Группа российских ученых из Института прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН и Московского физико-технического института провела детальное численное исследование источников шума, генерируемых крылом прототипа сверхзвукового бизнес-джета на режиме посадки. Эта работа, сочетающая передовые методы вычислительной гидродинамики и аэроакустики, впервые позволила с высокой точностью локализовать и охарактеризовать основные зоны шумообразования вблизи полноразмерной геометрии крыла модели прототипа сверхзвукового пассажирского самолета в посадочной конфигурации. Результаты исследования, имеющие важное значение для проектирования малошумных летательных аппаратов будущего, опубликованы в журнале Supercomputing Frontiers and Innovations.
Снижение шума гражданских самолетов, особенно вблизи аэропортов, является одной из приоритетных задач современной авиационной индустрии. Жесткие требования Международной организации гражданской авиации (ICAO) стимулируют разработчиков к поиску новых решений для уменьшения акустического следа летательных аппаратов.
Это в полной мере относится и к перспективным сверхзвуковым бизнес-джетам, разработка которых активно ведется в ряде стран. Если аэродинамические характеристики самолетов сегодня успешно рассчитываются с помощью численного моделирования, то точная численная оценка акустических характеристик все еще остается сложной и ресурсоемкой задачей. Однако постоянный рост производительности суперкомпьютерных кластеров делает такие расчеты все более доступными, по крайней мере, для отдельных, наиболее важных конфигураций.
Рисунок 1. Крыло прототипа сверхзвукового бизнес-джета. Источник: журнал Supercomputing Frontiers and Innovations.
Целью недавнего исследования было численное моделирование и локализация источников шума, возникающих на крыле прототипа сверхзвукового бизнес-джета в посадочной конфигурации – то есть с выпущенной взлетно-посадочной механизацией (предкрылками и закрылками). Для этого ученые применили комплексный подход, сочетающий два основных метода.
Первый – это вихреразрешающее численное моделирование нестационарного турбулентного обтекания крыла с использованием методов вычислительной гидродинамики и вычислительной аэроакустики.
Второй – метод акустической локации источников шума в ближнем поле, известный как численный бимформинг. Этот метод, основанный на обработке сигналов с виртуальных микрофонных решеток, позволяет «прослушать» поверхность крыла и выявить наиболее интенсивные источники шума.
Моделирование проводилось для геометрии крыла длиной 45 м и размахом 20 м, находящегося в воздушном потоке со скоростью 68 м/с под углом атаки 10 градусов, что соответствует числу Маха 0.2. Благодаря симметрии задачи расчеты проводились для половины планера, что позволило сократить вычислительные затраты.
Для моделирования были использованы две расчетные сетки разной степени детализации: Level A (около 46.5 миллионов ячеек) и Level B (около 220 миллионов ячеек), что позволило оценить влияние размера сетки на результаты.
Рисунок 2. Общая структура расчетных сеток. Слева сетка Level A показана издалека, справа – вблизи. Источник: журнал Supercomputing Frontiers and Innovations.
Расчеты выполнялись с использованием программного комплекса NOISEtte, разработанного в ИПМ им. М.В. Келдыша РАН и адаптированного для высокопроизводительных вычислений на CPU и GPU. Для накопления данных на временном интервале, достаточном для анализа низкочастотного шума (порядка 0.88 секунды реального времени), потребовались десятки часов счета на суперкомпьютере «Ломоносов-2» c использованием 8 (Level A) и 24 (Level B) графических ускорителей NVIDIA Tesla V100.
Для расчета распространения шума на большом расстоянии от прототипа самолета использовался метод Фокса Уильямса–Хокингса (FWH). Акустические данные для этого метода собирались в узлах расчетной сетки, формирующих некоторую охватывающую крыло поверхность вне зон сильной нелинейности..
Рисунок 3. Поверхность Фокса Уильямса–Хокингса и точки дальнего поля, используемые для расчета диаграммы направленности шума. Источник: журнал Supercomputing Frontiers and Innovations
Рисунок 4. Результаты моделирования на сетках Level A (слева) и Level B (справа). Красная линия показывает положение поверхности Фокса Уильямса–Хокингса. Источник: журнал Supercomputing Frontiers and Innovations
Результаты численного моделирования показывают сложную турбулентную вихревую структуру течения над крылом, которое и является основным источником шума. Как и ожидалось, более подробная сетка Level B позволяет воспроизвести более мелкие турбулентные структуры, что приводит к появлению более высокочастотных гармоник в получаемых акустических спектрах. Анализ распределения спектральной плотности мощности пульсаций давления вдоль передней и задней кромок крыла выявил расположение основных пиков интенсивности шума. На передней кромке они связаны с изменением угла стреловидности и потерей устойчивости вихря у корневой части первого предкрылка. На задней кромке повышение интенсивности шума создается вихрями, формирующимися над различными секциями закрылков, и их взаимодействием.
Рисунок 5. Распределение спектральной плотности мощности пульсаций давления вдоль передней (сверху) и задней (снизу) кромок крыла (слева – для сетки Level A, справа – для сетки Level B). Источник: журнал Supercomputing Frontiers and Innovations
Иван Софронов, профессор кафедры вычислительной физики МФТИ, пояснил: «Одной из ключевых особенностей нашего исследования является комбинация прямого моделирования шума и его последующей локализации с помощью численного бимформинга. Впервые недавно разработанный нами метод численного бимформинга был применен для анализа акустических источников полномасштабной геометрии модели прототипа самолета. Это позволило не просто рассчитать общий уровень шума крыла прототипа сверхзвукового гражданского самолета на режиме посадки, но и понять, какие именно элементы конструкции и какие гидродинамические явления вносят наибольший вклад в его генерацию».
Метод численного бимформинга позволяет восстанавливать распределение интенсивности источников шума на исследуемой поверхности (в данном случае на поверхности, аппроксимирующей крыло) по акустическим сигналам, зарегистрированным на массиве виртуальных микрофонов. По сути, решается изначально некорректная обратная задача нахождения правой части в уравнении Гельмгольца. Тем не менее, предложенный алгоритм является устойчивым и обеспечивает необходимую точность благодаря исключению неединственности искомой функции (нужна априорная информация) и применению физически обоснованного способа дискретизации оператора переноса излучения.
Ученые рассмотрели два типа источников: монопольные и дипольные. При этом первые могут быть смесью как непосредственно монополей, так и касательных компонент дипольного момента на аппроксимирующей крыло поверхности. В то время как для дипольных источников отыскивается их нормальная компонента.
Рисунок 6. Карты интенсивности монопольных (слева) и дипольных (справа) источников для частоты 500 Гц. Они показывают, что основные источники шума действительно локализуются вблизи кромок крыла, причем наиболее интенсивные – на задней кромке. Источник: журнал Supercomputing Frontiers and Innovations
Важной частью исследования стала верификация метода численного бимформинга. Для этого спектры уровня звукового давления в нескольких контрольных точках в среднем поле, рассчитанные методом Фокса Уильямса–Хокингса, сравнивались со спектрами, полученными акустическим излучением от источников, реконструированных с помощью бимформинга. Сравнение показало хорошее соответствие результатов, особенно для монопольного типа источников. Это подтверждает корректность и надежность разработанного подхода к локализации распределенных источников шума.
Анализ диаграмм направленности шума в дальнем поле показал, что на низких частотах (до 250 Гц) доминирует дипольный характер излучения, в то время как на высоких частотах (1 кГц и выше) преобладает монопольный. Это знание важно для разработки стратегий снижения данного шума, так как механизмы генерации и распространения монопольного и дипольного шума различны.
Новизна работы заключается в комплексном подходе к анализу шума самолета, сочетающем ресурсоемкое прямое моделирование с решением обратной задачи локализации источников. Это позволяет не только предсказывать уровни шума, но и выявлять их физические причины, что открывает путь к эффективной оптимизации конструкции летательного аппарата с целью уменьшения производимого им шума.
Результаты исследования имеют большое практическое значение для авиационной промышленности. Они могут быть использованы инженерами-конструкторами для верификации и улучшения существующих полуэмпирических моделей шума крыльев гражданских самолетов, а также для разработки новых конструктивных решений, направленных на снижение шума от элементов планера, таких как кромки крыла и его механизация.
В дальнейшем ученые планируют применить разработанную методологию для анализа других конфигураций и режимов полета сверхзвуковых самолетов, а также для исследования шума других типов летательных аппаратов.
Научная статья: Tatiana K. Kozubskaya, Gleb M. Plaksin, Ivan L. Sofronov, Pavel V. Rodionov, «Numerical Study of Noise Sources Generated by Wing of Supersonic Business Jet in Landing Mode», Supercomputing Frontiers and Innovations, 2025, Vol. 12, No. 1, pp. 112-132. DOI: 10.14529/jsfi250108.
