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Predicción y reducción del ruido del fuselaje

Reducir el nivel de ruido de los aviones es un objetivo prioritario para mejorar el confort del pasaje y minimizar el impacto en las zonas cercanas a los aeropuertos. Un equipo de científicos recibió fondos comunitarios para desarrollar herramientas de predicción de ruido y perfeccionar el diseño de las aeronaves.
Predicción y reducción del ruido del fuselaje
El Consejo Consultivo para la Investigación Aeronáutica en Europa (ACARE) se ha planteado el ambicioso objetivo de reducir en un 50 % el nivel de ruido percibido procedente de las aeronaves de ala fija antes de 2020. El ruido emitido por el fuselaje (airframe noise, AFN) es en gran medida el responsable de las emisiones totales de ruido de las aeronaves modernas.

Es primordial diseñar modelos precisos de AFN, haciendo especial hincapié en el desarrollo de prototipos virtuales. No obstante, dada la complejidad y diversidad de las fuentes turbulentas que generan ruido AFN de banda ancha, la elaboración de predicciones y el diseño de estructuras más silenciosas son una tarea compleja. El proyecto «Validation and improvement of airframe noise prediction tools» (VALIANT) , financiado con fondos comunitarios, simplificó dicha tarea. Los investigadores se centraron en estudios de caso que reflejaban los principales mecanismos responsables del AFN de banda ancha, concretamente el tren de aterrizaje y los dispositivos hipersustentadores.

Estos estudios de caso genéricos y simplificados se emplearon para validar y mejorar los sistemas de predicción de ruido que posteriormente se probarían en fuselajes a escala real. Los investigadores evaluaron los componentes de la cadena de generación de ruido y sus interacciones, lo que les permitió desarrollar una base de datos experimental y herramientas numéricas predictivas.

VALIANT aportó sistemas numéricos de predicción de AFN fiables y eficaces y una base de datos experimental, además de nuevos datos sobre los mecanismos generadores del ruido. Esta iniciativa sienta las bases para el desarrollo de nuevas herramientas predictivas optimizadas para reducir la carga computacional y aumentar la eficacia. Sus resultados darán lugar a nuevos diseños que ofrezcan un salto cualitativo en cuanto a reducción de ruido, en consonancia con los objetivos de ACARE.

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