本文將說明工程師如何能夠使用 Altair 的氣動解決方案來模擬和降低一款小型發電機柜冷卻風扇的噪音。Altair?ultraFluidX?的模擬結果將設備內部的流場和聲場可視化，研究風扇和機柜內其他部件的相互作用，確認噪聲源來自何處（協助工程師采取有效的降噪措施），以及識別葉片通過頻率(Blade Passing Frequency)。

背景介紹

當前世界對于減少工業噪音污染的壓力越來越大。美國國家環境保護局 (US Environment Protection Agency) 表示，24小時內平均低于70分貝的噪音是安全的，不會導致聽力損失。美國國家職業安全衛生研究所(National Institute of Occupational Safety and Health)表示，任何低于85分貝的聲音都不會導致暴露在吵雜機械環境的工人聽力受損。但這些水平遠高于歐盟提出的建議。2009年，歐盟設定噪音夜間40分貝的準則，以保護人體健康。并且規定白天有穩定、連續的噪音（比如高速公路上的噪音）不應超過50分貝。

(資料圖片僅供參考)

風扇通常在獨立條件下進行評估，其中任何復雜的組件或子系統通常會導致增加噪音。然而，構建物理樣機非常昂貴，并且需要反復測試。若要對產品設計進行重大更改或構建更多樣機，此時通常為時已晚，而且這將增加成本和延后產品的發布時間。Altair ultraFluidX可以幫助工程師檢測現有樣機中的風扇噪音，并在新產品研發初期就可采用仿真的方法減少噪音源。

雖然CFD數值仿真更適合早期設計評估，但大多數傳統網格法CFD求解器模擬氣動噪聲周期長，代價高。ultraFluidX的Lattice Boltzmann（格子玻爾茲曼算法）具有獨特的高精度瞬態特性，使工程師能夠仿真和理解復雜的流動結構和相互作用。

面臨的挑戰？

風扇和其他旋轉物體的聲學性能的實驗評估嚴重受限于物理測試的困難或設備尺寸。作為實驗方法的替代方法，數值方法被引入到開發流程中。與旋轉機械的流動引起的噪聲相關的物理機制是復雜的，且對于氣動聲學方法來說是具有挑戰性的：

噪聲是一種高度瞬態現象，傳統的CFD求解器由于流動和結構的復雜性，難以準確預測在一個合理時間區段中的瞬態效應窄帶噪聲集中在頻譜的一個狹窄部分，包含高比例的聲能寬帶噪聲是由湍流邊界層或葉片上的分離引起的。風扇安裝位置和周圍零件會影響上下游的流動條件。

流動與噪音設計

在這個例子中，小型發電機柜是普遍被應用的工業設備，軸流冷卻風扇轉速1500 rpm。以半消聲室或開放式測試設置，將5個麥克風放置在距機體1m之外，如下圖所示，以捕捉噪音水平和方向性。

噪聲試驗測量的麥克風位置

下表中列出了裝置內冷卻風扇參數。模擬使用4張NVIDIA A100 40GB GPU：

仿真流程及耗費時間如下：

原設計方案(圖a)是常見的風扇冷卻套件，冷卻氣流來自帶常規百葉窗的正面和側面的開孔。第一次設計迭代(圖b)具有與原設計相似的方案，但在機柜的頂部加裝額外的隔音材料，還有人字形的聲學百葉窗，如下圖3中綠色物體所示。

a) 作為基準的機箱內冷卻風扇

b) 第一次設計迭代:隔音層與百葉窗

可以針對特定的噪聲源進一步優化隔音百葉窗的設計，以達到最大的降噪效果。下圖列出了常用的六個設計參數。

常用的聲學百葉窗設計參數

冷卻空氣流量是機柜內風扇的重要參數。為了不影響冷卻效果，隔音材料被放置在不嚴重影響流量的位置。冷卻空氣流經百葉窗和換熱器帶走熱量。第一次設計迭代與原設計相比顯示了類似的流動性能，如下表所示。然而，隔音材料和人字形百葉窗的噪音吸收將噪聲級降低3dB，這大約是聲功率能量的一半。

如下圖所示，兩個風扇中心垂直平面速度量值的圖像中的流場非常相似。

流速和風扇表面壓力: 原設計(左)和第一次迭代設計(右)

噪聲頻譜和單個麥克風OASPL(總聲壓級)顯示了噪音的降低，尤其是在中高頻范圍，這是這種隔音材料的典型特征。單個麥克風結果還顯示主要的噪聲傳播方向是朝向后端，而這里的麥克風是直接正對著冷卻風扇的下游氣流的。這是安裝了人字形隔音百葉窗后需要改進的關鍵位置。

麥克風平均聲壓級, 8Hz分辨率

不同方位麥克風的聲壓級

還可以看到如下圖所示的噪聲方向性。這些圖像顯示了特定頻率范圍的局部壓力波動水平，第一次迭代設計顯示在機殼頂部隔音板下，還有在后側的穿過人字形聲學百葉窗的噪音比較低。這個可視化還顯示出，可以通過進一步微調后側隔音材料和百葉窗設置來實現潛在的改進。

聲壓云圖: 原設計(左)和第一次迭代設計(右)

Altair CFD?/CAA 解決方案

ultraFluidX是一種基于Lattice-Boltzmann方法的求解器，非常適合研究風扇噪聲和其他瞬態流動仿真。其固有低數值耗散和LES湍流模型是氣動噪聲仿真理想的選擇。由于低數值耗散的優勢，求解器可以在流場模型中直接模擬聲音傳播，而不需要其他簡化的聲傳輸模型。它可以精確捕獲噪聲水平，可視化流場并顯示噪聲源的位置以及噪聲的傳播方式。ultraFluidX完全基于GPU加速，加速了產品迭代，從而改進設計周期。ultraFluidX的優勢：

固有的瞬態，時間精確的顯式時間算法高精度的湍流模型，捕捉空氣微小的壓力脈動低數值耗散，可直接模擬從噪聲源到麥克風的傳播前處理效果高，僅需要STL表面，無需大量的網格建模工作結論

旋轉機械存在于許多不同類型的應用中，例如發動機冷卻系統、通風系統和風電葉輪。使用ultraFluidX的LBM算法+GPU高性能計算，快速定位氣動噪聲源，理解噪聲產生的機理，比較不同的降噪措施，為產品優化提供有力的幫助。