Einsatz erweiterter Modellierung von Längenskalenaniso- tropie zur Vorhersage des Kopfspaltgeräusches von Axial- ventilatoren

Kurzfassung

Eine auf effiziente Bestimmung von strömungsbedingter Schallentstehung und Ausbreitung an Axialventilatoren abzielende Methode wird mittels Akustischer Störungsgleichungen (APE) und stochastisch generierter Wirbelschallquellen innerhalb einer hybriden aeroakustischen Simulationsmethode realisiert. Dabei kommt der Discontinuous Galerkin Verfahren basierte Propagationscode DISCO++ in Kopplung mit der Fast Random Particle Mesh Methode (FRPM) zum Einsatz. Letztere dient der Generierung instationärer, stochastischer Wirbelschallquellen.Durch die typische Einbausituation von Axialventilatoren entsteht geometriebedingt ein Kopfspalt zwischen Schaufeln und Mantelring, welcher wiederrum eine von lokalen Strömungsbedingungen abhängige, markante Schallquelle darstellt.In der Kopfspaltströmung herrschende konvektive Beschleunigung, charakterisiert durch große Werte des verjüngten Scherratentensors, bewirkt die Verformung und Verzerrung von turbulenten Wirbelstrukturen. Diese, gemäß der „Rapid Distortion Theory“ als „vortex stretching and tilting“ bekannten Effekte, werden maßgeblich durch Schergradiententerme in der Störgeschwindigkeitsgleichung abgebildet. Die daraus resultierende Anisotropie in den Ein- und Zweipunktstatistiken der Wirbelstörungen wiederrum kann die turbulenzbedingte Schallentstehung entscheidend beeinflussen und muss in der Modellierung des Kopfspaltgeräusches abgebildet werden.Der Einfluss einer diesbezüglichen Erweiterung der innerhalb von FRPM verwendeten Störgeschwindigkeits-Transportgleichung wird anhand von Simulationen des ummantelt eingebauten, fünfblättrigen Axialventilators „USI-7“ diskutiert, wobei zwei unterschiedliche Kopfspaltweiten untersucht werden.Ein Vergleich des erweiterten Modells, der vorherigen Anisotropie-Modellierungsstufe sowie der quell-isotropen Wirbelschallquellen Modellierung wird aufgeführt. Abschließend erfolgt eine Gegenüberstellung mit experimentell ermittelten Daten.