수치해석 방법을 이용하여 실험으로 구한 머리전달함수 (Head Related Transfer Function: HRTF)를 컴퓨터 시뮬레이션으로 대치하고, 청취자의 머리 주변에서의 음장을 가시화하는 방법에 대해 다룬다. 본 논문에서는 경계요소법 (Boundary Element Method)과 무한요소법 (Infinite-Finite Element Method)의 두 가지 방법을 이용한다. 지금까지는 더미헤드 (Dummy-Head)등을 이용한 실험으로 머리전달함수를 구하였는데 이 실험에는 상당한 시간과 장비가 필요하다. 3차원 레이저스캐너를 이용하여 KEMAR 더미헤드의 형상을 측정하고 이것을 여러 다른 요소 수를 가지는 경계요소모델 및 무한요소모델로 변환하여 머리전달함수를 계산하고 모델의 요소 크기와 적용 가능한 주파수 대역과의 관계에 대해 분석한다. 측정을 통해 구한 머리전달함수와 비교하여 모델을 검증하고 음향학의 상반원리를 적용하여 머리전달함수의 데이터베이스를 구한다. 또한 몇 가지 가상음향 시스템에 대한 음장해석을 통해 주파수 및 시간영역에서의 음장을 가시화한다.
“소리의 비 가시성(非 可視性)”은 소음을 제어하고자 하는 공학자에게 주어진 근원적인 어려움 중의 하나이다. 따라서 이러한 비 가시성을 완화할 수 있는. 다시 말하면 소음을 볼 수 있는 방법에 대한 탐구는 많은 관심과 시도가 있어왔다. 이들 방법 중 대표적인 것으로 이론적 또는 수치적인 방법을 이용하여 소음을 가시화 하려는 많은 시도를 들 수 있다. 수치적인 방법의 경우에는 난류 유동의 가시화 분야에서 괄목할 만한 성과를 이루어왔으나 난류 소음의 가시화에는 부족한 상태이다 실험적인 방법의 경우는 마이크로폰 제작 기술의 발달로 인한 가격 인하로 많은 수의 마이크로본을 손쉽게 확보할 수 있게 되었고 매우 빠른 신호처리 기술의 발달이 확보됨으로써 많은 진전이 이루어졌으나, 가시화된 음장 정보의 정확한 해석 등이 여전히 어려운 분야로 남아있다. 또한 음장 가시화 결과에는 항상 유한한 측정 자료로 인한 오차가 포함되어 있으며, 이로 인하여 논문의 제목에서 강조한 바와 같이 소음인의 탐지 및 소음원의 공간적인 분포를 결정하는 데 어려움이 있다. 이 논문은 음장 가시화와 관련된 간략한 역사를 레오나르도 다빈치의 유명한 와류 유동 그림에서 출발하여 현대적 개념의 선형 혹은 평면형 마이크로폰 배열에 의해 수행되는 음향 홀로그래피 분야를 전반부에 설명하고, 음향 홀로그래피 구현에 있어서 발생하는 어려운 문제와 최근의 연구 동향을 후반부에 소개하는 방식으로 구성되어 있다. 최근의 문제 중에서는 자동차나 기차와 같이 이동하는 소음원을 가시화하기 위한 이동 후레임(moving frame)을 이용한 홀로그램 구성 방법과 닫힌 공간에서의 소음원 탐지를 위해 필요한 소리의 반사 효과 제거에 대하여도 기술하고 있다. 또한, 최근에 연구되는 또 다른 중요한 분야로서 “우리는 두 마리의 새가 지저귀는 것인지 아니면 한 마리의 새가 두 개의 목소리를 가지고 지저귀는 것인지 알 수 있을까?" 라는 질문으로 표현할 수 있는 공간상에 분포하는 소음원의 상호 의존관계를 구분하는 분야에 대한 문제 제기와 현실적인 접근 방법을 논하고 있다.
타이어와 휠가드 사이의 공간은 타이어 패턴음의 전달경로가 된다. 본 논문에서는 타이어-휠가드 공간에서 발생하는 음향현상을 음장모드 분석과 휠 가드 표면에서 음압분포 가시화를 통해 규명하였다. 타이어 패턴음 저감을 위해 음향학적 댐퍼 역할을 수행하는 캐비티를 휠가드 표면상에 적용하였다. 실내소음은 2 dB(A) 감소하였는데, 본 연구에서 다룬 소음저감방법은 완성차 단계에서 원가/중량의 증가없이 실내음질을 개선하는 효과적인 방안이 될 것이라고 판단된다.
Recent advances in automotive noise control engineering have reduced major sound sources in the vehicle, customers perceive Buzz, Squeak and Rattle (BSR) as one of important indicators of vehicle quality and durability. As the long-term goal, we expect to establish the integrated design cycle for the reduction of BSR noise in the early stage of development, which consist of design, prediction, and evaluation procedures. This is possible only with great bulk of experimental data for BSR noise. In this paper, BSR noise is experimentally identified for vehicle doors, which have been traditionally considered as one of main sources of BSR noise. Based on this result, we proposed method for the prevention of BSR noise in the vehicle doors.
본 연구에서는 압전세라믹스와 금속판으로 구성된 음향트랜스듀서를 모델로 설정하고, 원형평판으로부터 방사되는 내부음장과 트랜스듀서의 외부로 방사되는 음향특성을 수치 해석하였다. 음향트랜스듀서의 내부 유니트를 요소 분할하며 경계조건을 적용시키고, 유한요소법을 이용하여 내부의 음장 분포와 음압 변화량을 가시화하였다. 그리고 트랜스듀서 외부로 방사되는 음압은 가상경계면 외부를 요소분할한 후 다양한 주파수에서 음압 기울기와 등압선을 수치해석하였다.
Near-field acoustic holography is a powerful tool to visualize sound sources. This method requires pressure measurement at many points for a good hologram. Thus one has to measure carefully so that errors due to the uncertainty of position, sensor mismatch, and so on are reduced. A method to solve this problem is to use a well-designed measurement system. This paper introduces a sound visualization system at center for noise and vibration control (NOVIC), KAIST, and addresses the advantages in terms of the error reduction. The system consists of array microphones, array jigs, a system to control the position and the velocity of the jigs, a data acquisition system, and a monitoring system. This paper also shows some sound visualization results when the system is applied to a speaker and a computer. The results verifies that the sound visualization system is useful for identifying sound sources.
기계류는 대개 부정형의 형상을 지니고 있으며, 또 표면이 모두 연결되어 있으므로, 진동하는 물체 표면상에서의 소음원 특성을 세밀히 파악하는 일은 매우 어려운 일이다. 음향 인텐시티나 공간 푸리에 변환을 이용하는 홀로그래피 기법 등의 어레이 마이크에 의한 기법들이 제안되었고 또 활용되고 있으나, 이는 어디까지나 음원에서 가까운 음장을 가상적인 음원면이라 보고 재구성하는 것이어서 실제 음원의 특성을 파악하는데 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 음원표면을 경계요소화 모델링을 하고, 어레이 마이크로 측정될 음장의 지점과 표면간의 관계를 수학적으로 정리한 후, 마이크에서 측정된 신호를 이용해 역으로 경계요소해석 계산을 수행하여 음원 특성을 파악하는 기법이 제안되었다. 본 발표에 있어서는 이와 같은 취지에서 ‘개발된 Inverse BEM을 이용한 NAH 기법’에 관한 개괄적인 내용을 설명하고, 그 적용 가능성 및 이 기법의 미래에 대해 설명하며, 다음과 같은 내용의 순서대로 설명된다: $\textbullet$ 각종 음원 파악 기법들의 특성과 이 방법이 필요한 이유 $\textbullet$일반 음향 holography 기법 (STSF)과의 차이점 $\textbullet$ 이론적 배경 개괄 $\textbullet$ 실제 적용 순서에 따른 방법의 설명 $\textbullet$ 후처리 결과물 $\textbullet$ 본 기법의 향후 과제 및 적용 방법의 개선
With recent advance in automotive noise control engineering reducing major sound sources in the vehicle, customers perceive Buzz, Squeak and Rattle (BSR) as one of important indicators of vehicle quality and durability. As the long-term goal, we expect to establish the integrated design cycle for the reduction of the BSR noise in the early stage of vehicle development. which consist of design, prediction and evaluation procedures. This is possible only with great bulk of experimental data for BSR noise. In this paper, BSR noise is experimentally identified for vehicle doors, which have been traditionally considered as one of main sources of BSR noise. Based on this result, we proposed systematic method for the prevention of BSR noise in the vehicle doors.
What does sound look like if we can see it? It might depend on the acoustic variables we want to see. In this article, we propose various ways to visualize or express sound field in much more intuitive manner. In particular, new visualization schemes that can effectively visualize sound intensity and 3D pressure field are proposed. This allows us to represent sound pressure, particle velocity and acoustic conductance at the same time, even in three-dimensional coordinate. Visualization examples corresponding to the proposed techniques show that we can successfully transfer the meaning of physical variable to visual space.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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