论文部分内容阅读
轴流风扇被广泛应用于如刀片服务器等机械设备的通风散热中,在工作时风扇旋转形成的湍流与自身以及固壁发生耦合作用,进而诱发气动噪声.湍流尺度极小,稳定性差,所以对气动噪声模型的数值计算需要耗费大量的计算资源.将人工神经网络与传统的数值模拟方法相结合,首先基于k-ε两方程模型求解纳维-斯托克斯方程得到轴流风扇的流场解,再通过FW-H声类比理论得到其声场解,然后对轴流风扇搭建人工神经网络模型,同时在声远场选取气动噪声声压级样本点,通过BP神经网络算法进行学习,最后利用训练好的人工神经网络模型对轴流风扇工作时的噪声