수동소나 시스템에서는 함정의 소음원에서 발생하는 방사 소음을 분석하여 표적을 탐지 및 식별한다. 소나의 탐지 범위 안에 다수의 소음원이 존재하면 신호를 분석할 때 각 소음원에서 나오는 성분들이 혼합되어 각각의 소음원을 규명하기가 어렵다. 이를 해결하기 위해 일반적으로는 배열 센서를 이용한 빔을 형성하여 소음원의 신호를 공간적으로 분리하는 기법이 사용되지만 환경에 따라 여전히 어려운 점이 있다. 본 연구에서는 수동소나 표적신호를 분리하기 위한 새로운 방법으로 주파수영역 독립성분분석(FDICA: Frequency Domain Independent Component Analysis)을 적용하고, 혼합된 표적신호를 분리하는 모의실험을 수행하여 그 타당성을 검증하였다. 표적신호 합성을 위한 특징 정보로는 기계류 토널 성분 및 프로펠러 성분을 사용하였고, 분리 전 후의 결과를 LOFAR(Low Frequency Analysis and Recording), DEMON(Detection Envelope Modulation On Noise) 분석을 통해 비교하였다.
This paper describes 3-dimensional volume array of 4 microphones including a reference microphone which is capable of imaging wideband noise source position in 2-dimensional image plane. The cross correlation function and corresponding imaging function between a reference microphone and other microphone, are derived as a function of noise source position. The magnitude of the imaging function gives noise source mapping in image plane. Since the image plane is selective from a rectangular and a cylindrical plane, noise source position information such as range and bearing relative to the array is identified very much easily. Simulation results for typical source configurations confirms the applicability of the proposed array in noise control field.
To identify the locations and strengths of acoustic sources, one may use a microphone line array. Apparent advantage of the source identification method utilizing a line array is that it requires less measurement points than intensity method and holography. This method is based on the information of magnitude and phase difference between pressure signals at each microphone. Since those differences are dependent on the source model, we have to assume them such as plane, monopole, etc. In this paper the conventional source identification methods such as beamforming method and MUSIC method are briefly reviewed by modeling a source as plane and spherical wave, then a modified method is introduced. This can be applied to sound field which may by either coherent or incoherent. Typical simulations and experiment are performed to confirm this identification method.
다수의 마이크로폰 어레이를 사용하여 소음원에서 방사하는 음장을 예측, 가시화하고 소음원의 시, 공간적 특성을 파악하기 위하여 음향 홀로그래피 방법에 대한 연구를 수행하였다. 음향 홀로그래피 방법은 실험적으로 소음원의 특성을 규명할 수 있기 때문에 많은 연구가 활발히 진행되고 있지만, 많은 개수의 마이크로폰과 신호수집장치 등이 필요하기 때문에 그 사용에 많은 제약이 있어 왔다. 음향 홀로그래피 방법중에서 대표적인 평면 음향 홀로그래피 방법을 중심으로 마이크로폰의 개수, 간격등과 같은 측정조건과 함께 마이크로폰을 스캐닝하는 방법둥에 대한 해석을 통하여 장, 단점 및 제한성을 논하였다. 또한 이러한 측정방법에서 나타나는 오차요인을 해석하고 이를 보정하는 방법에 대한 설명과 함께 실험을 통하여 이를 확인해 보았다.
본 논문에서는 수중 주변소음 생성에 주요한 영향을 끼치는 선박 통행량 및 해양기상정보와 수중 주변소음간 영향성을 분석한다. 주변소음은 수중 소나 시스템의 탐지 성능에 큰 영향을 끼치는 중요한 환경 요소이다. 최근에 많은 연구가 진행 중인 인공지능 기술을 이용한 탐지성능 예측 등 자동화 시스템 구현을 위하여 이와 관련된 주요 데이터 확보 및 분석이 필요하다. 주변소음의 주요 발생원은 다양한 원인이 있는데, 연근해에서 운용되는 소나 시스템의 경우 탐지 성능에 있어서 선박 통행에 의한 소음 및 해양 기상에 의해 발생하는 소음의 영향을 크게 받는다. 따라서 본 논문에서는 대한민국 동해 연안에서 획득한 주변소음 측정 결과와 인근 선박 통행량 및 해양기상정보 공공데이터를 이용하여 각 데이터의 영향성을 분석하였다. 분석 결과 수중 주변 소음은 선박의 통행량의 변화에 따라 높은 연관성을 보였으며, 풍속과 파고, 강우 등 해양환경 요소에 있어서도 특정 주파수 대역에 영향성이 있음을 관찰하였다.
본 연구에서는 원통면 음향 홀로그래피 방법에 대한 세밀한 고찰을 통하여 이 방법을 이용한 음장예측의 실제 적용에 도움을 주고자 한다. 먼저 원통면 음향 홀로그래피 방법의 기본적인 이론에 대한 고찰을 하였고, 원통면 음향 홀로그래피 방법의 실제 적용시 나타나는 창문함수의 영향(window effect)이나 공간상의 엘리어싱(spatial aliasing), 둘러싸기 오차(wraparound error)와 같은 오차에 대하여 모의 실험을 통하여 살펴보았다. 이러한 오차해석을 통하여 가능한 한 오차를 줄이고 신뢰할 수 있는 예측결과를 얻을 수 있는 측정조건을 제시하였으며, 오차를 감소시킬수 있는 Tukey 창문함수의 사용과 제로패딩(zero padding) 방법을 제시하였다. 이러한 기본적인 이해를 바탕으로 원통형 구조물의 방사음장을 예측하는 실험을 하였다.
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.
Identification of noose sources, their locations and strengths, has been taken great attention. The methods that can identify noise sources normally assume that noise sources are located in a free field. However, the sound in a reverberant field consists of that coming directly from the source plus sound reflected or scattered by the walls or objects in the field. In contrast to the exterior sound field. reflections are added to sound field. Therefore, we haute to consider the reverberation effect on the source identification method. The main objective of this paper is to identify noise source in the reverberant field. At fist, we try to identify noise sources in a rigid wall emc;psire using the beamforming method. In many cases of practical interest, the wall has admittance so that random reflections occur in an enclosure. In this paper, we assumed the complex reverberant field in the enclosure to be the sum of plane caves with random Incidence and magnitude. Then we try to explain effects of reverberant field at interior source identification.
“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.
A crack identification method using an equivalent bending stiffness for cracked beam and committee of neural networks is presented. The equivalent bending stiffness is constructed based on an energy method for a straight thin-walled pipe, which has a through-the-thickness crack, subjected to bending. Several numerical analysis for a steel cantilever pipe using the equivalent bending stiffness are carried out to extract the natural frequencies and mode shapes of the cracked beam. The extracted modal properties are used in constructing a training patterns of a neural network. The input to the neural network consists of the modal properties and the output is composed of the crack location and size. Multiple neural networks are constructed and each individual network is trained independently with different initial synaptic weights. Then, the estimated crack locations and sizes from different neural networks are averaged. Experimental crack detection is carried out for 3 damage cases using the proposed method, and the identified crack locations and sizes agree reasonably well with the exact values.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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