Optimierung von Eingangsgrößen für raumakustische Simulationen unter Berücksichtigung inverser Methoden

Optimization of input parameters for room acoustic simulation considering inverse methods

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Dokumentart: Masterarbeit
Institut: Department Fahrzeugtechnik und Flugzeugbau
Sprache: Deutsch
Erstellungsjahr: 2016
Publikationsdatum:
SWD-Schlagwörter: Raumakustik
DDC-Sachgruppe: Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau

Kurzfassung auf Deutsch:

Der Abgleich raumakustischer Simulationen mit experimentellen Daten ist zwin-gend erforderlich, um verlässliche Berechnungsmodelle für die Vorentwicklung von Fahrzeug- und Flugzeugkabinen einsetzen zu können. Mit Hilfe von energe-tischen Simulationsverfahren wie der Strahlenverfolgung (eng. ray tracing) ist es möglich, sogenannte Raumimpulsantworten und die daraus ableitbaren akusti-schen Raumeigenschaften vorherzusagen. Diese werden jedoch von Eingangs-parametern wie die der Absorptionsgrade stark beeinflusst. Die Praxis zeigt, dass die Absorptionsgrade von realen technischen Systemen sich von denen unterscheiden, welche durch Messungen an Vergleichsproben (z.B. im Kundt‘schen Rohr) ermittelt werden. Die Ermittlung der „richtigen“ Ab-sorptionsgrade für akustische Simulationsmodelle scheint somit nicht allzu trivial zu sein. Es besteht daher die Notwendigkeit, ein systematisches Vorgehen zu entwickeln, welches die Abweichungen zwischen gemessenen und berechneten Raumimpulsantworten reduziert. Das Berechnungshilfsprogramm Room Absorption Property Optimizer (RAPO) wurde im Rahmen der vorliegenden Arbeit erstellt, um diese Problematik zu lö-sen. Das Programm ist in der Lage, die Absorptionsgrade simulierter Raumflä-chen anhand eines Vergleiches zwischen Simulation und Messung zu optimie-ren. Über die entsprechende Datenverarbeitung ist RAPO in der Lage, eine mit Ray Tracing erstellte Simulation nachzuberechnen und zu verändern. Mit dem Einsatz eines iterativen Optimierungsalgorithmus, basierend auf einer Methode der kleinsten Fehlerquadrate, verändert RAPO die Absorptionsgrade der Simulation solange, bis das Abklingverhalten des simulierten und das des gemessenen Raumes sich so gut wie Möglich ähneln. Eine wichtige Voraussetzung hierfür ist allerdings eine bewusste Wahl der Simu-lationsparameter, da dies die Güte der Simulationsergebnisse und somit die der Optimierung über RAPO bestimmt. Die vorliegende Arbeit setzt sich besonders mit dieser Thematik auseinander und lässt dadurch weitere Themen für zukünfti-ge Untersuchungen offen.

Kurzfassung auf Englisch:

The comparison of room acoustic simulations with experimental data is essential to verify the reliability of simulation models used for the development of vehicle and aircraft cabins. Applying energy based simulation techniques, such as ray tracing, it is possible to predict the impulse response and thus main acoustic characteristics of an enclosure. The results, however, are strongly influenced by input parameters, such as the acoustic absorption coefficient. Practice has shown that the absorption of real technical systems may differ sig-nificantly from those which can be determined by measurements using reference test samples (eg. Kundt´s tube). Thus it is not trivial to use the “right” material properties in acoustic simulation models. It is therefore necessary to develop a systematic procedure to reduce the deviation between measured and calculated room impulse responses data and thus update and/or improve numerical simula-tion models. Room Absorption Property Optimizer (RAPO) is a tool developed in this study to solve this issue. This tool is able to optimize the absorption coefficient of room materials by adjusting a ray tracing based simulation to a measured room im-pulse response. To make this possible RAPO stores and processes the ray tracing information. Creating several matrices and being able to recreate the simulation mathemati-cally, RAPO changes the room absorption parameters in an iterative way using a non-linear least squares optimization algorithm until the simulated Energy Decay Curve (EDC) fits as good as possible to the EDC taken from measured impulse responses. However, the appropriate handling of additional simulation parameters, such as order of reflection and the number of rays, as well as the number and size of each material surfaces are crucial to reduce the number of possible optima and thus to improve the reliability of the optimization. There issues are discussed in detail in this study and open new topics for further investigations.

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