本站讯（通讯员 王宇杰 唐诗晴）2022年6月29日下午，“华中大-亚琛工大学术大讲堂”能源与动力工程学院专场顺利举行。德国亚琛工业大学空气动力学研究所计算流体动力学系系主任Dr. Matthias Meinke受能源与动力工程学院王军教授邀请，作了题为“叶轮机械中的湍流及声场预测”的专题讲座，讲座由能源与动力工程学院王军教授主持，来自华中科技大学、西北工业大学、国内外高校，以及相关业界的1000余名科研工作者线上参会。

图1|Dr. Matthias Meinke作题为《叶轮机械中湍流及声场预测与应用研究》的专题报告

图2|讲座线下会场

在报告环节，Dr. Meinke首先介绍了亚琛工业大学的基本情况，以及空气动力学研究所的先进研究条件。随后由湍流这一复杂流动现象展开，逐步讲解计算流体力学(CFD)基本原理、前沿动态及广泛应用。结合其团队近年来的研究成果，Dr. Meinke详细展示了翼型尾流以及压气机、风扇等叶轮机械内部的美妙湍流结构，并分享了他在相关研究中所积累的宝贵经验。此外，Dr. Meinke还介绍了CFD中有限体积法以及格子玻尔兹曼方法的基本原理，并结合实例展示了其团队自主开发的CFD求解器在透平机械内流场大涡模拟方面的最新应用。

图3| Dr. Matthias Meinke展示的透平级全通道大涡模拟结果

Dr. Meinke以噪声的危害为切入点，介绍了叶轮机械气动噪声的来源与分类，并着重讲解了计算气动声学(CAA)的发展历程及研究现状。他指出气动噪声的预测一般需要先通过CFD求解流动声源，然后通过CAA方法计算噪声的传播。在比较了直接数值模拟(DNS)与声学比拟积分(FWH)法的优劣后，他提出可基于流场的RANS模拟结果，结合Amiet模型预测远场噪声，并给出了一款轴流风机噪声预测的计算实例。最后，Dr. Meinke讲述了动态模式分解(DMD)与本征正交分解(POD)两种数据处理算法的基本原理及其在叶轮机械复杂内流精细化分析中的应用。

图4|与会师生和Dr. Matthias Meinke互动讨论

在交流互动环节，与会师生分别就数据和平台共享、网格构建、如何开展LES计算、如何判断仿真结果物理正确等问题和主讲人展开了活跃的讨论，Dr. Meinke十分乐意共享相关平台，欢迎多方合作，并指出获得合理的流场不仅依赖于大量的实验数据，也需要丰富的工程和仿真经验做支撑。

本次讲座为国内外相关行业学者提供了学术交流的平台，尤其开拓了参会师生的国际视野，了解该领域的国际前沿并获得宝贵的叶轮机械内流、噪声的数值仿真与分析经验,为科研工作者的未来研究方向提供了新的思路。

主讲人简介：Matthias Meinke

Matthias Meinke，德国亚琛工业大学空气动力学研究所计算流体动力学系系主任、首席科学家，为本科生及研究所讲授计算流体动力学课程。研究领域集中在先进数值方法的发展、湍流模拟及仿真。已发表多篇期刊论文，定期担任各类学术期刊审稿人，谷歌学术H指数为38。

亚琛工业大学是我校“一校十校”核心合作伙伴之一，始建于1870年，是世界顶尖理工大学之一，在工程技术领域享有盛誉。它是欧洲顶尖工科院校联盟（IDEA）、欧洲顶尖工业管理者高校联盟(TIME)及德国九所理工院校联盟(TU9)的成员，同时连续三轮（2007、2012及2019年）入选德国政府资助的精英大学项目。2012年，我校与亚琛工大正式建立校际合作关系，并在学生交流、人才培养、联合科研等方面开展诸多项目，共同参与两国政府教育/科研主管部门发起的中德大学校长论坛及中德电动汽车论坛等项目。