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Original title:
Scale-resolved and stochastic approaches for noise prediction in flow duct singularities
Translated title:
Skalenauflösende und stochastische Ansätze zur Vorhersage von Strömungslärm in Rohrleitungen
Author:
Karban, Ugur
Year:
2017
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
Fakultät für Maschinenwesen
Advisor:
Polifke, Wolfgang (Prof., Ph.D.)
Referee:
Polifke, Wolfgang (Prof., Ph.D.); Kaltenbach, Hans-Jakob (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
MTA Technische Mechanik, Technische Thermodynamik, Technische Akustik
Keywords:
Diaphragm noise, aeroacoustic analogies, stochastic methods for noise prediction
Translated keywords:
Öffnungsgeräusche, aeroakustische analogien, stochastische methoden zur geräuschvorhersage
TUM classification:
MAS 000d
Abstract:
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...     »
Translated abstract:
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
Date of submission:
03.07.2017
Oral examination:
14.11.2017
File size:
13603621 bytes
Pages:
163
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20171114-1364714-1-7
Last change:
10.01.2018
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