噪声作为危害环境的三大污染源之一,无时无刻不充斥着我们的生活,如在空中飞行的客机,铁路上飞驰的高速列车以及旋转的风扇等都在释放噪声,对人们的生理和心理都构成严重的影响。目前,随着人类环境保护意识的不断增强,噪声污染问题更广泛的引起了人们的关注。因此,准确预测噪声对噪声源机制分析、声学设计优化具有重要意义。

气动声学研究依赖于高精度的计算方法,其中FW-H(Ffowcs Williams-Hawkings)方法是一种广泛应用于气动噪声预测的技术。然而,基于传统数值方法的高精度计算通常会面临巨大的计算资源需求,这在实际应用中成为了一个关键的限制因素。为了应对这一挑战,近年来,图形处理器(GPU)加速计算方法在气动声学求解器中的应用逐渐得到关注。GPU具有强大的并行计算能力,能够显著提高大规模计算的效率,尤其在处理复杂的非定常流动和声学辐射问题时展现出独特优势。通过将GPU与中央处理器(CPU)结合,形成异构计算架构,不仅可以加速数值模拟过程,还能在一定程度上减轻CPU的计算负担,从而提升整体计算效率,为未来气动声学的设计提供更强有力的支持。

GPU加速FW-H在气动噪声研究中的应用
运动单极子声辐射模型及 FW–H 结果对比

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Laboratory research and activity
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