Acoustic pressure field around the cross-flow fan is predicted by a hydrodynamic-acoustic splitting method. Unsteady flow field is obtained by solving the incompressible Navier-Stokes equations using an unstructured finite-volume method on the triangular meshes, while the acoustic waves generated inside the cross-flow fan are predicted by solving the perturbed compressible equations(PCE) with a 6th-order compact finite difference method. Computational results show that the acoustic waves of BPF tone are generated by interactions of the blades wakes with the stabilizer, which then are reflected from the rear-guider and mainly propagate towards the fan inlet. Also, a directivity of BPF noise predicted by the PCE is noticeably different from that of the FW-H equations, in which a fan casing effect cannot be included.
Noise generated from wind turbines has been predicted by numerical methods. Sound pressure level(SPL) on the turbines is predicted after aerodynamic analysis is carried out by Wind Turbine Flow, Aeroacoustics and Structure analysis (WINFAS) code. The level of each panel of acoustic sphere is determined by the sum of tonal, turbulence ingestion and airfoil self noise. With the noise source database, the acoustic sphere, SPL on the ground is calculated using the model based on acoustic ray theory. The model has been designed to consider the effects on the condition of terrain and atmosphere. The variations of SPL on the ground occur not only because of the different source level but also because of the nonuniform distributions of the sound speed along the height. Hence, the profile of an effective sound speed which is the sum of the contribution of sound speed to a temperature gradient and a wind speed variation is used by the theory based on atmospheric stability. With the integrated numerical method, the prediction of sound propagation on the wind farm is carried out with the states of the atmospheric stability.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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한국소음진동공학회 2007년도 추계학술대회논문집
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pp.617-621
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2007
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.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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한국소음진동공학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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pp.394-402
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2009
To investigate the heavy-weight impact noise of apartment houses, numerical analysis was performed. The analysis acoustic pressure consider acoustic mode by finite element method. The variables considered effecting on the acoustic pressure are the Acoustic mode, acoustic damping, and the impulse load. The heavy-weight impact noise is a changeable value in the room. Since the most part of the frequency component of heavy-weight impact noise has low frequency. The noise in low frequency is related to the vibration of structure, the reflection of acoustic wave caused by wall and the standing wave called by acoustic mode. The prediction by the numerical analysis was verified with test result of the heavy weight-impact noise at apartment houses.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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제17권12호
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pp.1217-1222
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2007
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.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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한국소음진동공학회 2006년도 춘계학술대회논문집
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pp.344-347
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2006
Noise reduction and control is an important problem in the performance of underwater acoustic system and on the habitability of the passenger ship for crew and passenger. Furthermore, sound generated by a propeller is critical in underwater detection and is often related to the survivability of the vessel especially for military purpose. Generally propeller noise is often the dominant noise source of marine vehicle. The flow field is analyzed with potential-based panel method, and then the time dependent pressure and sheet cavity volume data are used as the input for Ffowcs Williams-Hawkings formulation to predict the far-field acoustics. Through this study, the dominant noise source of underwater propeller is analyzed, which will provide a basis for proper noise control strategies.
Recently, a lot of studies have been made about the methods used to generate turbulent velocity fields stochastically in order to effectively predict broadband flow noise. Among them, the FRPM (Fast Random Particle Mesh) method which generates turbulence with specific statistical properties using turbulence kinetic energy and dissipation obtained from the steady solution of the RANS (Reynolds Averaged Navier-Stokes) equations has been successfully applied. However, the FRPM method cannot be applied to the flow noise problems involving intrinsic unsteady characteristics such as centrifugal fan. In this paper, to effectively predict the broadband noise generated by centrifugal fan, U-FRPM (unsteady FRPM) method is developed by extending the FRPM method to be combined with the unsteady numerical solutions of the unsteady RANS equations to generate the turbulence considered as broadband noise sources. Firstly, an unsteady flow field is obtained from the unsteady RANS equations through CFD (Computational Fluid Dynamics). Then, noise sources are generated using the U-FRPM method combined with acoustic analogy. Finally, the linear propagation model which is realized through BEM (Boundary Element Method) is combined with the generated sources to predict broadband noise at the listeners' position. The proposed technique is validated to compare its prediction result with the measured data.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권2호
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pp.962-977
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2019
The human voice is a convenient method of information transfer between different objects such as between men, men and machine, between machines. The development of information and communication technology, the voice has been able to transfer farther than before. The way to communicate, it is to convert the voice to another form, transmit it, and then reconvert it back to sound. In such a communication process, a vocoder is a method of converting and re-converting a voice and sound. The CELP (Code-Excited Linear Prediction) type vocoder, one of the voice codecs, is adapted as a standard codec since it provides high quality sound even though its transmission speed is relatively low. The EVRC (Enhanced Variable Rate CODEC) and QCELP (Qualcomm Code-Excited Linear Prediction), variable bit rate vocoders, are used for mobile phones in 3G environment. For the real-time implementation of a vocoder, the reduction of sound quality is a typical problem. To improve the sound quality, that is important to know the size and shape of noise. In the existing sound quality improvement method, the voice activated is detected or used, or statistical methods are used by the large mount of data. However, there is a disadvantage in that no noise can be detected, when there is a continuous signal or when a change in noise is large.This paper focused on finding a better way to decrease the reduction of sound quality in lower bit transmission environments. Based on simulation results, this study proposed a preprocessor application that estimates the SNR (Signal to Noise Ratio) using the spectral SNR estimation method. The SNR estimation method adopted the IMBE (Improved Multi-Band Excitation) instead of using the SNR, which is a continuous speech signal. Finally, this application improves the quality of the vocoder by enhancing sound quality adaptively.
The noise prediction model, KRON-2006, in South Korea has been developed for obtaining the average noise level. The model is based on an outdoor sound propagation method based on ISO9613 and ASJ Model-1998 and supports the analysis of the linear noise source, such as highway, for obtaining Leq. Because of that, the model can't obtain Lmax, Lmin from the time series noise profile based on traffic at every moment. In order to address this problem, the real time noise prediction model based on traffic simulation using GIS model and algorithm is proposed. It can predict the vehicle point noise level based on vehicle type, speed generated from traffic simulation by using headway and obtain Lmax, Lmin as integrating the noise profile generated from it at every moment. An evalution of the noise prediciton model using field measurements finds good agreement between predicted and measured noise levels at 1m, 8m, 15m from curb of the near side lane.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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