低雷诺数下的近场气动声学形状优化

我们研究了使用通量重构（FR）方法进行梯度无关的气动声学形状优化的可行性，以研究低雷诺数下的二维流动。总声压级（OASPL）通过直接声学方法计算，优化采用梯度无关的网格自适应直接搜索（MADS）算法。所提框架在三个问题上进行了评估。首先，在雷诺数$Re=1500$、自由来流马赫数$M_\infty = 0.15$下研究开腔流动，实现了$7.9dB$的噪声降低。第二个算例考虑串列圆柱，在$Re=200$和$M_\infty = 0.2$下，通过优化圆柱间距和直径比实现了$16.5 dB$的噪声降低。最后，在$Re=10,000$和$M_\infty = 0.2$下优化NACA0012翼型以降低后缘噪声。该翼型形状被优化为在适当攻角下生成新的4位数NACA翼型，以降低OASPL，同时保持基准时间平均升力系数并防止基准时间平均阻力系数增加。优化后的翼型在$0dB$下无声，阻力系数降低了$24.95\%$。这些结果证明了使用MADS和FR进行气动声学设计的形状优化的可行性。