An Empirical Wall-Pressure Spectrum Model for Aeroacoustic Predictions Based on Symbolic Regression

要約

翼の後縁ノイズを予測する高速ターンアラウンド手法は、いくつかのアプリケーションの設計最適化ループにノイズ制限を組み込むために重要です。
これらの航空音響予測モデルの中で、アミエットの理論は、正確さと単純さの間の最適なバランスを提供します。
モデルの精度は、正確な壁圧力スペクトル予測に大きく依存しており、多くの場合、調整可能なパラメーターを備えた単一方程式の定式化に基づいています。
これらのパラメータは特定の翼形および流れ条件に合わせて校正されるため、その校正範囲外で適用されると失敗する傾向があります。
この論文では、現在の最先端の予測の堅牢性と精度を向上させると同時に、さまざまな翼型や流れ条件へのモデルの適用範囲を広げるために設計された新しい壁圧スペクトル経験モデルを紹介します。
このモデルは、遺伝的アルゴリズム ベースのアプローチによる AI ベースのシンボリック回帰を使用して開発され、乱流境界層をカバーする複数の迎角と流入速度で NACA 0008 および NACA 63018 翼で測定された壁圧変動のデータセットに適用されます。
逆方向の圧力勾配と有利な圧力勾配の両方があります。
実験データ (トレーニング データセット外) に対する検証により、広く受け入れられている半経験的モデルと比較したモデルの堅牢性が実証されます。
最後に、このモデルはアミエットの理論と統合され、実物大の風力タービンの空力音響騒音を予測し、実験測定との良好な一致を示しています。

要約(オリジナル)

Fast-turn around methods to predict airfoil trailing-edge noise are crucial for incorporating noise limitations into design optimization loops of several applications. Among these aeroacoustic predictive models, Amiet’s theory offers the best balance between accuracy and simplicity. The accuracy of the model relies heavily on precise wall-pressure spectrum predictions, which are often based on single-equation formulations with adjustable parameters. These parameters are calibrated for particular airfoils and flow conditions and consequently tend to fail when applied outside their calibration range. This paper introduces a new wall-pressure spectrum empirical model designed to enhance the robustness and accuracy of current state-of-the-art predictions while widening the range of applicability of the model to different airfoils and flow conditions. The model is developed using AI-based symbolic regression via a genetic-algorithm-based approach, and applied to a dataset of wall-pressure fluctuations measured on NACA 0008 and NACA 63018 airfoils at multiple angles of attack and inflow velocities, covering turbulent boundary layers with both adverse and favorable pressure gradients. Validation against experimental data (outside the training dataset) demonstrates the robustness of the model compared to well-accepted semi-empirical models. Finally, the model is integrated with Amiet’s theory to predict the aeroacoustic noise of a full-scale wind turbine, showing good agreement with experimental measurements.

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