轴流风扇降噪研究：CAESES参数化模型优化实践

风扇噪音是目前行业内重点关注的问题，降噪是一个相当庞大而复杂的内容，通过调整叶片模型，改善风扇内的流动效果，能够在一定程度上降低风扇的气动噪音。结合CAESES便捷的参数化建模功能，能够对叶尖倾斜、尾缘锯齿等结构的影响进行方便快速的研究，实现风扇气动性能提升及噪声降低的目的。

下面对CAESES参数化建模在轴流风扇降噪研究中的一些应用进行介绍：

叶尖倾斜

   叶尖倾斜能够减小轴流风扇转子与静子之间的相互作用，从而降低噪音水平。我们可以在CAESES中对叶片顶端进行裁剪，形成倾斜结构，并通过参数控制裁剪的形状及深度等，从而能够快速生成多种方案模型，并结合CFD软件进行自动化仿真优化研究。

*轴流风扇的叶尖倾斜

尾缘锯齿

尾缘锯齿结构能够将叶片吸力侧和压力侧的气流相互混合，通过改善两侧气流的过渡形式，可以有效减少尾迹损失，继而实现效率提高和噪音降低。在CAESES中能够便捷的通过参数对尾缘锯齿形状、位置、深度及数量等进行控制，对该结构对风扇性能的影响进行深入研究。

*叶片尾缘锯齿

其他表面特征

    CAESES具有强大的功能集成以及开放的feature编辑策略，能够实现各类复杂结构的参数化构建，方便的实现工程师优化过程中对于模型变形的各类需求。

*考虑其他复杂表面特征的参数化叶片模型

自动仿真优化

   为了找到叶尖倾斜和尾缘锯齿等结构的更佳参数，通常需要结合CFD模拟工具进行设计探索和形状优化。在这个过程中，CAESES和仿真模拟工具连接，能够全程自动化的进行网格划分和仿真分析，CAESES的优化策略工具会驱动叶片的形状参数自动向着提高叶轮效率和降低噪声的方向变化。

*自动进行网格划分和CFD分析

*性能优化

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