In-Duct Measurement of Gas Turbine Noise Emmisions Using a Cross Spectrum Method
Notice bibliographique
Résumé
It is often desirable to measure the sound power radiated by the inlet or exhaust of a gas turbine in an installation that includes filters and silencers. A direct measurement can only be accomplished within the empty duct between the inlet or exhaust flange and the silencer. For a number of reasons ISO 5136 [1] cannot be used directly to perform these measurements. Consequently, some other means must be found. The primary requirement for an in-duct sound power measurement is a valid in-duct sound pressure measurement. In order to accomplish this, the effect of the turbulent pressure fluctuations inherent in the flow, or induced by the microphone probes, must be removed from the dynamic pressure signals sensed by the microphone. This paper describes the use of a two-microphone cross amplitude spectrum (CAS) technique to perform accurate measurements of the autospectra of sound fields embedded in turbulent duct flows. This technique is based on the assumption that the acoustic and turbulence signals detected by any microphone are uncorrelated with each other and also with the turbulence signals detected by another microphone. The paper gives the measurement parameters required for various degrees of turbulence rejection as well as the accuracy and convergence of the estimate of the embedded acoustic spectrum. The paper also provides a means to determine the microphone separation distance required to ensure that the turbulence signals at the two microphones are uncorrelated. These results are based on both the simulation of acoustic fields embedded in turbulence and on laboratory experiments using both loudspeakers and an aeroacoustic wind tunnel. Typical results show that for practical measurement durations the proposed method will provide a turbulence rejection in octave bands of approximately 15 dB at 31.5 Hz rising smoothly to 25 dB at 8 kHz. The method thus appears to have some distinct advantages over ISO 5136 methodology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».