fēng)扇噪聲通常是這些設(shè)備工作噪聲的最大貢獻(xiàn)量。而在家電民用行業(yè)，例如空調(diào)、空氣凈化器、油煙機(jī)等，其噪音大小直接關(guān)系到用戶的體驗(yàn)感受，而這些設(shè)備中風(fēng)扇噪聲都有很大的貢獻(xiàn)量。
噪音測(cè)試目前是一種比較成熟、且高效的獲取風(fēng)扇噪聲的方法。但是通過噪聲測(cè)試我們能獲取的只有當(dāng)前設(shè)備的噪聲水平、以及頻譜中的階次特征，它并不能告訴我們?cè)肼暜a(chǎn)生的機(jī)理，以及優(yōu)化噪聲的方向。同時(shí)，對(duì)于大型、復(fù)雜的風(fēng)機(jī)葉片，模具或測(cè)試模型的制作成本也較高。加工、安裝的誤差或不確定性，也難以評(píng)估。
風(fēng)扇噪聲測(cè)試
風(fēng)扇流場(chǎng)CFD仿真
計(jì)算氣動(dòng)聲學(xué) (Computational AeroAcoustics，CAA) 是研究由湍流產(chǎn)生噪聲的問題，常見的比如風(fēng)扇噪聲，空調(diào)噪聲，通風(fēng)噪聲等。為了求解湍流中小尺度的特征，需要高精度的空間和時(shí)間上的解算方法。在數(shù)值上我們既要滿足足夠高的采樣頻率，也要滿足足夠小的空間解析率，同時(shí)要考慮到實(shí)際項(xiàng)目應(yīng)用中效率問題，因此對(duì)于氣動(dòng)噪聲的仿真一直是業(yè)內(nèi)難題。
在風(fēng)扇CFD噪聲仿真計(jì)算中，我們關(guān)注的是旋轉(zhuǎn)的扇葉和周圍空氣的相互作用，以及產(chǎn)生的湍流噪聲，研究流場(chǎng)中與主要噪聲源相關(guān)的流動(dòng)結(jié)構(gòu)的產(chǎn)生、發(fā)展與傳播，為風(fēng)扇噪聲的優(yōu)化提供指導(dǎo)。
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氣動(dòng)噪聲仿真算法比較
FVM有限體積法
隱式算法，在每個(gè)瞬態(tài)時(shí)間步多次內(nèi)迭代，達(dá)到收斂后進(jìn)入下個(gè)時(shí)間步；
要求網(wǎng)格質(zhì)量好，否則收斂困難；
守恒性好，但是數(shù)值耗散較大（尤其是扭曲的單元）；
采用LES湍流模型后，計(jì)算成本大幅增加；
基于多CPU并行,氣動(dòng)模型通常需要數(shù)百核；
主要用于近場(chǎng)噪聲的計(jì)算，遠(yuǎn)場(chǎng)噪聲需要FWH模塊求解聲波的傳播。
LBM格子玻爾茲曼法
全顯式算法，低數(shù)值耗散，天然的瞬態(tài)求解器；
基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法研究粒子的遷移和碰撞，不用艱難地求解非線性偏微分方程；
CAA計(jì)算聲學(xué)方法使得微小的聲波能量在流場(chǎng)計(jì)算過程中同時(shí)被捕獲；
Smagorinsky LES湍流模型；
前處理僅需輸入STL表面，設(shè)計(jì)變動(dòng)非常方便；
LBM算法非常適合多GPU并行計(jì)算，使計(jì)算效率成倍提高。
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ultraFluidX介紹
Altair 基于LBM算法的空氣動(dòng)力學(xué)和氣動(dòng)噪聲專用模塊；
采用計(jì)算聲學(xué)CAA方法模擬風(fēng)扇噪聲源和傳播，流場(chǎng)和噪聲同步求解；
完全基于NVIDIA GPU并行加速。
8塊A100顯卡的計(jì)算服務(wù)器
全細(xì)節(jié)機(jī)艙冷卻風(fēng)扇噪聲模型
以NVIDIA A100(單卡顯存80G)為例，8塊A100顯卡并行可計(jì)算約6~7億格子規(guī)模的模型，2~4天即可模擬風(fēng)扇+機(jī)艙的超大氣動(dòng)噪聲模型。
機(jī)艙風(fēng)扇噪聲模型
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風(fēng)扇的轉(zhuǎn)動(dòng)模型
在ultraFluidX中有三種方法模擬轉(zhuǎn)動(dòng)物體。1-旋轉(zhuǎn)壁面方法，僅考慮壁面的對(duì)空氣摩擦效應(yīng)。2-MRF方法可以考慮旋轉(zhuǎn)域的離心力；3-重疊格子(OverSet)方法讓葉輪幾何真實(shí)轉(zhuǎn)動(dòng)起來，風(fēng)扇噪聲采用此方法。
（1）旋轉(zhuǎn)壁面
（2）MRF
（3）OverSet
OverSet模型將流體域劃分為背景流體區(qū)域和風(fēng)扇旋轉(zhuǎn)區(qū)域，在動(dòng)靜交界面上格子部分重疊，并交換速度、壓力等信息。
OverSet方法原理
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案例演示：小型離心風(fēng)扇噪聲
將原始CAD轉(zhuǎn)為STL面網(wǎng)格。由于風(fēng)道內(nèi)部的一些凸起或臺(tái)階等小特征對(duì)噪聲影響比較敏感，保留這些小特征。
原始CAD模型
STL面網(wǎng)格
風(fēng)扇內(nèi)部結(jié)構(gòu)
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風(fēng)扇噪聲的前處理建模
在前處理虛擬風(fēng)洞VWT（Virtual Wind Tunnel）模塊中導(dǎo)入STL模型，設(shè)置風(fēng)洞的尺寸。
如果測(cè)試環(huán)境的地面是剛性的，存在聲反射，在VWT中要保證風(fēng)扇離地間隙和實(shí)驗(yàn)一致。
在風(fēng)扇周圍空間區(qū)域創(chuàng)建多層Box加密，使得風(fēng)洞的遠(yuǎn)場(chǎng)粗格子逐步過渡到風(fēng)扇附近的細(xì)格子。
為了精確捕捉附面層的流動(dòng)，在風(fēng)扇和蝸殼表面創(chuàng)建offset貼體加密，通常葉片表面的格子尺寸<1mm。
設(shè)置葉輪OverSet轉(zhuǎn)動(dòng)區(qū)域和轉(zhuǎn)速，VWT自動(dòng)識(shí)別旋轉(zhuǎn)軸。
定義切面的位置和大小，在計(jì)算過程中切面的流場(chǎng)數(shù)據(jù)會(huì)按照指定的頻率輸出，方便后期制作流場(chǎng)動(dòng)畫。
空間監(jiān)測(cè)點(diǎn)的位置對(duì)應(yīng)實(shí)驗(yàn)狀態(tài)下的麥克風(fēng)位置。在計(jì)算過程中，ultraFluidX按照采樣頻率（sampling frequency）輸出空氣的壓力和速度時(shí)域信號(hào)。
由于聲傳播是在CFD中直接計(jì)算，要注意監(jiān)測(cè)點(diǎn)位置的格子尺寸滿足截?cái)囝l率(cutoff frequency)的要求。
整個(gè)風(fēng)洞的流場(chǎng)數(shù)據(jù)通常都比較大，為了方便后處理顯示風(fēng)扇附近的三維流場(chǎng)結(jié)構(gòu)，例如空間流線，渦量，壓力等值面等等，在Output工具中也可以定義較小的局部空間輸出，提高后處理效率。
定義蝸殼出口的虛擬監(jiān)測(cè)面，記錄風(fēng)量、風(fēng)速、風(fēng)壓等數(shù)據(jù)。
所有設(shè)置信息可以保存為*xml模板文件，VWT可以導(dǎo)入重復(fù)使用，方便設(shè)計(jì)變動(dòng)的反復(fù)計(jì)算。
在VWT中導(dǎo)出求解器文件*STL和*XML，復(fù)制到GPU服務(wù)器進(jìn)行計(jì)算。
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風(fēng)扇噪聲CFD仿真結(jié)果
葉輪轉(zhuǎn)動(dòng)區(qū)域格子=0.5mm
格子總數(shù)≈7千萬
物理時(shí)間≈1秒
計(jì)算時(shí)間≈ 11h @單塊V100顯卡 (32G)
格子空間分布
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時(shí)域結(jié)果
水平切面位置
垂直切面位置
水平切面瞬時(shí)渦量Vorticity云圖
垂直切面瞬時(shí)渦量Vorticity云圖
水平切面瞬時(shí)壓力
垂直切面瞬時(shí)壓力
瞬時(shí)渦量Vorticity等值面
瞬時(shí)速度
瞬時(shí)壓力
時(shí)間平均速度
時(shí)間平均壓力
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噪聲信號(hào)處理
ultraFluidX在計(jì)算過程中記錄監(jiān)測(cè)點(diǎn)的空氣壓力脈動(dòng)時(shí)域信號(hào), 輸出*csv文件；
在HyperView的NVH->FlowInduced Noise模塊導(dǎo)入*csv文件進(jìn)行信號(hào)處理。
信號(hào)處理步驟：
導(dǎo)入csv文件
選擇信號(hào)處理的起止時(shí)間
(通常要舍棄剛開始一段不穩(wěn)定的信號(hào))
選擇聲壓級(jí)SPL或功率譜密度PSD, dB或dBA
設(shè)置SPL曲線的顯示頻率范圍
窄帶NarrowBand,或倍頻程 (1/3,1/8,1/12)Octave
設(shè)置噪聲信號(hào)處理的帶寬或Block Size
選擇窗函數(shù)
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仿真和實(shí)驗(yàn)對(duì)比
監(jiān)測(cè)面流量：取周期性波動(dòng)的時(shí)間段做時(shí)間平均，風(fēng)扇流量和實(shí)驗(yàn)測(cè)試吻合較好。
監(jiān)測(cè)面瞬時(shí)流量
信號(hào)采樣頻率=74K Hz
監(jiān)測(cè)點(diǎn)的壓力脈動(dòng)時(shí)域信號(hào)
監(jiān)測(cè)點(diǎn)的噪聲信號(hào)：仿真結(jié)果的葉片通過頻率(BPF)及諧波和實(shí)驗(yàn)接近，寬頻噪聲在1~3BPF范圍內(nèi)也吻合較好。在高頻段仿真的SPL幅值略高于實(shí)驗(yàn)，在低頻段趨勢(shì)則相反。加密貼體的格子尺寸，可進(jìn)一步改善對(duì)標(biāo)精度。
入口監(jiān)測(cè)點(diǎn)的噪聲頻譜
出口監(jiān)測(cè)點(diǎn)的噪聲頻譜
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頻域結(jié)果
采用AltairCompose模塊，將葉輪表面的時(shí)域聲壓云圖轉(zhuǎn)為頻域的dBMap；
頻域結(jié)果為*h3d格式，包括倍頻程和1/3倍頻程的結(jié)果，在HyperView中打開*h3d顯示云圖。
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葉輪表面dBMap
從dBMap云圖看出噪聲源貢獻(xiàn)較大的區(qū)域主要還是來自葉輪的出口以及葉片負(fù)壓面。
可能的優(yōu)化方向：調(diào)整葉片的曲率，盡量避免流道內(nèi)有脫落的漩渦撞擊固體表面，并減小葉片的出口厚度，減小尾跡區(qū)。
BPF
2*BPF
3*BPF
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總結(jié)
風(fēng)扇氣動(dòng)噪聲仿真的難點(diǎn)在于噪聲源的捕捉，為了獲得微小的空氣壓力脈動(dòng)，須采用DES/LES之類的高精度湍流模型，高頻信號(hào)也要求極小的時(shí)間步長(zhǎng)。相比于普通的流動(dòng)計(jì)算，CAA仿真代價(jià)大大提高。
LBM算法+GPU硬件是目前風(fēng)扇噪聲仿真的最優(yōu)方案。隨著NVIDIA GPU的算力進(jìn)一步提高，以往需要數(shù)百數(shù)千CPU核的CAA模型，如今在單臺(tái)GPU計(jì)算服務(wù)器即可完成。
Altair ultraFluidX基于LBM算法，具有接近線性的多GPU并行效率。是用于空氣動(dòng)力學(xué)和氣動(dòng)噪聲的高精度瞬態(tài)求解器，仿真精度和計(jì)算效率在家電和車輛等行業(yè)得到工程驗(yàn)證。
關(guān)于 Altair澳汰爾
Altair（納斯達(dá)克股票代碼：ALTR）是計(jì)算科學(xué)和人工智能（AI）領(lǐng)域的全球領(lǐng)導(dǎo)者，在仿真、高性能計(jì)算 (HPC) 和人工智能等領(lǐng)域提供軟件和云解決方案。Altair 能使跨越廣泛行業(yè)的企業(yè)們?cè)谶B接的世界中更高效地競(jìng)爭(zhēng)，并創(chuàng)造更可持續(xù)的未來。
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