Diffraction systematically causes error in acoustic measurements. Most probes are designed to reduce this phenomenon. On the contrary, this paper proposes a spherical probe a] lowing acoustic inten sity measurements in three dimensions to be made, which creates a diffracted field that is well-defined, thanks to analytic solution of diffraction phenomena. Six microphones are distributed on the surface of the sphere along three rectangular axes. Its measurement technique is not based on finite difference approximation, as is the case for the ID probe but on the analytic solution of diffraction phenomena. In fact, the success of sound source identification depends on the inverse models used to estimate inverse diffraction phenomena, which has nonlinear properties. In this paper, we propose the concept of nonlinear inverse diffraction modeling using a neural network and the idea of 3 dimensional sound source identification with better performances. A number of computer simulations are carried out in order to demonstrate the diffraction phenomena under various angles. Simulations for the inverse modeling of diffraction phenomena have been successfully conducted in showing the superiority of the neural network.
Calpuff 역모델링 기법을 이용해 산출된 자료는 오염물질 발생량을 예측할 수 있으며, 여러 가지 자료 비교를 통해 감축 가능성 및 목표 수립이 가능해졌다. 본 연구에서는 동해항 주변지역을 대상으로 Calpuff 역모델링 기법을 이용하여 대기 중 미세먼지 저감량 설정하기 위한 기초자료 구축에 목적을 두었으며, 모델링을 이용한 동해항을 포함한 5개 지역 배출농도 산출결과는 다음과 같다. 대기환경기준인 $50{\mu}g/m^3$을 적용하여 대상 지역별 허용배출량 산출 결과 site-D에서 가장 많은 $4.95{\mu}g/m^2{\cdot}S$의 배출량 저감이 요구되었으며, $4.95{\mu}g/m^2{\cdot}S$의 배출량을 감소시킬 경우 영향예측지점(동해하수종말처리장)의 PM10 평균 예측농도는 $42.6{\mu}g/m^3$로 감소될 것으로 나타났다. site-A(동해항)에서 배출되는 오염물질만을 적용하여 모델링 진행 결과 동해항 주변 민가의 기여농도는 평균 $40{\sim}50{\mu}g/m^3$으로 나타났으며, 배경농도를 고려하면 대기환경기준인 $50{\mu}g/m^3$을 상회 할 것으로 예상됨에 따라 더 이상의 오염물질 배출량은 허용되지 않을 것으로 판단된다. site-B는 상가와 나대지로 차량 통행과 나대지에서 비산되는 먼지로 인해 $0.11{\mu}g/m^2{\cdot}S$의 배출량 저감이 요구되었으며, site-C와 E는 오염물질 저감량은 발생하지 않았으나 지속적인 관리가 요구된다.
본 논문에서는 기존의 CMA 블라인드 적응 등화기의 통신 채널 역모델링 성능을 개선시킬 수 있는 Constellation Matching 기법을 적용한 개선된 CMA 블라인드 적응 알고리즘에 대한 것이다. 무선 이동 채널과 같은 대역 제한 채널에서 발생되는 찌그러짐에 의한 부호간 간섭 영향을 줄이기 위하여 사용되던 기존의 CMA 블라인드 적응 등화기에서는 진폭 찌그러짐을 보상하는 반면 개선된 적응 알고리즘에서는 부가적인 신호 constellation matching (CM) 오차항을 포함하는 비용 함수를 적용하여 등화기 출력에서 진폭과 위상 찌그러짐을 최소화하도록 동작한다. 개선 알고리즘의 역모델링의 성능을 평가하기위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 잔여 부호간 간섭양과 복원된 신호의 constellation 을 기존 방식과 비교하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 방식이 기존 방식보다 정상 상태에서 안정된 잔여 부호간 간섭양을 얻을 수 있었지만 수렴 속도에서 초기의 적응 과정에서 늦어짐을 확인하였다.
가스터빈 엔진의 성능은 구성품 성능 특성에 큰 영향을 받는다. 일반적으로 구성품 성능 특성은 여러 조건에서의 많은 실험을 통해서만 얻을 수 있어 많은 시간과 비용이 소모되므로 엔진 제작자는 엔진 구매자에게 고비용의 구성품 성능 특성맵의 제공을 하지 않는다. 따라서 일반적으로 유사한 성능맵을 스케일링하여 사용하는데, 이 방법은 탈설계점에서 큰 오차를 보이는데 특히 성층권 이상의 고도에서 운용되는 가스터빈 성능은 더욱 차이를 보인다. 이에 본 연구는 PT6A-67A 터보프롭 엔진을 대상으로 하여 제공된 성능 데이터로부터 구성품 성능맵을 역생성 하는 방법을 제안하였으며, C++를 이용한 대상 엔진 모델링 결과와 제공된 엔진 성능덱 결과를 비교하여 타당성을 검증하였다.
This paper proposes a spherical probe allowing acoustic intensity measurements in three dimensions to be made, which creates a diffracted field that is well-defined, thanks to analytic solution of diffraction phenomena. Six microphones are distributed on the surface of the sphere along three rectangular axes. Its measurement technique is not based on finite difference approximation, as is the case for the ID probe but on the analytic solution of diffraction phenomena. In fact, the success of sound source identification depends on the inverse models used to estimate inverse diffraction phenomena, which has non-linear properties. In this paper, we introduce the concept of nonlinear inverse diffraction modeling using a neural network and the idea of 3 dimensional sound source identification with several tests.
능동소음제어는 원치 않는 소음에 대하여 2차 소음으로 상쇄 간섭을 발생시켜 소음을 제거하는 방법이다. 일반적으로 능동소음제어기의 성능은 2차 소음이 주 소음을 얼마나 잘 추정하는가에 따라 결정된다. 2차 소음은 스피커를 통해 발생되며 마이크를 통해 오차 신호를 수음한다. 일반적으로 스피커와 마이크의 전달특성은 이상적이지 못하기 때문에 신호를 왜곡시켜 능동소음제어기의 성능이 저하된다. 본 논문에서는 스피커와 마이크의 전달특성을 고려한 단일센서 능동소음제어기를 제안한다. 스피커와 마이크의 전달특성에 의한 2차 소음의 왜곡을 줄이기 위하여 적응 역모델링 기법으로 전달 특성을 추정하고 주 소음은 Kalman필터를 이용하여 추정한다. 실험을 통하여 제안하는 단일센서 능동소음제어기가 효과적으로 소음을 감쇠시킴을 보인다.
가스터빈 엔진의 성능은 그 구성품 성능 특성에 큰 영향을 받는다. 보통 이러한 구성품 성능 특성은 여러 조건에서의 수많은 실험을 통해 얻을 수 있지만 그것은 제작사의 고유 재산이기 때문에 쉽게 제공되지 않는다. 그렇기 때문에 보통 성능 덱을 이용하거나 소유하고 있는 엔진 성능 맵을 스케일링 하여 사용한다. 하지만 이러한 방법은 탈설계점에서 오차를 보인다. 이에 본 연구에서는 소형 가스터빈 엔진 실험 장치를 구성하여 몇 구간에서의 실험을 통해 데이터를 축적하고 이를 이용하여 구성품 성능 맵을 축척하는 방법을 제시하였다. 그리고 프로그램을 이용하여 대상 엔진의 정상상태 성능 모델을 구성하여 실제 측정 데이터와 새롭게 생성된 구성품 맵을 사용했을 경우, 그리고 기존의 방법을 이용한 경우를 비교하였다.
가스터빈 엔진의 성능은 그 구성품 성능 특성에 큰 영향을 받는다. 보통 이러한 구성품 성능 특성은 여러 조건에서의 수많은 실험을 통해 얻을 수 있지만 그것은 제작사의 고유 재산이기 때문에 쉽게 제공되지 않는다. 그렇기 때문에 보통 성능 덱을 이용하거나 소유하고 있는 엔진 성능 맵을 스케일링 하여 사용한다. 하지만 이러한 방법은 탈설계점에서 오차를 보인다. 이에 본 연구에서는 소형 가스터빈 엔진 실험 장치를 구성하여 몇 구간에서의 실험을 통해 데이터를 축적하고 이를 이용하여 구성품 성능 맵을 축척하는 방법을 제시하였다. 그리고 프로그램을 이용하여 대상 엔진의 정상상태 성능 모델을 구성하여 실제 측정 데이터와 새롭게 생성된 구성품 맵을 사용했을 경우, 그리고 기존의 방법을 이용한 경우를 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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