In the case of aeroacoustic test in windtunnel, measurement accuracy is reduced by not only Doppler effects but also by the microphone self noise due to airflow and high turbulence in the wall boundary layer. Microphone array measurements can be easily utilized for the solutions of these problems. In this paper, geometrical optics approach and diagonal term elimination of cross spectral matrix was introduced to the de-dopplerization and self noise reduction methods for the microphone array measurement. For the validation, beamforming tests for sinusoidal point source were performed in the closed type test section of windtunnel, and their performances of beam width and sidelobe rejection were significantly improved.
Microphone array beamforming method has been recognized as an important aeroacoustic research field and become a standard technique in localizing sound sources. This method also used in flight acoustic measurement, and especially, it is very useful when measure sounds inside the wind tunnel. In measuring sound which is inside the wind tunnel by traditional beamforming method, there are some errors caused by airstream. The speed and the propagation path of the sound changes as it travel through the airstream. This makes the error which the position of sound is changed a little bit to the down stream direction. In this paper, validation test has made about the correction equation for this wind effects of previous researches. And beamforming including shear layer correction was performed about a sound source in the anechoic open-jet wind tunnel.
음원의 위치를 찾는 문제에 있어서 비독립 음원들이 존재하는 경우, 근접장에서는 음원으로부터 나오는 파형을 평면파로 가정할 수 없고 구면파로 가정해야 하며, 여러개의 비독립 음원이 존재한다고 가정하여 각각의 음원의 위치를 변화시켜 가면서 MUSIC파워를 계산하여야 한다. 실제 음원의 갯수보다 가정한 음원의 갯수가 작으면 정확한 음원의 위치를 가르키지 못하며 MUSIC 파워 값도 작다. 실제 음원의 갯수와 가정한 음원의 갯수가 같으면 정확한 음원의 위치를 가르치며 MUSIC 파워 값이 크게 얻어진다. 실제 음원의 갯수보다 가정한 음원의 갯수가 큰 경우 실제의 음원의 위치를 포함하여 다른 음원의 위치를 얻을 수 있으나 그 음원의 세기는 무시할 정도로 작다. 즉 실제 음원의 갯수보다 많은 수의 음원을 가정하여 음원을 탐지할 수 있다. 일반 음장 즉 독립 음원과 비독립 음원이 공존하는 경우 실제의 음원의 갯수만큼 가정한다면 음원이 위치를 찾을 수 있다.
The positions of rotating sound sources have been localized by experiments with the Doppler effects removed. In order to do-Dopplerize the sound signals emitted from moving sources, two kinds of signal reconstruction methods were applied. One is the forward propagation method and the other is the backward propagation method. Forward propagation method analyze the source emission time based on the instantaneous distance between sensors and the assumed source position, then the signals are reconstructed with respect to the emission time. On the other hand, the backward method uses time delay to do-Dopplerize the acquired data for the received time of reference. In both techniques, the reconstructed signal data were processed using beamforming algorithm to produce power distributions at the frequency of interest. Experiments have been carried out for varying frequencies, rotating speeds and the object distances. Forward propagation method has shown better performance in locating source position than the backward propagation method.
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.
An air-conditioner has various noise sources such as cooling fan noise, pumping noise, flow noise and impact noise. Among these, impact noise is the most unpleasant source. This is because the noise is produced in indoor unit of air-conditioner. To control the noise source effectively, first we must identify the noise sources. When we identify impact noise source, the measurement have to be carried out simultaneously. So we use beamforming method that requires less measurement points than intensity method and acoustic holography. The objective of this paper is to estimate the location of impact source. This objective can be achieved by using minimum variance cepstrum that is able to detect impulse embedded in noise. In this study, modified beamforming method based on cepstrum domain is proposed. Then this method applied to air-conditioner noise sources which produce impact noise.
The headphone is regarded as the most effective means for reproducing 3-dimentional virtual sound due to its channel separation property. However, there still exist several serious problems in headphone reproduction, such as, 'front-back confusion' and in-head localization'. These well-known problems are in general assessed by the subjective test that is based on human judgment. In this paper, an objective test is conducted in parallel with the subject test in order to validate the objective reproduction performance. Such a combined approach may be a more scientific and systematic approach to the reproduction performance.
In the case of aeroacoustic test in windtunnel, measurement accuracy is reduced by not only Doppler effects but also by the microphone self noise due to airflow and high turbulence in the wall boundary layer. Microphone array measurements can be easily utilized for the solutions of these problems. In this paper, geometrical optics approach and diagonal term elimination of cross spectral matrix was introduced to the de-dopplerization and self noise reduction methods for the microphone array measurement. For the validation, beamforming tests for sinusoidal point source were performed in the closed type test section of windtunnel, and their performances of beam width and sidelobe rejection were significantly improved.
A method for damage detection in a plate structure is presented based on strain waves that are generated by impact or damage in the structure. Strain responses from continuous sensors, which are long ribbon-like sensors made from piezoceramic fibers or other materials, were used with a neural network technique to estimate the damage location. The continuous sensor uses only a small number of channels of data acquisition and can cover large areas of the structure. A grid type structural neural system composed of the continuous sensors was developed for effective damage localization in a plate structure. The ratios of maximum strains and arrival times of the maximum strains obtained from the continuous sensors were used as input data to a neural network. Simulated damage localizations on a plate were carried out and the identified damage locations agreed reasonably well with the exact damage locations.
This paper deals with a bearing faults localization technique based on holographic approach by visualizing sound radiated from the faults. The main idea stems from the phenomenon that bearing faults in a moving vehicle generate impulsive sound. To visualize fault signal from the moving vehicle, we can use the moving frame acoustic holography [Kwon, H.-S. and Kim, Y.-H., 1998, "Moving Frame Technique for Planar Acoustic Holography," J. Acoust. Soc. Am. Vol. 103, No. 4, pp. 1734${\sim}$1741]. However, it is not easy to localize faults only by applying the method. This is because the microphone array measures noise(for example, noise from other parts of the vehicle and the wind noise) as well as the fault signal while the vehicle passes by the array. To reduce the effect of noise, we propose two ideas which utilize the characteristics of fault signal. The first one is to average holograms for several frequencies to reduce the random noise. The second one is to apply the partial field decomposition algorithm [Nam, K.-U., Kim, Y.-H., 2004, "A Partial Field Decomposition Algorithm and Its Examples for Near-field Acoustic Holography," J. of Acoust. Soc. Am. Vol. 116, No. 1, pp. 172${\sim}$185] to the moving source, which can separate the fault signal and noise. Basic theory of those methods is introduced and how they can be applied to localize bearing faults is demonstrated. Experimental results via a miniature vehicle showed how well the proposed method finds out the location of source in practice.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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