随着民用航空器活动的日益频繁,噪声问题引起了适航当局和工业方的高度重视。发动机是航空器的主要噪声源,其贡献度与航空器的飞行状态直接相关,对发动机整机噪声源的定量评估不仅有利于国产发动机开展针对性声学设计,同时能够提升我国民机适航评价能力。为此,本文采取理论分析和试验数据验证相结合的方法,探索发动机部件噪声的精细化分解和静态发动机噪声向飞行状态映射中的关键影响因素,开发基于远场指向性测点数据的发动机整机噪声源分离方法,以及将整机及各部件静态噪声映射至飞行条件的分析方法,为发动机针对性噪声控制、噪声预测模型精度验证和整机适航符合性验证提供适用方法和工具平台。针对不同部件噪声源频率和幅值的双重分离需求,在理论和试验层面完成了多种时、频域信号处理方法的有效性和适用性评估,在此基础上发展了一种基于多算法联合的自适应发动机噪声源精细化分解方法,同时探索深度学习方法应用于发动机声源分离的可行性,获得了不同工况、角度处与发动机整机噪声分辨率相同的风扇、喷流噪声频谱及指向性特征。针对发动机静态噪声向飞行状态的修正问题,采取理论分析方法梳理飞行条件下引起各部件噪声频率和幅值变化的飞行状态、发动机工况及大气环境条件等影响因素,结合最新修订的适航噪声规章中的飞行航迹、测量点位置、气象条件等因素,考虑位置关系,形成进近、飞越和边线测点处有效感觉噪声级的量化评估方法。最后,利用MATLAB编程工具编写后端代码,并设计用户界面,搭建了具有噪声源分解和适航噪声符合性评估功能的软件平台。