Erkennung, Modellierung und Vermeidung von Hubschrauberlärm durch Blatt-Wirbel-Interaktionen

Abstract

In dieser Arbeit wird ein System zur Erkennung und Vermeidung von impulsivem Hubschrauberlärm aufgrund Blatt-Wirbel-Interaktionen (blade-vortex interaction, BVI) entwickelt. Als Auslegungsbasis dient der Entwurf eines vereinfachten neuronalen und somit datengetriebenen Modells des Wirbelnachlaufs. Die Ergebnisse aus der Simulation des Nachlaufmodells führen zur logischen Ableitung einer sehr einfachen, allgemein gültigen Regelstrategie zur Kontrolle der Wirbelflugbahnen. Aufgrund der effizienten, echtzeitfähigen Waveletanalyse der Sensordaten gelingt anhand des BVI-Zustandes eine frühzeitige Erkennung lärmrelevanter Situationen, welche mit der Kenntnis des Steuereinflusses aus dem Streckenmodell vermieden werden können. Durch zahlreiche Flugversuche wird der Lärmregler in auch bis dato nicht untersuchten und für den datengetriebenen Entwurf nicht herangezogenen, dynamischen Flugzustandsbereichen erfolgreich validiert.

The subject of this work is the development of a method for both the identification and the avoidance of impulsive helicopter noise due to blade-vortex interactions (BVI). The method is based on the design and simulation of a simplified neural model of the rotor vortex wake. This data-driven wake model considers changes in the flight or trim states as well as (higher harmonic) individual blade control inputs of the active rotor control system. The control strategy, which was derived from model simulation, is validated in several flight tests under mainly dynamic flight conditions.