Implementación y mejora de un sistema de adquisición de datos y tratamiento de señal para un banco experimental de ensayos de caracterización acústica

Abstract

[ES] Este Trabajo Fin de Máster se centra en el diseño e implementación de un sistema de adquisición de datos y tratamiento de señal que permita la caracterización experimental para la obtención de propiedades acústicas de materiales y dispositivos de control de ruido. Para ello se mejorará el banco de ensayos disponible en el laboratorio de ruido del Departamento de Ingeniería Mecánica y de Materiales.

La metodología de trabajo se basará en la medición de la muestra o prototipo en el banco de ensayos, con el cual se podrán aplicar distintas excitaciones acústicas previamente implementadas con el objetivo de obtener un contenido en frecuencia adecuado para el rango deseado de la señal. Se tomarán medidas de presión a través de las parejas de micrófonos situadas aguas arriba y aguas abajo del elemento a caracterizar y se tratará la señal debidamente mediante el software de adquisición, previamente definidos los datos dimensionales y medioambientales del ensayo, así como los datos de generación de la excitación y de adquisición de señal. Con ello, mediante la aplicación de la Transformada Rápida de Fourier a las señales registradas de presión acústica se podrán calcular mediante teoría de descomposición de ondas los resultados deseados de caracterización, ya sea de silenciadores, como de materiales y componentes para silenciadores. Todo ello será posible gracias a un programa de control desarrollado en Matlab 2017a. Entre las técnicas implementadas, cabe destacar el método de la función de transferencia, el de Song y Bolton, Selamet et al. así como un procedimiento de calibración. Las diversas metodologías experimentales tenidas en cuenta partirán de la investigación previa de los miembros del departamento (proyectos, artículos, así como otros Trabajos Fin de Máster).

Principalmente se trabajará con silenciadores reactivos, de los cuales interesará obtener su índice de pérdidas de transmisión o Transmission Loss (TL), que es la magnitud que mide la atenuación acústica del sistema, y con silenciadores disipativos, de los cuales interesará también caracterizar los materiales que los constituyen, tanto el propio material absorbente encargado de la disipación de energía, como los elementos de sujeción utilizados para su fijación y guiado de flujo, tales como superficies perforadas. De estos elementos se podrá obtener su impedancia acústica, número de onda, velocidad del sonido y densidad equivalente a partir de la matriz de cuatro polos medida para una muestra insertada en un conducto, mediante la reconstrucción de los campos acústicos a ambos lados de la muestra.

Con el objetivo de validar las medidas experimentales realizadas, es posible recurrir a diversos tipos de metodologías multidimensionales de modelización que pueden clasificarse en dos grupos principales: las metodologías numéricas, de las que cabe destacar el Método de Elementos Finitos (MEF) y las metodologías basadas en técnicas modales analíticas. Para las aplicaciones tratadas en este trabajo se considerarán las segundas, debido a su reducido coste computacional en comparación con la alternativa numérica. Además, es una elección adecuada dada la precisión de estos procedimientos.

[EN] This Master's Thesis focuses on the design and implementation of a data acquisition and signal processing system that allows the experimental characterization to obtain the acoustic properties of materials and noise control devices. This will improve the test bench available in the noise laboratory of the Department of Mechanical and Materials Engineering.

The working methodology will be based on the measurement of the sample or prototype in the test bench, applying different acoustic excitations previously implemented in order to obtain a suitable frequency content for the desired signal range. Pressure measurements will be taken through the pairs of microphones located upstream and downstream of the element to be characterized and the signal will be treated properly by the acquisition software. A previous definition of the dimensional and environmental data of the test will be carried out, as well as the generation and signal acquisition characteristics. Thus, by applying the Fast Fourier Transform to the registered acoustic pressure signals, the desired characterization results can be calculated by means of a theory of wave decomposition, either of silencers, or of materials and components for silencers. All this will be possible through the control software developed in Matlab 2017a. Among the techniques implemented, it is worth mentioning the transfer function method, Song and Bolton techniqe, Selamet et al. approach, as well as a calibration procedure. The different experimental methodologies taken into account will be based on the previous research of the members of the department (projects, articles, as well as other Master's Final Projects).

The main part of the work will be related to reactive silencers, of which it will be interesting to obtain their Transmission Loss (TL), a magnitude that measures the acoustic attenuation of the system, and dissipative silencers, including the characterization of the materials involved, such as absorbent materials responsible for the dissipation of energy, and the fastening elements used to fix and guide flow, such as perforated surfaces. From these elements it will be possible to obtain its acoustic impedance, wave number, sound speed and equivalent density, etc., through the four-pole matrix measured for a sample inserted in a duct, by reconstructing the acoustic fields in both sides of the sample.

In order to validate the experimental measurements, it is possible to consider various types of multidimensional modelling methodologies that can be classified into two main groups: numerical methodologies, such as the Finite Element Method (FEM) and methodologies based on analytical modal techniques. For the applications dealt with in this work, the second ones will be considered, due to their reduced computational cost compared to the numerical alternative. In addition, it is a suitable choice given the precision of these procedures.