본 논문에서는 진동테이블의 가속도스펙트럼에 대한 치구 위의 제어점 및 시험물부착점들에서의 가속도스펙트럼을 실제 진동시험조건에서 낮은 진동레벨로 측정한 후, 측정된 전달함수를 이용하여 기준스펙트럼과 시험물 부착점들에서의 스펙트럼의 창를 최소화하기 위한 진동테이블(armature table)에서의 가속도스펙트럼 및 제어점에서의 기준스펙트럼을 최소자승법(Least Square Method)의 원리를 적용하여 구하는 방법을 제안하였다. 본 방법은 시험규격에서 정해진 기준스펙트럼으로 제어할 경우와 제안된 기준스펙트럼으로 제어할 경우, 시험물부착점들로 전달되는 스펙트럼을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 간단히 예측할 수 있으므로 제안 전.후 결과를 쉽게 비교, 확인할 수 있고 실험을 통해 이를 증명하므로서 본 논문에서 제안된 방법의 유용성을 확인할 수 있었다. 이와 같이 제안된 기준스펙트럼을 랜덤진동제어의 기준스펙트럼으로 사용하므로서 시험규격에 정해진 기준스펙트럼을 가능한 정확히 시험물에 전달할 수 있고, 시험물부착점들에서의 과대시험 또는 과소시험을 최대한 줄이므로서 보다 정확한 진동시험을 수행할 수가 있다.
자동차 엔진을 포함한 구동계 및 흡배기계 소음의 특징은 차수 스펙트럼(order spectrum) 분석으로 파악할 수 있다. 기존의 선행 연구에서는 엔진의 1차 및 2차 점화주파수(firing frequency)와 관련된 차수성분이 차실내부 소음에 주요한 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 차수스펙트럼의 변환에 따른 차실내부 소음의 음질(쾌적감) 차이를 파악하고자 한다. 이를 위하여 6실린더 및 4실린더 가솔린 엔진을 가진 승용차의 차실 내부 소음을 측정하고, 이 소음에 적응형 디지털 필터(adaptive digital filter)를 적용하여 차수레벨을 가감하는 방법으로 수정한다. 쌍비교법을 이용한 청음실험을 통하여 원음 및 편집음의 음질 정도를 평가하고, 음질 향상을 위한 차수스펙트럼 변화 방향을 제시한다. 결과적으로 반-차수(half-order) 성분의 차수레벨 감소가 차실내부 소음의 쾌적감 향상에 영향을 주는 반면, 점화차수 레벨의 감소가 항상 음질에 긍정적인 영향을 주는 것은 아님을 파악하였다.
본 연구에서는 소음원 및 진동원을 규명하기 위하여 사용되어 온 종래의 주파 수응답함수(Frequency Response Function`FRF)법과 소음원 및 진동원 간에 강한 상관 관계가 존재한 경우에 사용되는 기여도함수(coherence function)법을 이용한 다차원 스텍트럼해석(Multi-Dimensional Spectral Analysis`MDSA)법에 의하여 가속도응답 및 방사음과의 기여관계를 규명하였다.
최근 각종 분야에서 환경보전이 문제화되고 있으며 소음제어문제에 많은 관심을 불러일으키고 있다. 이러한 소음문제를 해결하기 위해서는 소음을 발생하는 기계 혹은 장치에 대책을 세우고, 소음을 억제하는 것이 무엇보다도 가장 이상적이라고 할 수 있다. 일반적으로 각종 플랜트, 선박, 차량기기 등은 많은 소음원을 가지고 있으며 소음문제는 먼저 문제가 되는 곳에 대책을 세워 발생원의 검출, 즉 각 발생원으로부터 기여량을 파악하는데 있다. 각 발생원의 기여량을 정확하게 파악할 수 있다면 적절하고 경제적인 대책을 수립하는데 도움이 된다. 장래에는 소음 발생원의 검출은 시행 착오적인 수법에 의해 행하여졌지만 최근 수년간에 있어서 전자계산기에 의한 시계열 데이터처리기술의 진보에 따라서 복잡한 소음예측정데이터에 포함되어 있는 정보를 추출하여 이용할 수 있도록 되었다. 본 해설에서는 복잡한 소음원해석에 다차원스펙트럼해석을 이용한 기여량추정법을 실제로 소음문제에 적용할 수 있는 기본적이고 구체적인 컴퓨터그포그 램작성요령에 대해서 시술하고자 한다.
실내 소음의 정확한 측정은 환경소음 관리상에 요구되어 지는 것이나 측정계 자체의 잡음으로 인하여 소음원이 가지는 원래의 잡음이 항상 영향을 받게되는 문제가 있다. 본 연구에서는 새로운 소음레벨 측정기술로서 크로스 스펙트럼법을 사용하여 측정된 신호로부터 측정계가 가지는 잡음을 효과적으로 제거하는 방법을 제안하였다. 두 개의 측정용 마이크로폰으로부터 받아들인 신호는 각각의 전치 증폭기를 통하여 A/D 변환기에 의해 디지털 신호화하여 크로스 스펙트럼을 이 디지털화 된 신호로부터 계산하고 측정계가 가지는 잡음과 소음 원의 잡음은 서로 무상관이므로 우리가 원하는 정확한 소음레벨을 측정할 수 있는 것이다. 제안된 기술의 성과는 염가의 상용 마이크로폰으로도 사용할 수 있었기 때문에 실험적으로 그 유효성과 경제성이 입증되었다.
자동차 실내음에 대한 다양한 외부 공력 소음원들의 기여도 분석은 저소음 자동차를 개발하기 위해 단순히 외부 공력 소음원들을 파악하는 것보다 개발 효율성 측면에서 더 중요하다. 파악된 외부 공력 소음원들의 실내음 기여도를 분석하기 위하여 촐레스키 분리(Cholesky Decomposition, CD) 방법이라는 새로운 기법을 활용하여 전체 실내 소음 스펙트럼을 다수의 스펙트럼으로 분리하였다. 이를 통해 분리된 각각의 스펙트럼은 실내 소음에 대한 특정한 개별 소음원들의 기여도로 분석될 수 있다. 이 방법을 검증하기 위해 세가지 실험들이 수행되었다. 더 나아가 CD에 기초한 실내음 기여도 분석 방법은 실차 무향 풍동에서 마이크로폰 어레이를 통한 외부 소음원 가시화 결과와 결합하여 바람소리 개발 효율성을 향상시키는 데 활용이 가능한 지를 2개의 스피커 소음원 실험을 통해 검증하였다.
본 논문은 64채널 디지털 보청기를 위한 소음 차폐 알고리즘을 소개한다. 125 Hz에서 8000 Hz 주파수 대역 사이에서 64채널을 위해, 125 Hz의 주파수 분해도를 유지하였다. 사람의 달팽이관과 유사한 스펙트럼 차폐 처리 효과를 보청기 소음 감쇠 처리 알고리즘에 적용하였다. 이론적 알고리즘은 어셈블러 언어의 프로그램 소프트웨어로 변환하여 디지털 보청기용 DSP IC 칩으로 이식하였다. 일부 소음 차폐 프로그램 코드를 보여주며 설명하였고, 실시간으로 소음 처리 되는 결과를 전기음향 실험에 의해 증명하였다.
한반도의 연근해에서 9년간 ('90∼'98)에 걸쳐 200m이내의 수심을 보이는 13개 정점에서 배경소음을 측정한 자료를 환경별로 통계 처리하여 소음준위를 분석하였다. 주파수 스펙트럼은 1/3옥타브 밴드의 중심주파수 25㎐부터 20㎑까지 분석하였다. 분석결과, 대양의 배경소음스펙트럼으로 알려진 Wenz의 결과와는 다소간의 차이를 보여주었다. 연근해에서 측정된 결과는 다양한 선박활동 및 연안소음, 파도의 영향 등으로 인해 같은 조건에서의 대양의 결과 보다 높은 배경소음준위를 보이고 있었으며, 통계분석에 근거하여 천해 소음 추정식을 산출하였다.
본 연구에서는 구조물이 순수한 선형계인 경우에 국한하여 선형 구조물의 여 러지점에서 측정한 신호들을 기존의 방법과 같이 다중입력으로 간주하고 선형 구조물 로부터 방사된 소음, 즉 관측자의 위치에서 측정한 신호를 출력으로 가정한 두 부분 기여도 함수를 적용하여 소음/진동원을 규명하였을 때 발생하는 결과를 이론적으로 해 석하여 보았다.
Recently, there has been a growing consumer interest in the amount of noise produced by household electrical appliances. The designer of the product must identify the source of the noise, in order to reduce the noise. In the case of a household electric appliance such as the washing machine, there is consumer's complaint about the noise that is generated during the dehydrating condition. Because of several noise sources combined each other. It is difficult to identify the noise sources that contribute to the noise output. Multi-Dimensional Spectral Analysis (MDSA) is a method that can remove the correlation between different noise sources, and it expresses the key contributing factor as a unique output. This study utilized MDSA to analyze the contribution of each input in the noise output during the dehydrating condition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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