具体实施方式

图1为单个运动激波经过壁面某测点的压力响应曲线示意图。如图1所示，压力的变化过程分为上升和下降两个阶段。压力上升阶段对应激波通过监测点的过程。在此阶段，监测点压力从波前压力p₁急剧地升高到波后压力p₂。由于激波厚度很小，激波十分迅速地经过监测点，上升阶段的持续时间很短。此后，随着激波逐渐远离监测点，监测点压力开始下降，并逐渐恢复至环境值。与上升阶段相比，下降阶段持续时间明显更长。

实施例一

基于图1中对运动激波气动特性的分析，本发明提出了一种近壁运动激波识别方法，具体实施时，可以是基于壁面脉动压力时序数据的近壁运动激波识别算法。图2为本发明近壁运动激波识别方法流程图。如图2所示，一种近壁运动激波识别方法，至少包括步骤：

S1、获取壁面动态压力数据；

通过数值计算或者进行风洞试验获取壁面动态压力数据。为了获得高时间分辨率的动态压力时序数据，数值计算应采用较小的时间步长，可以以10^-7秒～10^-8秒为时间步长来进行数值计算。为了获得高时间分辨率的动态压力时序数据，选用高频动态压力传感器来进行风洞试验。

S2、识别所述壁面动态压力数据的压力陡升子曲线；

运动激波在空间上的主要特征是极强的压力梯度，而在时间上的主要特征是压力信号的突然升高。观察压力时序曲线，当发现压力信号出现陡然升高的特征时，表明此时有激波经过。为了得到激波经过时的压力响应信息，需要对压力时序曲线中具有“压力陡升”特征的子曲线进行识别。识别所述壁面动态压力数据的压力陡升子曲线包括：识别压力信号出现陡然升高的特征。

图3为超声速空腔壁面某测点P的压力响应曲线示意图。如图3所示，从图中可以看到，在激波、旋涡等多种流动结构作用下，压力响应曲线呈现出无规则的上升和下降。压力响应曲线由多个不同斜率的上升曲线段和下降曲线段组成。其中的上升曲线段就包含了我们关注的陡升子曲线。

监测点处压力的上升既可能是激波经过引起的，也可能是其他流动结构诱导产生的。与其他流动结构不同，激波引起的压力陡升具有如下特征：(1)压力上升时，曲线斜率提高。(2)压力增量变大时，子曲线两端的差值变大。

基于上述两大特征，对如图2所示的压力陡升子曲线的斜率和高度差满足如下条件：

其中，(t_m，p(t_m))对应陡升子曲线的起点，(t_n，p(t_n))对应陡升子曲线的终点，α为斜率限制因子，p_rms为测点P处的脉动压力均方根值，c_∞为自由来流声速，δ为流向网格尺度，β为高度差限制因子。

S3、根据所述压力陡升子曲线，提取激波信息；

激波信息包括：压力测点的激波个数、强度、出现和离开时刻、运动方向。统计步骤(1)识别的压力陡升子曲线个数，可得到经过测点P的激波个数。此外，压力陡升子曲线的起点和终点对应激波出现时刻t_b和离开时刻t_e。起点和终点处的压力分别为激波波前压力p₁和波后压力p₂。利用波前和波后压力，可计算得到激波前后压差Δp、激波前后压比k_p、激波运动马赫数M_S等表征激波强度的参数：

Δp＝p₂-p₁ #(2)

k_p＝p₂/p₁ #(3)

S4、判断激波运动方向。

激波运动方向的变化不会对测点的压力响应产生影响。因此，从单个测点的压力响应数据难以识别出激波的运动方向。为了识别激波的运动方向，还需要利用点P附近测点的流场信息。以数值计算为例，需要在算法的输入数据中加入与点P相邻两个网格点的压力时序数据。

判断激波运动方向包括：利用测点P附近测点的流场信息。测点P附近测点包括测点P的左侧和右侧。

图4(a)为激波运动过程中，激波位于点R右侧时测点的压力变化图；图4(b)为激波运动过程中，激波位于点L和点R之间时测点的压力变化图；图4(c)为激波运动过程中，激波位于点L左侧时测点的压力变化图。如图4(a)～图4(c)所示，测点L和测点R分别位于测点P的左侧和右侧。激波从右侧接近测点R时，点L和点R都位于激波波前，此时两者压力差为0。随着激波进入点L和点R之间的区域，点L和点R分别位于激波前和激波后，两者压力差逐渐增大。随着激波继续运动至点L左侧时，由于点L和点R均位于激波波后，此时两者压力差又恢复为0。从上述的分析可以发现，当点L和点R之间的压差最大时，激波位于测点L和R之间，记录此时对应的时刻为t_n。t_n满足如下关系：

|Δp(t_n)|＝max(|Δp(t_b)|，|Δp(t_b+Δt)|，…，|Δp(t_e)|)#(5)

其中，Δp是点L和点R之间的压力差。根据一维运动激波的气动特性，激波波后压力高于波前压力，激波总是从“高压侧”向“低压侧”运动。通过比较激波两侧的压力，即可判断出激波的运动方向。若p_L(t_n)＞p_R(t_n)，则激波向右运动。若p_L(t_n)＜p_R(t_n)，则激波向左运动。

实施例二

图5为近壁运动激波识别算法对前传激波类型激波的识别效果示意图；图6近壁运动激波识别算法对后传激波类型激波的识别效果示意图；图7为近壁运动激波识别算法对同向运动激波对类型激波的识别效果示意图；图8为近壁运动激波识别算法对同向运动激波对类型激波的识别效果示意图。如图5～图8所示，以马赫数为2.0的空腔流动为例，展示近壁运动激波算法的应用效果。为了识别沿空腔底板运动的激波结构，我们在底板上中间截面上布置了40个等间距的主监测点，每个主监测点之间的间距为0.025倍空腔宽度。每个主监测点附近还布置了两个辅助监测点，用于识别激波运动方向。辅助监测点距离主监测点约一个网格单元长度。近壁运动激波识别算法中的斜率限制因子α和高度差限制因子β分别设为0.1和0.2，流向网格尺度δ为0.005倍空腔宽度。图中背景流场采用数值水气比拟绘制。横坐标为时间，纵坐标为压力。线柱底端的纵坐标对应激波波前压力，线柱顶端的纵坐标对应激波波后压力。白色表示激波向前(左)传播，黑色表示激波向后(右)传播。如图5所示，图右侧附近存在一个白色的线柱，表明即将有一个向前传播的激波经过监测点，这与我们观察到的背景流场完全一致。通过对比可以看到，近壁激波识别算法对如图5～图8所示四种类型激波的识别结果与空间流场显示结果完全一致。

前面对单个监测点的运动激波识别效果进行了检验，下面继续对全部40个监测点的识别结果进行评估。图9为采用数值水气比拟绘制的空腔底板中间截面的压力时空分布示意图；图10为全部监测点的激波识别结果示意图。如图9和图10所示，图中的白色和黑色圆圈表示不同监测点识别的激波，圆心的纵坐标表示检测点的流向位置x/L，圆心横坐标表示激波出现时刻t_nU_∞/L。白色表示激波向前(左)传播，黑色表示激波向后(右)传播。通过对比图9和图10可以看到，近壁运动激波识别算法在不同监测点的识别结果与空腔底板的时空图呈现的激波运动轨迹基本一致。该算法能准确识别出沿空腔壁面运动的小激波、反馈激波、空腔前壁反射激波等不同类型激波结构。同时，该算法准确标记了小激波和空腔前壁反射激波向后运动的特征，也准确标记了反馈激波向前运动的特征。此外，对于位于空腔后壁附近的高强度激波和位于空腔前壁的低强度激波，该算法也能做到统一识别。

总而言之，空腔流动运动激波识别结果表明近壁运动激波识别算法对于不同类型、不同强度、不同运动方向的激波都有较好的识别效果。

本发明通过以上实施例的设计，其有益效果是：通过获取壁面动态压力数据，识别所述壁面动态压力数据的压力陡升子曲线，根据所述压力陡升子曲线，提取激波信息，从而判断激波运动方向；可以提供经过壁面测点的激波个数、强度、出现和离开时刻、运动方向等信息，为深入分析噪声与运动激波的关系提供重要的数据支撑。

本发明是根据特定实施例进行描述的，但本领域的技术人员应明白在不脱离本发明范围时，可进行各种变化和等同替换。此外，为适应本发明技术的特定场合，可对本发明进行诸多修改而不脱离其保护范围。因此，本发明并不限于在此公开的特定实施例，而包括所有落入到权利要求保护范围的实施例。