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Originaltitel:
Scale-resolved and stochastic approaches for noise prediction in flow duct singularities
Übersetzter Titel:
Skalenauflösende und stochastische Ansätze zur Vorhersage von Strömungslärm in Rohrleitungen
Autor:
Karban, Ugur
Jahr:
2017
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Maschinenwesen
Betreuer:
Polifke, Wolfgang (Prof., Ph.D.)
Gutachter:
Polifke, Wolfgang (Prof., Ph.D.); Kaltenbach, Hans-Jakob (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
MTA Technische Mechanik, Technische Thermodynamik, Technische Akustik
Stichworte:
Diaphragm noise, aeroacoustic analogies, stochastic methods for noise prediction
Übersetzte Stichworte:
Öffnungsgeräusche, aeroakustische analogien, stochastische methoden zur geräuschvorhersage
TU-Systematik:
MAS 000d
Kurzfassung:
The goal of this study is to develop a fast and accurate tool for the numerical prediction of broadband noise generated by low-Mach-number flow passing through ducted diaphragms. Experimental data are gathered by in-duct aeroacoustic measurements. Unsteady flow data is generated with Large Eddy Simulation, and alternatively the Stochastic Noise Generation and Radiation method. Building on these data sets, a variety of noise prediction techniques, including a direct approach as well as hybrid app...     »
Übersetzte Kurzfassung:
Das Ziel dieser Studie ist die Entwicklung eines schnellen und genauen Werkzeugs für die numerische Vorhersage von breitbandigem Lärm, wie er von durchströmten Lochblechen bei niedriger Mach-Zahl erzeugt wird. Experimentelle Daten werden durch aeroakustische Messungen generiert. Transiente Strömungsdaten werden mit Large Eddy Simulation und alternativ der “Stochastic Noise Generation and Radiation Method” erzeugt. Darauf aufbauend werden direkte als auch hybride Ansätze zur Modellierung der aero...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1364714
Eingereicht am:
03.07.2017
Mündliche Prüfung:
14.11.2017
Dateigröße:
13603621 bytes
Seiten:
163
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20171114-1364714-1-7
Letzte Änderung:
10.01.2018
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