基于ANOPP2的航空发动机适航噪声预测方法研究

闫国华 袁艳

摘要：随着飞机噪声适航审定越来越严格，飞机降噪便成为了主要关注点。发动机噪声是飞机噪声的主要噪声源，因此准确的发动机噪声预测对噪声适航审定工作具有重要意义。本文基于ANOPP2的发动机各部件噪声预测模型并结合基准航迹对发动机总噪声进行噪声预测计算方法研究。以某飞机型号為算例进行发动机总噪声预测计算，计算结果与欧洲航空安全局提供的数据进行对比；验证了该发动机噪声预测模型的有效性和准确性，为飞机适航审定工作提供参考，以降低适航审定的成本和提高适航审定工作的效率。

关键词：Heidmann模型；SAE模型；Smith & Bushell模型；Stone模型；发动机噪声预测；基准航迹

中图分类号：V235.1文献标识码：ADOI：10.19452/j.issn1007-5453.2021.04.004

随着乘机舒适度的逐渐提高，选择乘坐飞机出行的旅客日益增加，这使机场的吞吐量逐年递增，航班起落数也成倍增长。而飞机频繁的起飞降落必定会带来相应的环境问题，其中飞机噪声影响特别显著。为了降低飞机噪声带来的不良影响，国际民航组织（ICAO）就其问题提出了噪声适航审定标准[1]。

机体噪声和发动机噪声是飞机的两个主要噪声源，但随着各种复合材料的研制，机体噪声已经下降到一定范围之内。发动机产生的噪声在飞机噪声中占比最大，所以对发动机整体噪声预测很有必要。国外学者对飞机噪声预测的研究相对比较成熟，早在1980年，Elwood[2]等就提出了利用相关参数预测飞机噪声级的方法以及Ulf Michel[3]提出通过对物理参数对飞机噪声进行控制；同时国外航空发动机各制造商对发动机噪声进行了研究，如通用电气（GE）公司、赛峰集团（SAFRAN）等。对飞机噪声预测的研究主要有美国国家航空航天局（NASA）的噪声项目、欧盟的XNOISE噪声项目、日本宇宙航空研究开发机构（JAXA）声学项目以及德国航空航天中心开发用于初步设计阶段分析飞机噪声辐射[4]名为PANAM的预测工具。其中处于领先水平的NASA开发了对飞机噪声研究工作有重要促进作用的 ANOPP2噪声预测[5]系统，因计算结果保真度以及精度较高，逐渐成为了飞机噪声评估分析的基础。我国相关研究虽起步较晚，乔渭阳[6-7]等不断对技术方法进行改进与完善促进国内对飞机噪声研究的进步；刘兴强[8]等在飞机噪声抑制方面做相关研究以及闫国华[9-10]等结合适航对风扇噪声和燃烧室噪声做了相关研究。

本文主要研究在适航规定的基准航迹状态下发动机噪声的预测方法，通过对ANOPP2提出的发动机部件噪声的预测模型进行整合计算，并验证其算法的有效性，最终提出预测发动机噪声的算法框架，为噪声适航审定工作提供了一种参考。

1发动机噪声预测模型

进气风扇噪声、燃烧室噪声、涡轮噪声以及喷流噪声构成了发动机噪声。ANOPP2算法提出了前述4个发动机部件噪声的预测方法，预测方法都是半经验公式计算模型。模型通过输入大气环境参数、发动机几何、性能参数，输出为无量纲化的均方声压的函数，函数与50～10000Hz范围内的24个中心频率、极向性角和方位角相关。发动机的噪声源组成如图1所示。

1.1部件预测算法

1.1.1风扇噪声预测模型Heidmann

1.4预测计算流程图

由于MATLAB具备高效的数值计算功能以及完备的图形处理功能等特点，因此选用MATLAB作为本文程序编写的工具。飞行状态下发动机噪声预测算法的程序流程框图如图2所示。

图2可分为三部分：第一部分为数据的处理模块，主要包括航迹计算模块、发动机噪声预测模块以及环境参数和发动机性能参数的输入，统称数据的处理模块，目的是为后续提供数据支持。第二部分为噪声的预测计算模块，根据数据的处理模块提供的数据计算声压级、感觉噪声级的计算以及确定10dB降区间。10dB降区间后文有阐述。第三部分为所需数据输出模块，根据判别条件完成有效感觉噪声级的计算。

2进场航迹计算推导

飞机由适航噪声审定[18]由起飞、边线、进场三个噪声测量点组成。由于发动机在低功率运转时（飞机进场）噪声比较明显，本文就对飞机进场航迹的计算进行阐述。

航迹的计算是基于牛顿力学定律的，飞机姿态受力如图3所示。

由于本文所研究的发动机没有装配到实际的飞机上，但飞机在飞行状态下具有噪声辐射特性，则假设发动机装在波音737-300上，机型的相关数据可注册NASA的ANP数据库查阅，根据查阅的数据结合民航规章要求以及飞机姿态力学分析，得出的进场航迹剖面图如图4所示。

图中飞机以762m高度、飞行速度V1进场，V2表示飞机着陆速度，V3表示滑跑速度。进场点距着陆点在跑道14.54km处，噪声测量点距着陆点2km处，飞机着陆后滑跑距离为896m。

3应用算例

3.1输入参数

实际的噪声适航审定中，我国CCAR36部[20]给出了符合适航审定程序的大气环境参数，以保证测量值准确性。环境相关参数见表1。

除了需要环境参数，还需要输入所采用算例的几何、性能参数。本文使用的发动机预测机型为CFM56-7B，由于涉及的参数众多，而这些参数可以通过制造商手册可以获取，就不一一列举，其中部分相关参数见表2。

3.2预测结果

将上述参数结合噪声适航审定所需的对应航迹进行发动机噪声预测计算。根据国际适航规章中规定在极方向性角为20°～160°的范围内每0.5s测量一次噪声源所产生的声压级，以便观察到噪声源在整个测量中的声压级值变化规律。

PNLTM-10dB降区间也称为10dB降区间。就适航审定要求，在10dB降区间每0.5s取一个点。算例机型在进场状态下一共34个航迹点设为Y轴，24个中心频率为X轴，对应声压级值为Z轴。下面给出了各部件声压级云图如图5～图8所示。

根据各部件声压级云图可以得出整台发动机的压级对比图如图9所示。

通过云图展现方式可以更加直观地观察到发动机各部件在对应基准航迹上声压级的变化规律和趋势。还给出各部件噪声与发动机噪声的对比图，能体现出各部件的贡献值，本文以进场航迹为例，发现在进场状态下，对发动噪声整体影响最大的三个部件是风扇、涡轮以及尾喷管。结合图4～图10便能得出在航迹上某点或者某段时间哪一个部件对发动机噪声影响最大。

经式（18）、式（19）计算，该算例机型发动机在飞机进场状态下最大单音修正感觉噪声级PNLTM值随时间的变化曲线如图10所示。

通过本文的发动机噪声预测模型算法计算，算例机型中发动机产生的有效感觉级值为90.15dB。从欧洲航空安全局[21]可以查阅到各型号类别机型的合格有效感觉噪声級值，该算例机型在实际的适航审定进场状态下产生的有效感觉噪声级EPNL为96.4dB，发动机在实际适航审定进场状态下产生的有效感觉噪声级为91.872dB。实际发动机测量值与本文所使用的发动机噪声预测算法的结果相差1.722dB，相对误差仅为1.874%。该误差范围符合适航审定要求，表明本文所使用的发动机噪声预测模型算法的有效性，并且准确性和精度较高，可用于发动机噪声预测计算。

4结论

根据ICAO相关的噪声适航审定规章，利用ANOPP2中的发动机各噪声源的预测模型结合适航审定的进场航迹，对CFM56-7B发动机在进场状态下的总噪声进行了预测计算方法研究，得出以下结论：

（1）创新性地采用三维声压级云图的方式对计算结果进行展示，直观且便于理解。

（2）根据各部件声压级云图以及发动机声压级对比图，可得进场状态下发动机噪声贡献值从大到小排序依次为风扇噪声、涡轮噪声、喷流噪声、燃烧室噪声，为发动机制造厂商对发动机降噪提供参考。

（3）构建的飞行状态下发动机噪声预测框架，预测误差小于2%，可靠度较高，能实现发动机噪声的快速评估；以缩短适航取证的周期。

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（責任编辑皮卫东）

作者简介

闫国华（1964-）男，博士，教授。主要研究方向：飞机噪声适航审定。

袁艳（1994-）女，硕士研究生。主要研究方向：飞机噪声适航审定。

Tel：18382273135

E-mail：1057571151@qq.com

Research on Noise Prediction Method of Engine Based on ANOPP2

Yan Guohua，Yuan Yan*

Civil Aviation University of China，Tianjin 300300，China

Abstract： As aircraft noise airworthiness certification becomes more stringent， aircraft noise reduction has become a major concern. As engine noise is the main noise source of aircraft noise， the prediction of engine noise plays an important role in noise airworthiness certification. In this paper， based on the ANOPP2， the noise prediction model of each engine component is combined with the reference track to predict and calculate the total engine noise. An aircraft model is used as an example for the calculation of the total engine noise prediction. The calculation results are compared with the data provided by the European Aviation Safety Agency； the validity and accuracy of the engine noise prediction model are verified， which provides a reference for the aircraft airworthiness certification work to reduce the cost of airworthiness certification and improve the efficiency of airworthiness certification.

Key Words： Heidmann model； SAE model； Smith & Bushell model； Stone model； engine noise prediction； reference track