Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.12
no.10
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pp.758-765
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2002
KITECH and ODS performed a study of internal and external noise prediction of the Korean high speed prototype test train(HSR 350X). The object of this study was 3 kinds of cars, trailer car(TT2), motorized car(TMI ) and power car(TPI) and the predicted noise was for the two different driving speeds in free field and tunnel conditions. Data of carbody design and noise sources were delivered from manufactures. Some of noise sources which were not available in the project team, were chosen by experiences of ODS. Internal noise level of each car was predicted for two cases i.e, at 300 km/h and 350 km/h. In addition sound transmission path and dominant noise sources were also investigated for each section of the car, which is circular shell typed part of whole carbody. In case of TT2, the dominating sound transmission path is the (floor in terms of structure-borne noise and air-borne noise. The main noise sources are structure-borne noise from the yaw-damper and air-borne noise from the wheel/rail contact, whereas the dominating sound transmission path of TMI are floor and sidewall below the window in terms of structure-borne noise. The main noise sources of TMI are structure-borne noise from motor/gear unit and the yaw-damper in the free field, and air-borne noise from the wheel/rail contact and structure-borne noise from motor/gear unit in the tunnel. Through the external noise prediction for the KHST test train formation, the noise form the wheel/rail contact is estimated as one of the major sources. In addition, the noise specification of sub-component was proposed for managing each sub-surpplier to reach the KHST noise requirement. The specification provide the sound power of machinery part and transmission loss of component of carbody structure. The predicted noise level in each case exceeded the required limit. Through this study, the noise characteristics of the test train were investigated by simulation, and then the actual test will be performed in near future. Both measured and calculated data will be compared and further work for noise reduction will be continued.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2002.05a
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pp.917-923
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2002
KITECH and ODS performed a study of internal and external noise prediction of the KHST test train. The object of this study was 3 kind of cars; trailer car(TT2), motorized car(TM1) and power car(TP1) and the predicted noise was calculated for the two different driving speeds in free field and tunnel conditions. Data of carbody design and noise sources were delivered from each manufactures. Some of noise sources which were not available in project team, were chosen by experiences of ODS. Internal noise level of each car were predicted for two cases i.e, at 300 km/h and 350 km/h. In addition sound transmission path and dominant noise sources were also investigated of each section of car, which is circular shell typed part of whole carbody. In case of TT2, the dominating sound transmission path is floor in terms or structure-borne noise and air-borne noise. The main noise sources are structure-borne noise from the yaw-damper and air-borne noise from the wheel/rail contact, whereas the dominating sound transmission path of TM1 are floor and sidewall below the window in terms of structure-borne noise. The main noise sources of TM1 are structure-borne noise from motor/gear unit and the yaw-damper in the free field, and air-borne noise from the wheel/rail contact and structure-borne noise from motor/gear unit in the tunnel. Through the external noise prediction for the KHST test train formation, the noise form the wheel/rail contact is estimated as one of the major sources. In addition, the noise specification of sub-component was proposed for managing each sub-surpplier to reach the KHST noise requirement. The specification provide the sound power of machinery part and transmission loss of component of carbody structure. The predicted noise level in each case exceeded the required limit. Through this study, the noise characteristics of the test train were investigated by simulation, and then the actual test will be performed in near future. Both measured and calculated data will be compared and further work for noise reduction will be continued.
This paper suggests the set-up plan of the assessment scope in road noise considering road characteristics with the prediction model of road noise. The RLS90 prediction model with some assumptions is used to establish the assessment scope of road noise. The main contents of the applied assumptions are smooth drive of cars, flat region, location of all noise sources in one lane, drive in design speed, and set-up of assessment scope according to traffic volume and car speed. The information of traffic volume to predict road noise is obtained by the distribution of small cars and full-sized cars in road. In this study, the total traffic volume in road is computed by adding the number of small cars to the conversion number of small cars, which means the number of small cars making the same noise as one full-sized car. The prediction result of road noise with the influence factor of traffic volume, car speed, distance between road and receiver is presented. The resultant assessment scope of road noise is obtained by combining road noise prediction data with the set-up standard of road noise assessment scope.
This paper concerns an effective dual-channel noise reduction method to increase the performance of speech recognition in a car environment. While various single channel methods have already been developed and dual-channel methods have been studied somewhat, their effectiveness in real environments, such as in cars, has not yet been formally proven in terms of achieving acceptable performance level. Our aim is to remedy the low performance of the single and dual-channel noise reduction methods. This paper proposes an effective dual-channel noise reduction method based on a high-pass filter and front-end processing of the eigendecomposition method. We experimented with a real multi-channel car database and compared the results with respect to the microphones arrangements. From the analysis and results, we show that the enhanced eigendecomposition method combined with high-pass filter indeed significantly improve the speech recognition performance under a dual-channel environment.
Active noise control(ANC) requires the full capability of a modern digital signal processing module. This paper describes the digital signal processing unit which is designed for ANC of noise fields in passenger car. System hardware is designed to allow software controlled versatility as well as fully qutomatic operation. The developed system is provided with the ability to be self-operated except the case of upload/download of data and program between the personal computer and the system memory. Experimental results are presented to demonstrate ANC performance of noise fields in lightly damped enclosure and passenger car.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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1993.04a
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pp.93-100
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1993
With increasing technology, requirement to car noise and related dynamics are getting competitive keypoint. Unfortunately, vibro - acoustic behavior of a car is nowadays only possible after development of prototypes. But, obviously, in the Area of Research, many of Industrials, Universities and research centers try to codevelop the design tools to predict the vibro-acoustic behaviors. At this stage, it is more realistic to represent the existing technologies in order for the engineer to get their own know-how to design and to Integrate existing techniques, to setup their test facility, and to develope some tools with which they can successfully predict noise levels of car in the design phase. Moreover, most of the theories which will be represented in this paper can be used in the design phase. At any way, finding the cause of trouble shooting is more urgent than the design of a car to the test engineer. In this paper, transfer path analysis, noise source identification, and the key test method of modal analysis is introduced. Later, if I get the opportunity to present in KSNVE, the approach method of modal analysis is introduced. Later, if I get the opportunity to present in KSNVE, the approach method of finding characteristics of joint and welding part will be introduced. Most parts of this paper was quoted from the papers of LMS.
Voice activity detection is very important process that voice activity separated form noisy speech signal for speech enhance. Over the past few years, many studies have been made on voice activity detection, but it has poor performance in low signal to noise ratio environment or fickle noise such as car noise. In this paper, it proposed new voice activity detection algorithm using ensemble variance based on wavelet band entropy and soft thresholding method. We conduct a survey in a lot of signal to noise ratio environment of car noise to evaluate performance of the proposed algorithm and confirmed performance of the proposed algorithm.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2000.11a
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pp.208-214
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2000
Reduction of structure-borne noise of the compartment in a car is an important task in automotive engineering. Transfer path analysis using vibroacoustic reciprocity technique or multiple path decomposition method has generally been used for structure-borne noise path analysis. These methods are useful in solving particular problem but do not quantify the effectiveness of vibration isolation of each isolator of a vehicle. To quantify the effectiveness of vibration isolation, the vibrational power flow has been used for a simple isolation system or a laboratory based isolation system. It is often difficult to apply the vibrational power flow technique to the complex isolation system like a car. In this paper, a simple equation is derived for calculation of the vibrational power flow of an isolation system with multiple isolators such as a car. It is successfully applied to not only quantifying the relative contributions of eighteen isolators but also reducing structure-borne noise of a passenger car. According to the results, the main contributor of eighteen isolators is the rear roll mount of an engine. The reduced structure-borne noise level is about 5dBA.
The passive noise control techniques used until now cancel the noise in terms of the characteristics of materials, which increase the mass and the dimension and have a limit that is effective only to attenuate the high frequency components of the noise. But the active noise control techniques developed in recent years have merits that they decrease the mass and the dimension and are effective to attenuating the low frequency noises. In this paper, the real-time active noise control system attenuating the engine booming noise in a car using the digital signal processing(DSP) techniques in terms of the principle of active noise control. The multiple-error filtered-x LMS(Least-Mean Square) algorithm is used as the adaptive algorithm for active noise control and is implemented using the DSP processor Motorola DSP56001 as a controller. According to the result that the experiments are performed for the engine as the RPM changes in a car, the noise attenuating performances are achieved in an overall car interior and is verified to be 20 dB higher for pure-tone and globally, 15 dB.
Park, Joon-Cheol;Kim, Yoon-Shin;Hong, Seung-Cheol;Choi, Joon-Gyu
Journal of Environmental Health Sciences
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v.34
no.5
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pp.395-402
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2008
Road traffic noise causes considerable disturbance and annoyance in exposed inhabitants. Particularly, arterial road noise is a significant environmental problem in many urban areas in which higher traffic volume and higher car speed occur. Arterial road noise became the target of this investigation in Seoul, South Korea. Noise levels were measured at four points that were based on distance from roadside at the same measurement site and under the conditions as reported by the National Institute of Environmental Research (NIER) in 1999. The average noise levels ($L_{eq,1h}$) of the arterial road was 80.3 dBA at 5 m, 77.4 dBA at 10 m, 73.7 dBA at 20 m, 70.9 dBA at 30 m. A comparison between 1999 and 2008's measurement values has shown that in 2008 noise level is up by about 1.5 dBA, traffic volume has increased by about 15.7%, while car speed has decrease by about 8%. The relationship between 2008' measured values and predicted values using the NIER Equation is low under 10 m from the roadside. The influence range of arterial noise is calculated at 26 m for road noise limits in daytime. In relation to the comparison between traffic volume and noise level, the equivalence in traffic volume (Light car+10xHeavy car) is higher than other variables.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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