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Predicciones de Ruido en Turbomáquinas: Presente y Futuro

Autores: Moreau, Stéphane

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2019

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Acceso abierto

Artículo científico


Categoría

Artes

Subcategoría

Música

Palabras clave

Motores turbo
Fuentes de ruido
Modelos analíticos
Métodos numéricos
Navier-Stokes promediados por Reynolds
Simulaciones de grandes remolinos

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 25

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
En los futuros turboengines de relación de derivación ultra alta, se espera que el ruido de la turbomaquinaria (principalmente de los ventiladores y las etapas de turbina) aumente significativamente. Se presenta una revisión de modelos analíticos y métodos numéricos para obtener tanto las contribuciones tonales como las de banda ancha de tales fuentes de ruido. Los primeros se basan en métodos híbridos que acoplan la respuesta a ráfagas sobre placas planas muy delgadas de longitud de cuerda finita, ya sea aisladas o en cascada, y analogías acústicas en campo libre y en un conducto. Los últimos generan ruido tonal con simulaciones de Navier-Stokes promediadas en Reynolds no estacionarias (u-RANS) y ruido de banda ancha con simulaciones de grandes remolinos (LES). Se demuestra que los modelos analíticos proporcionan buenas y rápidas estimaciones del sonido en las etapas de pre-diseño y separan fácilmente las diferentes fuentes de ruido. Las simulaciones u-RANS ahora son capaces de dar estimaciones precisas del ruido tonal de las configuraciones más complejas de ventiladores asimétricos y heterogéneos con palas de guía de salida (OGV). Se han logrado simulaciones LES con modelado de pared en configuraciones de etapa reescaladas en todos los componentes: una etapa de compresor de baja presión, una etapa de turbina de alta presión transónica y una configuración de ventilador-OGV con buenas predicciones del nivel de potencia sonora general para esta última. En este caso, las simulaciones híbridas de Lattice-Boltzmann/simulaciones de grandes remolinos también parecen ser una excelente alternativa para obtener ambas contribuciones con precisión al mismo tiempo.

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