航空機の騒音の軽減をシミュレーションで実現

※本ブログは、SIMULIA Blog （英語版）で既に発表されたブログの日本語参考訳です。

より効率的で持続可能な航空機の設計を目指す中で、ターボファンエンジンは優れた解決策を提供します。ファンを使って余分な空気を引き込み、航空機を推進するのを助けるこれらのエンジンは、推力を提供するとともに燃料効率を向上させます。ターボファンは一般的にターボジェットよりも静かですが、それでも離陸時や着陸時にはコミュニティへの騒音の主な原因となります。

「騒音が重要なのはその地域社会への影響です」とボストン大学の機械工学准教授であるSheryl Grace氏は述べています。「空港で離陸または着陸する場合、近隣住民にとって燃料消費は二次的な問題です。彼らが気にするのは、夜間に騒音で起こされることや、外で会話できない時間帯です。さらに、ターボファンエンジンによって発生する内部騒音は、乗客や乗員の体験にも影響を与えます。」

ターボファンの騒音は航空機開発者にとって複雑な課題であり、彼らは設計初期段階で特定の騒音源を特定し軽減するために必要なシミュレーションツールを探しています。Grace氏は、SIMULIA PowerFLOWを使ってそのツールを作成するためにダッソー・システムズと協力しています。

ターボファンの騒音：マルチフィジックスの課題

ターボファンにはさまざまな種類があり、それぞれ独自の騒音軽減の課題を持っています。たとえば、軍用ジェットで使用される低バイパスターボファンは、ほとんどの空気をエンジンのコアを通過させるため、主な騒音源はジェットノズルから出る流れです。一方、商業航空会社が使用する高バイパスターボファンでは、状況が異なります。

「ターボファンエンジンは、コアの周りを多くの空気が流れることを可能にすることでターボジェットを進化させました。したがって、推力はエンジン前部のファン部分から供給されます」とGrace氏は述べています。「バイパス比が高いほど、推力はファンから多く供給されることになります。それはつまり、騒音もファンから来るということです。」

騒音は、エンジンのファンブレードからの後流がダウンストリームのスタトルヴェインと相互作用し、気流を方向転換させるときに発生します。これを「相互作用騒音」と呼び、商業航空機エンジンで主に発生する騒音源で、特にアプローチや着陸時に顕著です。この騒音の成分には、各ファンブレードの後ろの後流での平均流れの差によって発生するトーナルノイズ（音程ノイズ）と、後流の乱流によって発生する広帯域ノイズが含まれます。これまで、特に広帯域ノイズに対処することは非常に難しいことがわかっています。共鳴器やダクトの形状などの解決策を使って特定の音程を吸収することはできますが、これらは狭い周波数帯域（音程ノイズ）にしか対応できません。広帯域ノイズを構成する大きな音のスペクトルを吸収するのはずっと難しいのです。

ファンの騒音問題をモデル化するには、「ファンの後流、後流とヴェインの形状、ヴェインの数、ローターの数、ファンの回転速度などを理解しなければなりません」とGrace氏は言います。「これらの特性やダクトに多くの調整を加えることで、エンジンのトーンを殺すことはできますが、ファンの後流における乱流を完全に排除することはできませんし、それが生成するすべての騒音を消すこともできません。したがって、広帯域ノイズは常に存在します。」

シミュレーションと物理テスト

広帯域ノイズを軽減しようとする設計者は、予測を検証するために物理実験から得られたデータをよく利用します。このデータには、通常、ファンウェイクの少なくとも2カ所からの流れの測定と、エンジン周囲の特定の場所でのマイクの測定が含まれます。良いデータではありますが、限界があります。

シミュレーションはエンジンノイズに関するより詳細な洞察を提供できます。SIMULIA PowerFLOWは、非常に大きな渦シミュレーション（大規模渦シミュレーション）を使用してファンステージ全体をモデル化する優れたツールとして登場しました。大規模渦シミュレーションは、計算流体力学で使用される乱流の数学的モデルです。しかし、このシミュレーションは、乱流を効果的に捕え、ノイズを予測するものの、初期設計段階で適用するには挑戦的です。

「PowerFLOWのターボファンシミュレーションは、さまざまな設計の問題を探るために使用されてきましたが、初期設計の評価にはあまりにも負荷が大きくて使いにくい傾向があります」とGrace氏は述べています。「また、異なる方法で生成されるさまざまなタイプのノイズに対処しているため、シミュレーションソフトウェアでそれらをモデル化すると、すべてが一度に得られます。しかし、もしそれらの中から少しだけ取り出してクイックな計算を行おうとすると、正確にそのノイズの原因は何か、そして何を取り出してモデル化するのかをしっかりと掘り下げて考える必要があります。」

騒音シミュレーション設計ツールの共同開発

グレース氏は、PowerFLOWがターボファンの設計者がファンの広帯域相互作用ノイズを最小限に抑えるために必要なツールを作成するのにどう役立つかを確認したいと考えていました。Dassault Systèmes SIMULIAとの協力は、自然な次のステップでした。

「私たちの協力は自然に始まりました」とGrace氏は述べています。「数年前、エアロアコースティクス会議で、PowerFLOWが機体騒音の分野でのプレゼンテーションに登場し始めました。人々は、どのようにシミュレーションを使って機体音響を予測できるかを模索していて、PowerFLOWは注目を集めていました。数年後、突然、PowerFLOWはより高いマッハ数の能力を持つようになりました。ファンの世界でベンチマークチャレンジがあり、Damiano Casalino（Dassault SystèmesのSIMULIA R&D、流体科学＆技術アプリケーションマネージャー）が、1週間ほどで完了した完全な直接数値シミュレーションの結果を示しました。」

彼女はその成果に感銘を受け、積極的に関与したいと考えました。

「Damianoに、彼の計算データを分析してウェークが適切にモデル化されているかを確認できるか尋ねました。その後、別の会議で再び会い、彼はNASAが、私が以前見ていたいくつかのファンケースでシミュレーションを実行させてくれることを伝えてくれました。彼はボリュームデータを送ってくれることに同意し、私たちは一緒に評価を完了させました。」

最終的に、これはGrace氏がSIMULIAのOutcome-Based Engagement（OBE）に参加するきっかけとなりました。OBEは、ソフトウェアを提供する会社がその実装と使用に責任を持つソフトウェア・アズ・ア・サービス（SaaS）のモデルです。投資回収にかかる時間を短縮するだけでなく、Grace氏のSIMULIAとのOBEは、設計ツール開発をサポートするために実験から得られたデータを拡張し、強化する方法を提供しました。

シミュレーションを用いて理解を深める

Dassault Systèmesとの共同作業により、Grace氏はターボファンの広帯域ノイズ予測ツールを開発する旅を始めることができました。

「本当に望んでいたのは、PowerFLOWから得られる乱流パラメータが、単に乱流モデルから値を取得したり、実験からの単一プローブ測定を試みたりするよりも、私にとってもっと理解しやすくなることでした」とGrace氏は言います。「私は、乱流の長さスケールをより良く把握したかったのです。その情報は、完全な大規模渦シミュレーションから得られるべきです。そしてその情報は、特にローターとスタトルバンの間のギャップに関して、どこでも得られるべきだと考えていました。さらに、従来の経験的手法が今でも適用できるかどうかを判断するために、すべてのデータを使用したいと思っていました。」

Grace氏と共同研究者たちは、ウェイクの進化に関して大きな進展を遂げました。そして、チームは PowerFLOW データから得られる乱流の長さスケールに関するすべての質問を引き続き検討していますが、Grace氏は正しい方向に進んでいると信じています。

また、Grace氏の共同作業のもう一つの目標は、単に低次元モデルで見落としていることがないか、例えば、バンの応答に関してチェックすることでした。

「私たちはバンの応答を見たかったのです。低次元モデルでは、何かが来てそのバンに衝突するという前提で進んでいます」とGrace氏は言いました。「私たちはバンをその応答をどう予測するかという仮定でモデル化していますが、それが実際の答えにどれほど近いのかを知りたかったのです。フルバンの応答がどう見えるのかを見たかったのです。」

これは予想以上に難しい課題でしたが、PowerFLOWはGrace氏がその理由を理解する手助けとなりました。

「私は音響応答を音響部分と流体力学的部分に分けようとしましたが、実際にはそれが非常に難しいことが分かりました」とGrace氏は言います。「常に境界層があり、流体力学的要素が常に存在していて、その大きな部分を引き出して音響的な部分を明らかにするのは本当に難しいです。しかし、完全なバンデータを持っていたおかげで、この問題が単に難しいものであることを納得することができました。これまでできなかったのは、実験データがいくつかの点でしか得られなかったからではないことが分かりました。この分離プロセスがどれほど難しいかを理解でき、それは良い結果です。私はそれから学びました。」

前進する力

最終的に、このプロジェクトは継続的に成果を生み出す協力関係を築きました。

「このプロジェクトを通じて、Dassault Systèmesの人々と一緒に作業することになり、私たちは今も一緒に作業を続けています」とGrace氏は言いました。「例えば、次の課題は境界層取り込み型エンジンに関するものです。低次元モデルの改善のために一緒に作業できることがあるかどうかを引き続き話し合っています。私たちの作業は、PowerFLOWの出力とどのようにインタラクトすべきか、シミュレーションからどのような情報を引き出せるかを理解する助けとなり、シミュレーションを実行する方法を知っている人々とつながることができました。」

また、Grace氏のボストン大学での研究にも新たな方向が開けました。

「Dassault Systèmesとの共同作業は、私の研究をいくつかの新しい方向に進め、未解決の問題を解決しようとする手助けになりました」とGrace氏は言います。「それは私の研究にもっと注目を集めることにもつながり、その結果、連邦航空局からの助成金を得ることができ、Raytheon Technologies Research Centerとの新たな共同作業が始まりました。」

Grace氏はその影響を「小さな足場のようだ」と表現しています。このプロジェクトが彼女に新たな研究や資金調達の道を開いたことで、彼女の大学院生たちが実際の経験を積むための資金も増えました。

「私にとって、この経験は100％ポジティブでした」とGrace氏は言います。「私はDassault Systèmesがデータセットを非常に寛大に提供してくれることを知りました。彼らはPowerFLOWツールを改善する方法があるかどうか、またそれが私たちの音響分野にどのように役立つかに本当に関心を持っています。流体力学の観点からの研究側にも関心があり、私たちに何かを調べてくれるよう頼まれることもあります。それは非常に相互依存的で、今後も続くべき協力関係だと感じています。」

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