Aeroacústica de motores aeronáuticos

Abstract

Desde a última década, as autoridades aeronáuticas dos países membros da ICAO vem, gradativamente, aumentando as restrições nos níveis de ruído externo de aeronaves, principalmente nas proximidades dos aeroportos. Por isso os novos motores aeronáuticos precisam ter projetos mais silenciosos, tornando as técnicas de predição de ruído de motores cada vez mais importantes. Diferente das técnicas semi-analíticas, que vêm evoluindo nas últimas décadas, as técnicas semiempíricas possuem suas bases lastreadas em técnicas e dados que remontam à década de 70, como as desenvolvidas no projeto ANOPP. Uma bancada de estudos aeroacústicos para um conjunto rotor/estator foi construída no departamento de Engenharia Aeronáutica da Escola de Engenharia de São Carlos, permitindo desenvolver uma metodologia capaz de gerar uma técnica semi-empírica utilizando métodos e dados novos. Tal bancada é capaz de variar a rotação, o espaçamento rotor/estator e controlar a vazão mássica, resultando em 71 configurações avaliadas. Para isso, uma antena de parede com 14 microfones foi usada. O espectro do ruído de banda larga é modelado como um ruído rosa e o ruído tonal é modelado por um comportamento exponencial, resultando em 5 parâmetros: nível do ruído, decaimento linear e fator de forma da banda larga, nível do primeiro tonal e o decaimento exponencial de seus harmônicos. Uma regressão superficial Kriging é utilizada para aproximar os 5 parâmetros utilizando as variáveis do experimento e o estudo mostrou que Mach Tip e RSS são as principais variáveis que definem o ruído, assim como utilizado pelo projeto ANOPP. Assim, um modelo de previsão é definido para o conjunto rotor/estator estudado na bancada, o que permite prever o espectro em condições não ensaiadas. A análise do modelo resultou em uma ferramenta de interpretação dos resultados. Ao modelo são aplicadas 3 técnicas de validação cruzada: leave one out, monte carlo e repeated k-folds e mostrou que o modelo desenvolvido possui um erro médio, do nível do ruído total do espectro, de 2.35 dBs e desvio padrão de 0.91.<br>

Abstract : Since the last decade, the countries members of ICAO, via its aeronautical authorities, has been gradually increasing the restrictions on external aircraft noise levels, especially in the vicinity of airports. Because that, the new aero-engines need quieter designs, so noise prediction techniques for aero-engines are getting even more important. Semi-analytical techniques have undergone a major evolution since the 70th until nowadays, but semi-empirical techniques still have their bases pegged in techniques and data defined on the 70th, developed in the ANOPP project. An Aeroacoustics Fan Rig to investigate a Rotor/Stator assembly was developed at Aeronautical Engineering Department of São Carlos School of Engineering, allowing the development of a methodology capable of defining a semi-empirical technique based on new data and methods. Such rig is able to vary the rotation, the rotor/stator spacing and mass flow rate, resulting in a set of 71 configurations tested. To measure the noise, a microphone wall antenna with 14 sensors were used. The broadband noise was modeled by a pink noise and the tonal with exponential behavior, resulting in 5 parameters: broadband noise level, decay and form factor and the level and decay of tonal noise. A superficial kriging regression were used to approach the parameters using the experimental variables and the investigation has shown that Mach Tip and RSS are the most important variables that defines the noise, as well on ANOPP. A prediction model for the rotor/stator noise are defined with the 5 approximation of the parameters, that allow to predict the spectra at operations points not measured. The model analyses of the model resulted on a tool for results interpretation. Tree different cross validation techniques are applied to model: leave ou out, Monte Carlo and repeated k-folds. That analysis shows that the model developed has average error of 2.35 dBs and standard deviation of 0.91 for the spectrum level predicted.