Landing Gear Noise Identification Using Phased Array with Experimental and Computational Data

Identification du bruit de train d'atterrissage par réseau de capteurs appliqué à des données expérimentales et numériques

Jean Bulté (1, 2) , Stéphane Redonnet (2)

1 GE Healthcare - General Electric Healthcare [Cardiff]
2 ONERA - The French Aerospace Lab [Châtillon]

In regard to aircraft noise mitigation, this paper focuses on noise emission by a simplified nose landing gear (NLG), whose noise sources are identified by the means of sensor array methods. More precisely, following a former characterization of the aeroacoustics by the NLG via dedicated experiments and computations, the subsequent experimental and numerical noise signals are applied two popular sensor array methods of noise localization, namely, classical beam forming (CBF) and deconvolution approach for the mapping of acoustic sources (DAMAS). The resulting noise source maps are then analyzed from both the points of view of phenomenology (NLG noise generation mechanisms) and methodology (noise localization methods and application). The results show how sensor array methods (more especially DAMAS) are capable of revealing the underlying physics of the NLG noise source mechanisms, whether it is within an experimental or a computational context. This speaks in favor of a more systematic use of sensor array methods for investigating the noise physics of aircraft components.

Relativement à la problématique générique de réduction du bruit aéronautique, les travaux présents concernent l'aéroacoustique d'un train d'atterrissage avant d'avion commercial. Ils font suite à des travaux antérieurs dédiés à la caractérisation expérimentale et numérique de la génération acoustique par un train d’atterrissage avant simplifié, dont les sources de bruit sont ici identifiées via une méthode d'antennerie par réseaux de capteurs. Plus précisément, les signaux acoustiques ayant été précédemment mesurés expérimentalement et simulés numériquement sont ici soumis à deux méthodes génériques de localisation de source par réseaux de capteurs, à savoir les techniques Classical Beam Forming (CBF) et DAMAS. Les cartographies de sources de bruit résultantes sont ensuite analysées, à la fois du point de vue de la phénoménologie physique (mécanismes de génération du bruit par le train d’atterrissage) que de celui de la méthodologie mise en œuvre (application des méthodes de localisation du bruit). Les résultats montrent que les méthodes de réseaux de capteurs (et plus particulièrement DAMAS) sont capables de révéler la physique sous-jacente des mécanismes de génération acoustique d’un train d'atterrissage, que ce soit par application au sein d’un contexte expérimental ou numérique. Ceci plaide en faveur d'une utilisation plus systématique des méthodes de réseaux de capteurs pour étudier la physique du bruit aéronautique.

Mots clés: AEROACOUSTIQUE NUMERIQUE; TRAIN ATTERRISSAGE; LOCALISATION SOURCE; MECANIQUE FLUIDES NUMERIQUE; RESEAU CAPTEUR; AÉROACOUSTIQUE DE TRAIN D'ATTERRISSAGE; SIMULATION NUMÉRIQUE; APPROCHE HYBRIDE; MECANIQUE DES FLUIDS NUMERIQUES (ZDES); CALCUL AÉROACOUSTIQUE (CAA); LOCALISATION DE SOURCES DE BRUIT; TECHNIQUES D'ANTENNERIE PAR RESAU DE CAPTEURS

Domaines: Acoustique [physics.class-ph]

Jean Bulté, Stéphane Redonnet. Landing Gear Noise Identification Using Phased Array with Experimental and Computational Data. AIAA Journal, 2017, 55 (11), p. 3839 - 3850. ⟨10.2514/1.J055643⟩. ⟨hal-01635430⟩