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J-GLOBAL ID：202202213329022278   整理番号：22A1170575

Reynolds平均Navier-Stokesベースジェット騒音予測における不確実性低減のための音響反転【JST・京大機械翻訳】

Acoustic Inversion for Uncertainty Reduction in Reynolds-Averaged Navier-Stokes-Based Jet Noise Prediction

著者 (4件)： Zhang Xin-Lei (State Key Laboratory of Nonlinear Mechanics, Chinese Academy of Sciences, 100190 Beijing, People’s Republic of China) ,  Xiao Heng (Virginia Tech, Blacksburg, Virginia 24060) ,  Wu Ting (State Key Laboratory of Nonlinear Mechanics, Chinese Academy of Sciences, 100190 Beijing, People’s Republic of China) ,  He Guowei (State Key Laboratory of Nonlinear Mechanics, Chinese Academy of Sciences, 100190 Beijing, People’s Republic of China)
資料名： AIAA Journal (American Institute of Aeronautics and Astronautics)  (AIAA Journal (American Institute of Aeronautics and Astronautics))
巻： 60  号： 4  ページ： 2407-2422  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0248C  ISSN： 1533-385X  CODEN： AIAJAH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Reynolds平均Navier-Stokes(RANS)に基づく方法は,ジェット雑音低減概念の迅速評価を提供する実用的ツールである。しかしながら,RANSベースの方法は,雑音発生と伝搬を表現するための仮定のモデリングを必要とし,それは,しばしば,モデル形式不確実性による予測精度を低下させる。本研究では,アンサンブルKalmanフィルタベースの音響反転法を導入し,遠方場雑音と軸方向中心線速度データに基づく乱流運動エネルギーと散逸率の不確実性を低減した。結果は,噴流ノイズデータが,速度データと比較して,乱流運動エネルギーと散逸速度を推定するのに,より効果的であることを示す。さらに,推論された雑音源は,乱流場の推定と観測されない位置における遠方場雑音を改良できる。さらに,雑音モデルパラメータも不確実な量を考慮し,RANSと雑音モデルの両方で不確実性を低減する提案フレームワークの能力を実証した。最後に,提案したフレームワークの実用性を示すために,実験データによる1つの現実的事例を検討した。この方法は,速度場と比較して比較的直接的である遠方場雑音データを組み込むことにより,ジェット雑音源の逆モデリングの可能性を開く。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  *不確実性 ,  *音響 ,  雑音発生器 ,  モデリング ,  雑音発生 ,  モデル ,  雑音低減 ,  遠方場 ,  解析モデル
準シソーラス用語： 雑音モデル ,  予測精度 ,  モデルパラメータ ,  RANS ,  乱流エネルギー ,  *Reynolds平均 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 飛しょう体の設計・構造  (QK04010H) ,  流体動力学一般  (BC02010G) ,  物体の周りの流れ  (BC02040N)

タイトルに関連する用語 (6件)： Reynolds平均 ,  ジェット ,  騒音予測 ,  不確実性 ,  音響 ,  反転