Noise pollution from a high speed train has been a serious social issue nowadays. Especially when a train speed exceeds 350 km/hr, an aerodynamic noise level has been known to be increased drastically. In this paper, explained were the studies on the noise reduction and engineering approaches to estimate and analyze influences of noise. Based on this study, it is estimated to apply results to development of trains and expected to accomplish futuristic technology by devising noise prediction of high speed EMU and measures to reduce noise on a design phase.
In this study, the insertion losses of various track-side railway noise barriers are analyzed by using a two-dimensional numerical boundary element method(BEM). The BEM is implemented using two out-of-phase monopole sources for each track to represent dipole source. All model for this study is based on actual size built in Test Line of KTX. And the results suggest that vertical absorptive barrier provide as effective screening as rigid barrier which is more 0.4 m than the height of those.
Most signal-to-noise ratio (SNR) estimation techniques in digital communication channels derive the SNR estimates solely from samples of the received signal after the matched filter. They are based on symbol SNR and assume perfect synchronization and intersymbol interference (ISI)-free symbols. In severe channel distortion where ISI is significant, the performance of these estimators badly deteriorates. We propose an SNR estimator which can operate on data samples collected at the front-end of a receiver or at the input to the decision device. This will relax the restrictions over channel distortions and help extend the application of SNR estimators beyond system monitoring. The proposed estimator uses the characteristics of the second order moments of the additive white Gaussian noise digital communication channel and a linear predictor based on the modified-covariance algorithm in estimating the SNR value. The performance of the proposed technique is investigated and compared with other in-service SNR estimators in digital communication channels. The simulated performance is also compared to the Cram$\acute{e}$r-Rao bound as derived at the input of the decision circuit.
MLCC is one of the most frequently used component in high-tech device like smart phone. Because of dynamic characteristic of piezoelectric materials which is main ingredient of MLCC, its vibration leads to acoustic noise from pcb. To solve this problem at minimal cost, company has to change only the main noise-generating MLCC to low noise-generating MLCC. To find the main noise source, this study approached to solution from a vibration point of view. From mode shapes of pcb at particular frequencies, two groups can be obtained; MLCCs soldered at where maximum deformation occurs and where anti-phase with respect to the other group appears. When the MLCC belongs to 1st group does not working, amplitude at where maximum deformation occurs decreases compared to when all MLCCs are working. This tendency also appears in noise measurement. This analysis can be put to use in various fields where require noise reduction or noise source identification.
본 논문은 길이 방향에 따라 단면적이 감소하는 경로와 증가하는 경로 2개가 존재할 경우 길이 방향에 따른 단면적 변화율과 경로의 길이에 의하여 특정 주파수에서 음파의 위상이 반대되는 현상이 발생하여 전달 경로 하단에서 해당 주파수의 소음이 상쇄되는 현상을 규명하였다. 단면적 변화를 고려한 1차 파동 방정식을 적용하여 매우 간단한 해석적인 해를 구하였으며, 원형 덕트 내의 속이 빈 콘 형상의 단면적 변화를 적용하여 실험적으로 검증하였다. 질량 효과에 의하여 필터링 주파수는 1, 2차 모드에서는 이론보다 더 낮은 주파수에서 결정되나, 3차 이상 고차 모드에서는 이론식으로 그 해당 주파수를 예측할 수 있다. 본 연구의 결과는 좁은 공간에서 덕트의 특정 소음의 주파수를 제거하여 음질을 개선할 필요가 있는 경우 이를 덕트 내부에 적용하는 콤팩트한 필터로 적용할 수 있다.
In the early phase of vehicle development, CAE is conducted as tool for vehicle performance assessment. To maintain acceptable road noise performance, solution for reduced vehicle sensitivity is required. Chassis interface dynamic stiffness characteristics are key component to isolating vibration and noise of road from the vehicle interior. This research provide how to set up the optimized dynamic characteristics under noise effect through DFSS study. CAE-based DOE is performed to build prediction math model, CMS process involves DOE to achieve very fast run times while giving results very comparable. Minimized $95^{th}$ percentile of performance distribution is applied to minimize vehicle sensitivity and road noise levels variation during the optimization process. Finally, the results of optimization were reviewed for performance and robustness.
In order to predict structural vibration and radiated noise of high-voltage transformer in operation, it is necessary to precisely find the excitation force generated by the coils and core. However, finding the excitation force through experiments of high voltage transformer in operation is not possible. Therefore, this paper deals with identifying the excitation force by using the acceleration data measured through experiments and the transfer function estimated through finite element model. A method to predict structural vibration and radiated noise was also proposed. Three-phase windings and the core are the source of high-voltage transformer. The excitation forces were identified using the acceleration data and the transfer function of the surface of the tank. Structural vibration and radiated noise from the surface of the tank was predicted by using the identified excitation force. As a result of the interpretation of the experimental and computational analysis of structural vibration from the surface of the tank and radiated noise from the field point, the interpretation of the computational analysis showed relatively good accordance with the experiment.
In the early phase of vehicle development, CAE is conducted as tool for vehicle performance assessment. To maintain acceptable road noise performance, solution for reduced vehicle sensitivity is required. Chassis interface dynamic stiffness characteristics are key component to isolating vibration and noise of road from the vehicle interior. This research provide how to set up the optimized dynamic characteristics under noise effect through DFSS study. CAE-based DOE is performed to build prediction math model, CMS process involves DOE to achieve very fast run times while giving results very comparable. Minimized 95th percentile of performance distribution is applied to minimize vehicle sensitivity and road noise levels variation during the optimization process. Finally, the results of optimization were reviewed for performance and robustness.
Pumps are essential machinery in the various industries. With the development of high-speed and large-scale pumps, especially high energy density, high requirements have been imposed on the vibration and noise performance of pumps, and cavitation is an important source of vibration and noise excitation in pumps, so it is necessary to improve pumps cavitation performance. The modern pump optimization design method mainly adopts parameterization and artificial intelligence coupling optimization, which requires direct correlation between geometric parameters and pump performance. The existing cavitation performance calculation method is difficult to be integrated into multi-objective automatic coupling optimization. Therefore, a fast prediction method for pump cavitation performance is urgently needed. This paper proposes a novel cavitation prediction method based on impeller pressure isosurface at single-phase media. When the cavitation occurs, the area of pressure isosurface Siso increases linearly with the NPSHa decrease. This demonstrates that with the development of cavitation, the variation law of the head with the NPSHa and the variation law of the head with the area of pressure isosurface are consistent. Therefore, the area of pressure isosurface Siso can be used to predict cavitation performance. For a certain impeller blade, since the area ratio Rs is proportional to the area of pressure isosurface Siso, the cavitation performance can be predicted by the Rs. In this paper, a new cavitation performance prediction method is proposed, and the feasibility of this method is demonstrated in combination with experiments, which will greatly accelerate the pump hydraulic optimization design.
In case of small motors, coil bundle occupies a large portion of stator in view of mass and volume as well as dynamics. It is observed through modal test on the stator of an IPM BLDC (interior permanent magnet brushless direct current) motor that coil bundle wound on the stator core causes the first and second natural frequencies to decrease by about 20-30% compared with those of bare stator. Especially the third natural frequency is newly observed below 3 KHz, which is not observed on the bare stator. It is found that at the third mode the end-coil and the core vibrate out of phase in radial direction. In this paper, the stator is dynamically modeled in terms of the core and the coil bundle consisting of the end-coil and the slot coil based on the above observations for the prediction of dynamic properties. The core can easily be modeled using finite element method with its actual material properties and geometric shape. The concept of equivalent bending stiffness is used for modeling of the end-coil so that predictions may match with the measured natural frequencies for the end-coil cut out of the stator. Although the same concept can be applied to the slot coil, separation of the slot coil from the stator is impractical. Therefore, equivalent bending stiffness of the slot coil is determined through iterative comparisons with the measurements of natural frequencies of the stator with the slot coil in it.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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