The transmission loss coefficient is very important acoustic property in parallel with absorption and acoustic impedance categorizing the acoustical materials, which can control the acoustical problems. At the same time, the transmission loss coefficient is a key parameter to choose the optimum material for the analysis of acoustical characteristics of material using SEA(Statistical Energy Analysis). In this paper, the transmission loss coefficient measurement system using 4-microphone impedance tube is proposed, based on the idea calculating the full transfer matrix of the acoustical sample to test. The theoretical background and measurement system are introduced, and finally the measurement results are verified.
At lift-off, the jet noise of launch vehicle produces a severe acoustic environment and the loads induced by the acoustic pressure may be damaging to paylaod and equipments. Prediction of the acoustic environment is needed to support the design and test-qualification of components. Currently, such a high frequency problem is usually dealt with by using the SEA, of which the assumptions match reasonably well with the vibro-acoustic condition of system. (omitted)
The purpose of this study is to determine the most appropriate experimental method of the measurement of "damping loss factors" (DLF) for the statistical energy analysis(SEA) calculation. The successful prediction of vibration levels from the structure is critically dependent on the accurate estimation of DLF's not only in conventional vibration analysis but especially in SEA. Unforunately, calculation of accurate DLF is not an easy matter. So experimental methods are made use of for the DLF values. Three kinds of experimental methods for estimating DLF, i.e. decay rate method, half-power bandwidth method and power balance method, are presented and tests are carried out for the plate and the cylindrical shell examples. Pro and con of each methods is reviewed. Finally, calculated DLF values are used for vibration level estimation using commercial SEA software and compared with measured vibration data.tion data.
The interior noise of the High Speed Train(HST) is analyzed by applying the statistical energy analysis (SEA) method. The interior of each vehicle is divided lengthwise into nine cavities. Since the rolling noise and aerodynamics noise are expected to be dominant noise sources, they are treated as the noise sources in the model. To further simplify the model, curtains and seats are excluded. The simulation runs involving one-car, three-car and five-car trains are conducted. The maximum predicted noise level is 98.4dB. The results also show that the predicted noise levels are within 0.23% of each other. The results imply that it is not necessary to estimate the interior noise of the train by constructing multiple-car train models. The noise estimate based on just one-car train can be optimal with respect to the computational effort and modeling time.
선박 내부에 탑재된 추진 기계류에서 발생되는 진동은 마운트 Deck을 통하 여 선체에 전달되어 수중으로 전파된다. 기계류에 의해 발생되는 수중방사소 음을 감소시키기 위해서는 선체로 전달된 진동수준 및 수중방사소음 예측이 우선 중요하다. 수중방사소음 예측 방법으로 FEM과 BEM에 의한 저주파수 대역 예측, 전달함수에 의한 실험적 예측, SEA(Statistical Energy Analysis) 기법을 이용한 고주파수 대역 예측으로 나눌 수 있다. R.H.Lyon 등에 의해 발전된 SEA 기법은 항공기, 선박등 복잡한 구조물의 고주파수 대역 진동해 석에 널리 이용되고 있다. SEA 기법의 선박에 대한 적용은 소형선박의 기계 류에서 발생되는 진동에 의한 선체 진동수준 및 수중방사소음 해석 등에 적 용되고 있다. 본 연구에서는 보강 원통형 셀 모델에 대한 수중방사소음을 SEA 기법을 이용하여 예측하고 실험을 통하여 검증하였다.
The noise from the elevated lines of rail transit has become a growing problem. This paper presents a new method for the rapid prediction of the structure-borne noise from steel or composite bridges, based on the receptance and Statistical Energy Analysis (SEA), which is essential to the study of the generation mechanism and the design of a low-noise bridge. First, the vertical track-bridge coupled vibration equations in the frequency domain are constructed by simplifying the rail and the bridge as an infinite Timoshenko beam and a finite Euler-Bernoulli beam respectively. Second, all wheel/rail forces acting upon the track are computed by taking a moving wheel-rail roughness spectrum as the excitation to the train-track-bridge system. The displacements of rail and bridge are obtained by substituting wheel/rail forces into the track-bridge coupled vibration equations, and all spring forces on the bridge are calculated by multiplying the stiffness by the deformation of each spring. Then, the input power to the bridge in the SEA model is derived from spring forces and the bridge receptance. The vibration response of the bridge is derived from the solution to the power balance equations of the bridge, and then the structure-borne noise from the bridge is obtained. Finally, a tri-span continuous steel-concrete composite bridge is taken as a numerical example, and the theoretical calculations in terms of the vibration and noise induced by a passing train agree well with the field measurements, verifying the method. The influence of various factors on wheel/rail and spring forces is investigated to simplify the train-track-bridge interaction calculation for predicting the vibration and noise from steel or composite bridges.
Random vibration of the coupled identical beams subject to band-limted white noise is studied. The mean-square displacements average dspatially over each beam are derived analytically using two different modal analysis techniques and compared to the results by SEA(Statistical Energy Analysis). It is shown that when frequency is high and a large number of modes are included in the frequency band, the modal analysis methods and the SEA yield the same results provided that the loss factors are very small and the modal separation is much larger than the half-power bandwidth.
In order to understand regional wind characteristics and to estimate offshore wind resources, a wind map of the Korean Peninsula was established using remote-sensing data from the satellite, U.S. NASA Quik SCAT which has been deployed for the Sea Winds Project since 1999. According to the linear regression result between the wind map data and in-situ marine-buoy data, the correlation factor was greatly improved up to 0.87 by blending the remote-sensing data of Quik SCAT with U.S. NCEP/NCAR CDAS reanalysis data to eliminate precipitation interference and to increase temporal resolution. It is found from the established wind map that the wind speed in winter is prominent temporally and the South Sea shows spatially high energy density over the wind class 6. The reason is deduced that the north-west winds through the Yellow Sea and the north-east winds through the East Sea derived by the low pressure developed in Japan are accelerated passing through the Korea Channel and formed high wind energy region in the South Sea; the same trends are confirmed from the statistical analysis of the meteorological observation data of KMA.
This paper introduces the optimum macro-siting of a potential site for an offshore wind farm around Jeju Island using the RDAPS sea wind model. The statistical model was developed by analyzing the sea wind data from RDAPS model, and the meso-scale digital wind map was prepared. To develop the high resolution spatial calibration model, Artificial Neural Network(ANN) models were used to construct the wind and bathymetric maps. Accuracy and consistency of wind/bathymetric spatial calibration models were obtained using analysis of variance. The optimization problem was defined to maximize the energy density satisfying the criteria of maximum water depth and maximum distance from the coastline. The candidate site was selected through Genetic Algorithm(GA). From the results, it is possible to predict roughly a candidate site location for the installation of the offshore wind jam, and to evaluate the wind resources of the proposed site.
A new structure-vibration-control approach is proposed which uses a passive coupling element between two parallel structures to reduce the seismic response of a system due to earthquake excitation. Dynamic characteristics of the two coupled single-degree-freedom systems subject to stationary white-noise excitation are examined by means of statistical energy analysis (SEA) techniques. Optimal parameters of the passive coupling element such as damping and stiffness under different circumstances are determined with an emphasis on the influence of the structural parameters of the system on the optimal parameters and control effectiveness. Numerical results including the root mean square values of the response due to the filtered white-noise excitation and the time-histories of response to El Centro 1940 NS excitation are presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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