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Contenuto archiviato il 2024-05-28

Computational Aero-acoustic Analysis of Low-noise Airframe Devices with the Aid of Stochastic Method

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Modellare il rumore delle cellule degli aeromobili

Anche se generalmente i motori a reazione vengono associati al rumore di un aeromobile, negli aeroplani moderni i dispositivi maggiormente responsabili delle emissioni acustiche sono le cellule. Una serie di strumenti di modellizzazione innovativi ed efficienti sta indicando la strada verso nuovi modelli a basse emissioni sonore.

La riduzione del rumore degli aeromobili rappresenta un’importante sfida per l’industria aerospaziale e uno dei principali pilastri dell’ambizioso programma di ricerca “Clean Sky” dell’UE. L’analisi dell’aeroacustica computazionale (CAA) è un importante strumento di progettazione nell’ambito dello sviluppo di idee tese alla promozione della riduzione delle emissioni acustiche. Uno degli aspetti più difficoltosi è rappresentato dalla modellazione della turbolenza in base al metodo del campo vicino. Sebbene utili, i software utilizzati per la risoluzione della turbolenza si rivelano pesanti dal punto di vista computazionale e dispendiosi in termini di tempo. Scienziati finanziati dall’UE hanno tentato di sfruttare i benefici delle equazioni di Navier-Stokes mediate alla Reynolds (RANS), che si rivelano efficienti dal punto di vista dell’elaborazione, per l’analisi dell’aeroacustica computazionale nell’ambito del progetto CALAS (“Computational aero-acoustic analysis of low-noise airframe devices with the aid of stochastic method”). Lo studio è stato incentrato su due concetti di contenimento del rumore per configurazioni a elevata portanza e i carrelli di atterraggio principali di aeroplani regionali. Il gruppo ha ideato un metodo di modellazione a fonte stocastica per la generazione del rumore a banda larga basato su calcoli RANS costanti che utilizzano tecniche basate sulla dinamica computazionale dei fluidi. Lo stesso metodo è stato impiegato per la formulazione di fonti di rumore generate da flussi turbolenti, che sono state quindi incorporate nell’analisi CAA per la previsione del contributo al rumore nel campo lontano. Il metodo stocastico è stato dapprima testato e dimostrato nell’ambito di analisi dell’aeroacustica computazionale della configurazione di base di un concetto di ala a elevata portanza (bordo di uscita dell’aletta o ala a doppia aletta FSE). I risultati di base sono stati confrontati con quelli relativi a una configurazione FSE a basso rumore con un’aletta antiscorrimento sulla punta delle ali aggiuntiva. Dai risultati è emerso che la configurazione a basso rumore rende possibile una riduzione complessiva delle emissioni acustiche nel campo lontano di 3-7 decibel (dB). Gli scienziati hanno quindi analizzato una configurazione di base del carrello di atterraggio principale e tre concetti di contenimento delle emissioni acustiche. Gli studi hanno rivelato che l’unico elemento in grado di ridurre il rumore rispetto al sistema di base era il rivestimento acustico collegato provvisoriamente alla parete posteriore dello scomparto del carrello di atterraggio. La riduzione garantita da questa configurazione corrispondeva a circa 1,8 dBA, dove dBA fa riferimento ai cosiddetti “livelli del suono con pesatura A”, utilizzati solitamente per i limiti legislativi relativi alle emissioni acustiche. Questa scala è meglio correlata al rischio relativo della perdita dell’udito indotta dal rumore. Il progetto CALAS ha dimostrato l’efficacia del metodo di modellazione delle fonti di rumore stocastico sulla base di equazioni RANS con un buon rapporto qualità/prezzo nell’analisi industriale del rumore a banda larga per la CAA. I metodi sosterranno il rapido sviluppo di aeromobili a basse emissioni acustiche da parte dell’industria aeronautica europea. I dati ottenuti nell’ambito del progetto corrente sulle configurazioni a basse emissioni acustiche puntano alla gestione di importanti questioni relative alla progettazione dei velivoli del futuro.

Parole chiave

Aeromobile, rumore, aeroacustica computazionale, cellule, metodo stocastico

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