통계적 에너지 해석법에 의한 강구조물의 고체음전달에 관한 연구
- Alternative Title
- PREDICTION OF STRUCTURE - BORNE SOUND TRANSMISSION IN STEEL STRUCTURES USING STATISTICAL ENERGY ANALYSIS
- Abstract
- 조용하고 편안한 선박을 만들기 위해 선박의 소음문제에 대처하는 최선의 방법은 문제?? 발생하기 전에 초기설계단계에서 철저한 소음예측을 수행하고 이에 따른 예방대책을 수행하는 것이다. 특히 선박에 있어서는 거체음의 전달특성이 좋은 강판으로 구성되어 있으므로 기관실에 인접된 수음실을 제외하면 공기음보다는 고체음의 영향이 더 크다고 할 수 있다. 때문에 고체음에 대한 소음해석방법의 개발이 필요하고 이러한 고체음에 대한 해석방법으로 통계적 에너지 해석법(Statistical Energy Analysis: SEA)이 잘 알려져 있다.
본 논문에서는 SEA법의 기본이론 정립 및 SEA이론을 토대로 고체음을 계산하는 프로그램을 개발하고 SEA법의 타당성을 확인하기 위해 강구조 모델을 이용하여 수치이론 계산을 하였고 참고문헌 [4]의 자료와 비교하여 타당성을 확인하였다. 또한 구조물의 재료에 따른 고체음전달특성을 이상화된 선박을 모델로 하여 검토하여 보았다.
The noise levels on board ship must be predicted in the stage of initial design in order to build a quite and comprotable ship. In the noise within a steel structure like a ship, structure-borne sound has greater influence than air-borne sound. In is well known that Statistical Energy Analysis(SEA) is one of the most useful analytical method to precdict transmission loss of structure-borne noise.
In this paper, SEA is applied to get analytical setimates of structure-borne sound transmission loss in a steel structure model and an idealized ship model. In is found that the calculated results obtained by SEA have good agreements with some measured data.
The noise levels on board ship must be predicted in the stage of initial design in order to build a quite and comprotable ship. In the noise within a steel structure like a ship, structure-borne sound has greater influence than air-borne sound. In is well known that Statistical Energy Analysis(SEA) is one of the most useful analytical method to precdict transmission loss of structure-borne noise.
In this paper, SEA is applied to get analytical setimates of structure-borne sound transmission loss in a steel structure model and an idealized ship model. In is found that the calculated results obtained by SEA have good agreements with some measured data.
- Author(s)
- 안시영; 장준표
- Issued Date
- 1998
- Type
- Research Laboratory
- URI
- https://oak.ulsan.ac.kr/handle/2021.oak/4002
http://ulsan.dcollection.net/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000002024934
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