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Fast prediction of aerodynamic noise induced by the flow around a cylinder based on deep neural network

Chinese Physics B 2022年第6期31卷 470-475页

作者：孟海洋徐自翔杨京梁彬程建春 Key Laboratory of Modern Acoustics MOEInstitute of AcousticsDepartment of PhysicsNanjing UniversityNanjing 210093China Collaborative Innovation Center of Advanced Microstructures Nanjing UniversityNanjing 210093China

Accurate and fast prediction of aerodynamic noise has always been a research hotspot in fluid mechanics and *** conventional prediction methods based on numerical simulation often demand huge computational resources,which are difficult to balance between accuracy and ***,we present a data-driven deep neural network(DNN)method to realize fast aerodynamic noise prediction while maintaining *** proposed deep learning method can predict the spatial distributions of aerodynamic noise information under different working *** on the large eddy simulation turbulence model and the Ffowcs Williams-Hawkings acoustic analogy theory,a dataset composed of 1216samples is *** reference to the deep learning method,a DNN framework is proposed to map the relationship between spatial coordinates,inlet velocity and overall sound pressure *** root-mean-square-errors of prediction are below 0.82 dB in the test dataset,and the directivity of aerodynamic noise predicted by the DNN framework are basically consistent with the numerical *** work paves a novel way for fast prediction of aerodynamic noise with high accuracy and has application potential in acoustic field prediction.

关键词： aerodynamic noise prediction deep neural network aeroacoustics

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