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Turbulent trailing edge noise estimation using a RANS-based statistical noise model

机译：基于RAN的统计噪声模型湍流后辐射噪声估计

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The prediction capability of a RANS-based Statistical Noise Model (RSNM) is assessed by applying it to a sharp-edged symmetric flat strut at a Reynolds number of Re = 500,000 and zero angle of attack. The method uses a rigid-half-plane Green's function to calculate the far-field spectra generated by the turbulence in the vicinity of the trailing edge. Because the exact form of the turbulent sources is in general not available, a model of the turbulent velocity cross-spectrum must be assumed. The cross-spectrum model must accurately reflect the frequency and phase distribution in the boundary layer close to the trailing edge, but is otherwise arbitrary. The model used in this study is Gaussian, containing velocity, time and length scales that are defined in terms of the turbulence statistics obtained from a steady RANS solution. The predicted sound spectrum shows the correct slope and levels for frequencies ranging from 300 Hz to 2 kHz.
机译：通过将RAN的统计噪声模型（RSNM）的预测能力通过在RE = 500,000 + 500,000和零迎角的雷诺数和零点角度施加到尖锐的对称扁平支柱来评估。该方法使用刚性半平面绿色的功能来计算由后缘附近产生的湍流产生的远场光谱。因为湍流源的确切形式一般不可用，所以必须假设湍流速度交叉谱的模型。交叉频谱模型必须精确地反映靠近后缘的边界层中的频率和相位分布，但是是任意的。本研究中使用的模型是高斯，含有速度，时间和长度尺度，这些速度，时间和长度尺度根据从稳定的RAN解决方案获得的湍流统计而定义。预测的声光频谱显示了从300Hz至2kHz范围的频率的正确斜率和水平。

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