Giảm tiếng ồn cho máy bay không người lái với mô phỏng âm học

Tiếng kêu vù vù đó là gì?

Khi máy bay không người lái đạt được động lượng trong không gian thương mại, tiếng ồn mà chúng tạo ra ngày càng trở thành vấn đề. Các công ty đang điều tra việc sử dụng máy bay không người lái để giao hàng, do thám quân sự, dịch vụ khẩn cấp, giám sát môi trường, đưa tin trên các phương tiện truyền thông và hơn thế nữa. Khi việc sử dụng máy bay không người lái gia tăng ở các khu vực thành thị và ngoại ô, các kỹ sư đang chuyển sang mô phỏng để phân tích và giảm tiếng ồn mà chúng tạo ra.

Một mô hình máy bay không người lái quadcopter được phát triển như một trường hợp Demo

 

Tiếng ồn của máy bay không người lái ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố, bao gồm:

• Kích thước và cách gắn động cơ
• Hình dạng, kích thước và tốc độ quay của cánh quạt
• Hình dạng thân của máy bay
• Môi trường hoạt động

Ansys đã phát triển một giải pháp hợp lý để dự đoán cả trường dòng chảy không ổn định do máy bay không người lái tạo ra khi bay và tiếng ồn khí động học tạo ra từ các cánh quạt bằng cách kết hợp sức mạnh của mô phỏng động lực học chất lưu (CFD) và các kỹ thuật phân tích âm học tiên tiến.

Trong bản phát hành phần mềm Ansys mới nhất, 2021 R1, chúng tôi đã giới thiệu một quy trình mô phỏng âm học mới kết hợp các mô phỏng Ansys Fluent CFD với Ansys VRXPERIENCE Sound, cho phép các kỹ sư sử dụng các kỹ thuật phân tích âm học tiên tiến để phân tích các tín hiệu áp suất âm thanh được tính toán bởi CFD.

Các tính năng VRXPERIENCE Sound bao gồm:

• Tạo các tệp âm thanh (.wav) dựa trên tín hiệu áp suất âm thanh do CFD tạo ra, cho phép bạn nghe các âm thanh mô phỏng.
• Tích hợp tính toán các chỉ số âm học tâm lý, với một báo cáo đầy đủ về các chỉ số như độ to, âm điệu, độ sắc nét và độ nghe rõ (articulation index).
• Khả năng sử dụng các hàm truyền âm thanh, cho phép bạn dịch tín hiệu áp suất được tính toán tại một vị trí để xem các chỉ số âm học ở một vị trí khác.

Thiết lập mô phỏng CFD cho âm học khí động

Mô hình máy bay không người lái quadcopter trong hình trên được xây dựng như một trường hợp Demo. Mỗi cánh quạt quay trong vùng lưới trượt với tốc độ quay cố định, với các hướng quay được thiết lập dựa trên hướng quay ngược chiều được thấy trong hầu hết các máy bay không người lái quadcopter.

Đối với phân tích này, người ta giả định rằng máy bay không người lái đang ở chế độ lơ lửng cách người quan sát 10 mét.

Một lưới 16 triệu phần tử được tạo ra trong Ansys Fluent với các vùng ảnh hưởng (BOI) để nắm bắt chính xác tiếng ồn của máy bay không người lái.

 

Hình học của máy bay không người lái đã được đưa vào Fluent Meshing để tạo ra một lưới Mosaic 16 triệu phần tử bởi phương pháp chia lưới poly-hexcore với các vùng ảnh hưởng (BOI) được sử dụng để tinh chỉnh các vùng gần thân và cánh quạt. Các vùng tinh chỉnh này đã giúp tăng độ phân giải của trường dòng chảy không ổn định trong vùng lân cận của cánh quạt, động cơ và giá gắn động cơ.

Mô phỏng CFD theo thời gian được thiết lập như một dòng chảy rối có thể nén, không ổn định trong Fluent. Sự rối được mô hình hóa bằng cách sử dụng mô hình LES / RANS kết hợp để ghi lại các cấu trúc trường dòng chảy quy mô nhỏ trong vùng lân cận của các cánh quạt đang quay.

Như thể hiện trong hình bên dưới, sự tương tác của cánh quạt với kết trúc máy bay không người lái và giá gắn động cơ tạo ra "xung" áp suất, là một trong những yếu tố chính gây ra tiếng ồn từ máy bay không người lái.

Mô phỏng áp suất tĩnh tức thời cho thấy xung áp suất lớn dẫn đến dấu hiệu ồn

Mô hình tương tự âm học của Ffowcs Williams-Hawkings (FW-H) đã được sử dụng và các bề mặt chung lưới thấp hơn gần các cánh quạt được xác định là bề mặt nguồn. Mười vị trí máy thu khác nhau đã được xác định để phân tích tiếng ồn từ các vị trí khác nhau bên dưới máy bay không người lái.

Sau khi lời giải mô phỏng tức được thực hiện để cho phép trường dòng chảy rối đạt đến điều kiện ổn định về mặt thống kê (như được thấy trong biểu đồ lịch sử lực nâng), mô hình được thiết lập để thu thập dữ liệu áp suất âm học tại các bề mặt nguồn gần mỗi cánh quạt. Dữ liệu này được lưu trữ để xử lý kết quả âm học sau này trong Fluent.

Phân tích âm học khí động để dự đoán độ ồn máy bay không người lái

Mức áp suất âm thanh tổng thể (OASPL) được tính toán cho từng vị trí máy thu trong mô hình CFD và được thể hiện trong bảng. Các biến thể trong OASPL đã được quan sát, cho thấy rằng một người quan sát mặt đất sẽ nghe thấy sự khác biệt về mức độ tiếng ồn của máy bay không người lái tùy thuộc vào vị trí của họ so với máy bay.

Một phân tích chi tiết hơn của mức áp âm (SPL) được biểu diễn trong đồ thị phổ cho một vị trí quan sát. Bạn có thể thấy rằng âm thanh có chứa thành phần tần số đi qua lưỡi cánh mạnh cùng với điều hòa cao hơn.

Những tần số này chiếm ưu thế về dấu hiệu tiếng ồn so với tiếng ồn băng thông rộng tần số cao hơn.Điều này phù hợp với quan sát thông thường về tiếng ồn của máy bay không người lái khi bạn nghe thấy âm thanh "kêu vù vù" nổi bật từ các cánh quạt của máy bay không người lái khi nó bay trên đầu.

Đồ thị quang phổ như thế này có thể được biến thành các tệp âm thanh thực bằng cách sử dụng công cụ phân tích âm thanh VRXPERIENCE Sound bên trong Fluent. Ngoài ra, các công cụ phân tích âm học tâm lý có thể cung cấp thông tin chi tiết về tác động của âm thanh dự đoán đối với những người quan sát gần đường bay của máy bay không người lái.

Ví dụ: bạn có thể xác định mức độ “lớn” của âm thanh và mức độ “chói” của phổ tiếng ồn mà người quan sát nhận thấy tại một vị trí nhất định. Xem video âm thanh tương tác bên dưới để nhấp vào micrô ở các vị trí khác nhau và nghe các biến thể âm thanh của máy bay không người lái.

Để tìm hiểu thêm về các cải tiến âm thanh mới nhất và xem cách chúng có thể được sử dụng cho mô phỏng của bạn, hãy truy cập trang sản phẩm mô phỏng chất lưu để biết thêm.