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wx_fmt=png&amp;from=appmsg"></p><h3><strong>拓展學習（本周五直播-風機氣動噪聲求解方案）</strong></h3><p>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;流體仿真和聲學仿真兩位專家為我們帶來基于Cradle和Actran的散熱風扇氣動噪聲聯合仿真案例，對氣動噪聲全流程解決方案進行講解，并針對旋轉機械噪聲多種仿真方案進行對比。

近年來，由于 Actran 在氣動噪聲的優異表現，如汽車風噪聲、風機類旋轉機械噪聲、航空發動機噪聲等方面的卓越表現，已經逐步成為產品開發必不可少的仿真工具。 氣動噪聲計算的挑戰 眾所周知，氣動噪聲中聲壓只是流體壓力中很小的一部分。

2風扇氣動噪聲分析 2.1噪聲分析步驟 在 Fluent 中對于風機噪聲的仿真是分為兩個部分先后完成的： （1） 首先使用大渦模擬模型（LES）對風扇流場中的瞬態控制方程求解獲得流場的動態穩定值，通過計算結果得到風扇的噪聲源（即風扇葉片上的動態載荷）； （2） 接下來則是通過求解 FW-H 模型的方法對風機載荷進行分析并得到噪聲值。

第二天上午：· Gutin噪聲模型分析方法介紹介紹Gutin噪聲模型，以軸流風扇的案例為參照，講解Gutin模型的實際應用· 旋轉槳空氣動力與氣動噪聲案例演示（Gutin噪聲模型）以空氣旋轉槳為案例，詳細演示Gutin模型的操作方法，包括如何使用Gutin噪聲模型對噪聲進行預測第二天下午：· 冷卻軸流風扇聲學模擬的最佳實踐介紹與案例演示以冷卻風扇作為實例，演示并講解軸流風扇內部噪聲的分析方法

精彩直播預告 氣動噪聲分析在汽車、航空、電子等多個行業都有著廣泛應用，通過對產品氣動噪聲分析提升產品的舒適性，優化產品結構設計和減少噪聲污染。同時，有助于提高產品性能和質量，增強市場競爭力，為人們創造更加安靜、高效的工作和生活環境。

基于聲學仿真技術的風機類產品噪聲模擬技術 旋轉機械（風機）氣動噪聲仿真功能 Actran 氣動噪聲功能（Aero-Acoustics）一直受到廣泛認可，在風機類旋轉噪聲，車輛風噪聲，空調管路噪聲，船舶螺旋槳噪聲等方面都有大量應用。Actran 可以仿真旋轉域的氣動噪聲問題，包括風扇噪聲，壓縮機噪聲等問題。

計算域由靜止場和包圍風扇的旋轉域組成，如下圖1所示。該模型捕捉了所有細節，例如風扇孔口、風扇護罩、線圈和百葉窗。在本研究中，線圈被建模為多孔區域，并應用滑動網格方法來計算Actran氣動聲學模擬所需的非定常CFD結果。旋轉域（風扇）的旋轉頻率為1118RPM。例子中的時間步長為0.0005s。

本文以 FBD 系列．額定功率為 55kW 礦用軸流式通風機模型為基礎 ，在額 定轉速為 3000r／m in，額 定 壓 力 為5050Pa，且不考慮葉輪與機殼的軸 向間隙的情況下，在一級葉輪單獨運行時，運FLUENT 對礦用軸流式通風機的一級葉輪的氣動噪聲進行數值分析。

下一步對風扇葉片造型進行 DOE 參數優化設計，可進一步降低噪聲源。全球100個AI應用案例電子書下載△Altair 正式發布全球100個AI應用案例電子書，內容覆蓋10+行業的100個AI應用場景。點擊圖片立即獲取，了解全球AI驅動工程設計應用成功案例，以及AI技術如何為工業制造業的產品全生命周期帶來賦能與革新。

計算域由靜止場和包圍風扇的旋轉域組成，如下圖1所示。該模型捕捉了所有細節，例如風扇孔口、風扇護罩、線圈和百葉窗。在本研究中，線圈被建模為多孔區域，并應用滑動網格方法來計算Actran氣動聲學模擬所需的非定常CFD結果。旋轉域（風扇）的旋轉頻率為1118RPM。例子中的時間步長為0.0005s。

在本研究中，線圈被建模為多孔區域，并應用滑動網格方法來計算Actran氣動聲學模擬所需的非定常CFD結果。旋轉域（風扇）的旋轉頻率為1118RPM。例子中的時間步長為0.0005s。此次模擬，0.8秒的總時間確保所求最小頻率遠小于37.2Hz（葉片通過頻率）。

其中冷凝風機約占30%~60%，氣動噪聲又可細分為： 旋轉噪聲（離散頻率噪聲）：風扇葉片周期性切割空氣，形成壓力脈動產生的噪聲，表現為“嗡嗡”的低頻轟鳴（通常200-1000Hz），傳播距離遠、穿透性強，易對下層建筑或周邊居民區造成影響。

本案例對圓柱繞流的氣動噪聲展開了仿真計算。主要涉及到二維模型LES大渦模擬的開啟、FW-H模型的使用。計算模型簡單，為氣動噪聲常用的驗證模型。通過對該案例的學習，后續可以通過該方法對各類航空航天、船舶等領域的氣動噪聲展開預報。

培訓課程：培訓時間：6月12日-13日培訓地點：深圳市南山區高新南九道61號衛星大廈7樓ECO會議中心衛星廳適用人群：面向風機、管路類行業及汽車風噪聲設計、流體分析工程師、氣動聲學分析工程師，以及其它行業想要了解氣動噪聲特點并利用仿真加以改善的工程人員。

1.2 理論介紹目前，數值計算方法被越來越多的單位應用于旋轉機械噪聲評估與優化，可以對其噪聲產生機理和源特性進行詳細分析，同時方便分析諸多參數對噪聲性能的影響，為工程師設計低噪聲的產品提供數據支撐和理論指導。旋轉機械的計算聲學就是利用現代CFD技術和噪聲模擬技術計算噪聲性能。在旋轉機械的設計階段就可以了解它們的設計與噪聲性能，減少試驗成本，縮短設計周期。

本文介紹了使用AI神經網絡進行旋轉機械葉片設計、仿真和優化的方法。通過建立神經網絡模型，實現了對葉片性能的準確預測和優化。本文的研究結果表明，AI神經網絡能夠有效地應用于旋轉機械葉片的設計、仿真和優化過程，并可提高葉片的性能和效率。旋轉機械葉片是各種動力設備的關鍵部件，如航空發動機、燃氣輪機、壓縮機等。這些設備的性能和效率往往受到旋轉機械葉片的設計和性能的影響。

r=u+v時，諧波頻率f： r=u一v”時，諧波頻率f，： 式中：fN是轉速為IV時電磁旋轉頻率；f0為電機轉子機械轉頻。