For the purpose of improving accuracy in jet noise prediction and investigating its generation mechanism, high subsonic jets were computed by using compressible Large Eddy Simulation(LES), wherein the inflow forcing or disturbance added in the inflow shear layer was incorporated. The far-field Sound Pressure Levels(SPL) as well as the flow field resulted in good agreement with available experimental data by applying only the high azimuthal modes among the inflow forcing parameters. We found that this result was due to an important role of the inflow forcing upon breaking down the axiymmetric vortices that caused high amplitude velocity and pressure fluctuations. In order to examine generation mechanism of the dominant noise component, wavelet transformation was introduced to reveal the presence of a well-organized structure of pressure fluctuations that originated mainly from vortex motions near the end of the jet potential core. This structure took a train of alternately positive and negative wavelet-transformed pressure regions along the jet distance, spreading towards the downstream with advection and propagation. It was concluded that this structure and its dynamic motion are the reason why a high subsonic jet produces the dominant noise with a particular downstream directivity.
차량 주행 성능이 정숙화되고, 고객의 감성 품질에 대한 기대치가 높아지면서, 주행 중에 불규칙으로 발생하는 이음에 대한 개선 연구가 다양하게 수행되고 있다. 자동차에서 이음은 인접한 부품간의 접촉면에서 발생한다. 접촉면에 진동 또는 힘 등의 외력 작용하면, 접촉 표면 사이에 물리적인 상호작용이 발생되어 이음이 발생하는 것이다. 본 논문에서는 지난 10여년 간 자동차에서 발생되는 이음 현상을 관찰하고, 개선하기 위한 연구를 수행하면서 정리한 것으로 이음의 종류와 발생 기본 원리를 개념적으로 설명하고자 한다. 이를 통해, 향후 자동차뿐 아니라 다른 산업계에서도, BSR(Buzz, Squeak, Rattle) 관련 개선 연구를 진행 하고자 하는 연구자에게 이음 현상을 파악하고, 개선안을 도출 하는 생각을 틀을 제공하여, 보다 향상된 연구가 진행될 수 있게 되길 기대한다.
본 연구에서는 차세대 고속전철의 차량 연결부 저소음 형상 설계를 위한 선행연구로서 차량연결부의 공기역학적 소음 해석을 수행하였다. 이를 위해 차량 연결부는 Mud Flap 형상을 고려한 2차원 Cavity로 가정하였으며, Mud Flap 사이의 간극을 주요 변수로 하여 5개의 간극에 대하여 Parametric Study를 수행하였다. 이를 토대로 차량 Mud Flap 사이의 간극에 따른 Vortex Shedding 등의 유동 특성에 대한 해석을 수행하였다. 또한 높이 별로 3개의 Microphone 위치를 선정하고 간극에 따른 Tonal Noise 및 Overall Noise 등의 공기역학적 소음 특성을 분석하였으며, 차량 연결부 Mud Flap 간 간극 및 소음 특성 간의 상관 관계를 평가하였다. 그 결과 기본 및 특정한 Mud flap 간 간극에서의 소음 특성이 다른 형상에 비해 우수함을 확인하였다.
Squeal noise is a typical brake noise that is annoying to both passengers and pedestrians. Its frequency range is fairly wide from 1 kHz to 18 kHz, which can be distressful to people. The brake squeal noise occurs due to various mechanisms, such as the mode coupling of the brake system, self-excited vibration, unstable wear, and others. In this study, several parameters involved in the generation of a squeal noise are investigated experimentally by using a brake noise dynamometer. The speed, caliper pressure, torque, and friction coefficient are measured as functions of time on the dynamometer. The contact pressure and temperature distributions of the disc and the pad are also measured by using a thermal imaging camera and a pressure mapping system. As a result of the simultaneous measurement of the friction coefficient and squeal amplitude as functions of the velocity, it is found that the onset of the squeal may be predicted from the ${\mu}-v$ curve. It is also found that a non-uniform contact pressure causes instability and, in turn, a squeal. Based on the analysis results, design modifications of the pad are suggested for improved noise characteristics.
Due to the measurement noise or system noise, the performance of photovoltaic power generation system can be degraded. If this noise is contained in the solar array voltage measurement signal, the correct operation of the maximum power point tracker can not be guaranteed. The application of the extended Kalman filter to the photovoltaic system can obtain enhanced states estimation result. The Kalman filter provides a recursive solution to optimally estimate from random noise signals. Additionally, as a consequence of Kalman filter, the unmeasurable state such as inductor current can be estimated without current sensor. The methods for system modeling and extended Kalman filter design are presented and the experimental results verify the validity of the proposed system.
This study deals with human reaction speed according to human physical conditions (body size) such as head width, thickness, breast width, arm extent, and age. Especially, the results of this study are compared between young and old generation. According to this study, the thickness and extent factor do not have any correlation with human reaction speed, but width factors(head width, breast width, etc) have some correlation with human reaction speed. The result of this study can be used to find fitter person for a special job such as emergency condition job, sports man (because you can find a person having a good talent for it without test). Also, the purpose of this study is to find CNT (Channel Noise Time). The word of CNT is to explain the relation between Channel Noise and working speed. (Channel Noise is a kind of noise happening between the human information transmission channel.)
To leading subway technology Advanced Urban Transit System is developed by national research and development. Next-generation trains equipped with direct driving permanent magnet traction motor and individually controlled propulsion system. Electromagnetic properties of the Next-Generation Train from four perspectives will be discussed. The first is closely related to human hazards that affect the 60Hz low frequency electromagnetic field. The Second is inductive noise that affect railroad signal system. The third is conductive noise that affect communication line near railroad. The 4th is radiation noise that may affect electronic equipment near the railroad tracks.
본 연구에서는 운전중인 직류전동기의 브러시를 임의로 회전하여 브러시와 정류자편에 불꽃을 발생시켰을 때, 초음파센서와 AE센서를 이용하여 각각의 기계적 노이즈 신호를 검출하였으며, 이를 주파수 스펙트럼으로 분석하였다. 또한 직류전동기의 브러시가 중성축에 정상적으로 위치하여 운전하고 있을 때, 초음파센서와 AE센서를 이용하여 각각의 자기적 노이즈 신호를 검출하였으며, 이를 주파수 스펙트럼으로 분석하였다. 그리고 직류전동기의 브러시를 임의로 회전한 경우의 기계적 노이즈 신호 및 브러시가 중성축에 위치한 경우의 자기적 노이즈 신호를 비교ㆍ분석하였다. 실험 결과, 운전중인 직류전동기의 브러시를 회전방향으로 임의로 회전하여 검출한 초음파의 기계적 노이즈 신호는 브러시가 중성축에 정상적으로 위치하여 검출한 초음파의 자기적 노이즈 신호보다 대략 2.5∼3.0배 증가되었다. 또한 운전중인 직류전동기의 브러시를 회전방향으로 임의로 회전하여 불꽃을 발생시켰을 때, AE의 기계적 노이즈 신호를 검출하여 주파수 스펙트럼으로 분석한 결과 주된 주파수 영역이 대략 1.3[MHz]∼l.5[MHz]인 것으로 나타났다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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