원래 이름 기록: 太行国家实验室; 西安交通大学

本发明公开一种基于声纹特征的航空发动机异常状态监测方法，包括：采集航空发动机在不同工况下的声纹信号，并同步获取转速信息，对所述声纹信号进行信号处理，构建不同转速及多工况下的声纹特征数据集；采用堆叠式自编码器对所述声纹特征数据集进行非线性降维处理；生成降维后的异常样本，并对降维后的异常样本进行特征建模，生成新增异常样本以扩充训练数据集，生成扩充后的训练数据集；构建卷积神经网络分类模型，基于扩充后的训练数据集进行训练，获得异常状态识别模型；通过所述异常状态识别模型对实时采集的声纹信号进行在线监测，识别异常状态。

一种航空发动机S弯尾喷管射流噪声预测方法，包括以下步骤：建立航空发动机S弯尾喷管的几何模型，基于所述航空发动机S弯尾喷管的几何模型建立计算模型；对所述计算模型进行网格划分，获得满足网格质量分辨率的网格；将满足网格质量分辨率的网格设置好边界条件后导入数值模拟软件，采用大涡模拟（LES）数值模拟并导出结果数据文件；进行数据处理，获得S弯尾喷管计算模型的流场特性；基于所述流场特性，结合FW‑H方程构建声学预测模型，对S弯尾喷管的远场噪声进行预测实现高精度远场噪声预测，并对近场与远场声压级频谱曲线进行关联分析，以确定S弯尾喷管对流场和声源特性的影响。