Application of the equivalent source method for numerical simulation of hydrodynamic noise of elastic bodies

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

The paper presents a novel approach to predicting the emission characteristics of hydrodynamic edge noise, which occurs when elastic bodies move in turbulent flow. The solution is based on the decomposition of the computational domain and replacing it with a set of segments. Each such subdomain determines the corresponding energy contribution of hydrodynamic noise sources to the total sound field of a streamlined body. The statistical independence of the processes of the selected regions allows us to give a simplified representation of the radiation flowing around the body in the form of a sound propagation process from a finite number of point sources. The purpose of the report is to cross-verify the method on the model problem of profile flow by a liquid flow. The average error of the method relative to the associated calculation "hydrodynamics-acoustics" is no more than 3dB in the range up to 1500 Hz.

Авторлар туралы

Nadezhda Balakireva

Federal Research Center A. V. Gaponov-Grekhov Institute of Applied Physics of the Russian Academy of Sciences (IAP RAS)

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: balakireva@ipfran.ru

Junior Researcher

Ресей, Nizhny Novgorod

Svetlana Zaytseva

Federal Research Center A. V. Gaponov-Grekhov Institute of Applied Physics of the Russian Academy of Sciences (IAP RAS)

Email: s.zaitseva@ipfran.ru

Junior Researcher

Ресей, Nizhny Novgorod

Әдебиет тізімі

  1. Chevalier, F., Bordier, L., Leblond, C. et al. (2019), “Numerical prediction of the noise radiated from silent non cavitating marine propellers”, OCEANS, pp. 1-4.
  2. Lighthill, M. (1952), “On Sound Generated Aerodynamically. I. General Theory”, Proceedings of the Royal Society of London. Series A, Mathematical and Physical Sciences, vol. 211, pp. 564–587.
  3. Garbaruk, A. V. (2016), Sovremennye podhody k modelirovaniyu turbulentnosti [Modern approaches to turbulence modeling], Izd-vo Politekhn. Un-ta, St. Petersburg, Russia. (In Russian)
  4. Martin, R., Soria, M., Lehmkuhl, O., Gorobets, A., Cante, J. and Vidal, P. (2018), “Noise Radiated by an Open Cavity at Low Mach Number”, Tenth International Conference on Computational Fluid Dynamics (ICCFD10), Barcelona, Spain, 9-13 July 2018, pp.18.
  5. Yokoyama, H., Odawara, H. and Iida, A. (2016), “Effect of freestream turbulence on cavity tone and sound source”, International Journal of Aerospace Engineering, pp. 16.
  6. Kajishima, T. and Taira, K. (2017), Computational fluid dynamics: Incompressible turbulent flows, Springer, Cham, Switzerland.
  7. Sagaut, P., Deck, S. and Terracol, M. (2013), Multiscale and multiresolution approaches in turbulence. LES, DES and hybrid RANS/LES methods: applications and guidelines, Imperial College Press, London, United Kingdom.
  8. Fahi, F. D. (2003), “Some applications of the reciprocity principle in experimental vibroacoustics”, Acoustical Physics, vol. 49, no. 2, pp. 262-277. (In Russian)
  9. Loycyanskiy, L. G. (1987), Mekhanika zhidkosti i gaza [Mechanics of liquid and gas], Nauka, Moscow, Russia. (In Russian)
  10. Menter, F. R. (2012), Best Practice: Scale-Resolving simulations in ANSYS CFD, Ansys Germany GMBH, Germany.
  11. Suvorov, A. S., Sokov, E. M. and Artel'ny, P. V. (2014), “Numerical simulation of sound emission using acoustic contact elements”, Acoustical Physics, vol. 60, no. 6, pp. 663–672. (In Russian)
  12. Suvorov, A. S., Korotin, P. I. and Sokov, E. M. (2018), “A method of finite element modeling of noise emission generated by inhomogeneities of bodies moving in a turbulent fluid flow”, Acoustical Physics, vol. 64, no. 6, pp. 756–757. (In Russian)
  13. Suvorov, A. S., Kal'yasov, P. S., Korotin, P I., Sokov, E. M. and Artel'ny, P. V. (2019), “Prediction of noise emission from inhomogeneities of a streamlined surface”, Proceedings of the Krylov State Scientific Center, vol. 3, no. 389, pp. 150–156. (In Russian)
  14. Kainova, A. V., Korotin, P. I., Sokov, E. M. and Suvorov, A. S. (2019), “Validation of the method of finite element modeling of acoustic re-emission of bodies streamlined by a turbulent fluid flow”, Journal of Applied Mathematics and Mechanics, vol. 83, no. 3, pp. 384–392. (In Russian)
  15. Suvorov, A. S., Sokov, E. M., Virovlyanskiy, A. L., Eremeev, V. O. and Balakireva, N. V. (2023), “The method of finite element modeling of hydrodynamic noise arising from the flow of elastic bodies”, Acoustical Physics, vol. 69, no. 6, pp. 713–721. (In Russian)

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу

© Balakireva N.V., Zaytseva S.G., 2024

Creative Commons License
Бұл мақала лицензия бойынша қолжетімді Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».