NACA0012水翼流声耦合机理与声源分布的数值研究及其工程应用价值

针对水翼声源分布与流声关联机制的研究空白，研究人员采用大涡模拟(LES)和声学类比方法，结合双网格技术和动态模态分解(DMD)，揭示了NACA0012水翼的偶极子/四极子声源分布规律，发现涡脱落高能模态与四极子峰值频率的强相关性，计算效率提升30倍，为潜艇舵翼降噪设计提供理论支撑。

　　

水翼作为潜艇舵翼和螺旋桨的简化模型，其流噪声机制研究长期面临两大挑战：一是传统声学类比方法忽略四极子声源导致预测偏差，二是高精度数值模拟存在计算效率瓶颈。现有研究多聚焦水翼水动力性能，而声源分布与流场结构的关联机制尚不明确，特别是涡脱落对四极子噪声的贡献机制亟待揭示。

上海交通大学团队在《Ocean Engineering》发表的研究中，创新性地将大涡模拟(LES)与声学类比相结合，采用双网格技术加速计算，通过动态模态分解(DMD)和第三代涡识别技术，系统解析了NACA0012水翼在不同攻角下的声源特性。关键技术包括：1）基于过滤Navier-Stokes方程的LES模拟；2）采用直接体积积分法计算四极子声源；3）应用DMD分解涡结构与Lighthill源的模态关联；4）通过交叉谱分析验证壁面压力脉动与噪声的频域相关性。

研究结果显示：在声源分布方面，偶极子声源在吸力面和升力方向呈现极值，而四极子声源强度与涡脱落高能模态直接相关。流声关联机制分析发现，壁面压力脉动的n阶峰值频率与噪声谱强相关，DMD模态揭示主导涡结构与Lighthill源的空间分布高度相似。特别值得注意的是，双网格技术使计算效率提升30倍且精度无损，突破了大尺度涡声耦合模拟的算力限制。

结论部分指出：该研究首次定量揭示了水翼四极子声源与涡脱落的能量传递机制，证实DMD方法能有效识别流声耦合的关键模态。工程意义上，提出的双网格-体积积分联合算法为复杂结构流噪声预测提供新范式，研究成果可直接指导潜艇舵翼的主动降噪设计。作者团队建议后续研究应拓展至非刚性水翼的流固声耦合问题，以更全面反映实际工程工况。

（注：全文严格依据原文数据，未添加非文献内容；专业术语如Lighthill源、DMD等均按原文格式保留大小写和下标；技术方法描述避免试剂细节，聚焦核心算法；作者单位按要求不显示英文名称）