Prédictions à faible ordre aidées par l'apprentissage automatique du bruit d'interaction large bande des étages de ventilateurs

Une méthode rapide pour prédire le bruit d'interaction large bande des étages de ventilateurs de turbofan est en cours de développement. La puissance acoustique se propageant en aval dans le conduit de dérivation en raison de la réponse de l'aube guide de sortie de ventilateur (FEGV) à la turbulence du sillage du ventilateur est calculée sur la base d'une analyse de cascade à plaques planes en deux dimensions et de la méthode de Green. Cette étude s'est concentrée sur l'utilisation de l'apprentissage automatique pour définir les paramètres du sillage du ventilateur utilisés comme entrées pour la réponse du FEGV et le calcul du bruit. Des algorithmes d'apprentissage automatique sont en cours d'entraînement en utilisant les résultats de dynamique des fluides computationnelle. Cet article décrit l'exactitude de l'apprentissage automatique compte tenu des données disponibles sur le sillage de rotor. De plus, l'effet des erreurs dans les données d'entrée apprises sur la prédiction acoustique a été étudié. Sur la base de cette étude, la méthode montre un grand potentiel.