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Journée SFA / Renault / SNCF
Acoustique
&
Techniques n° 44
Sur cette même application, l’analyse des cartographies
obtenues par imagerie acoustique a permis de suivre
l’évolution des amplitudes et des fréquences des
principales sources. Ces évolutions ont été représentées
sous la forme de graphes 3 D permettant de comparer les
comportements de chacune des sources. La figure 4 est
une illustration de cette analyse.
En toute rigueur, la mesure du niveau des sources ne peut
pas être réalisée à l’aide d’un réseau de microphone. En
effet, la directivité du capteur équivalent évolue avec la
fréquence et l’angle de focalisation. Les résultats présentés
en figures 3 et 4 doivent donc être interprétés en tenant
compte de cette limitation. Néanmoins, la mise en forme
des nombreuses informations issues de la caractérisation
des sources par antennerie permet un diagnostic fiable
du train.
Antenne en soufflerie
Ensoufflerie, l’antennerieacoustiquepermetdecaractériser
le bruit généré par l’interaction d’un écoulement d’air avec
un objet réel ou une maquette de celui-ci.
Les exemples présentés ici sont issus du projet MIMOSA
1
dont l’un des objectifs est d’étudier, en soufflerie, du point
de vue acoustique, l’interaction entre deux obstacles :
un cube et une barrette, pour différentes échelles.
L’antennerie acoustique est utilisée au cours de ce projet
pour identifier les maxima d’émission acoustique, mais
aussi pour quantifier la puissance sonore émise pour
chaque zone de la maquette.
Principe du traitement d’antenne
La mesure en soufflerie présente la particularité d’avoir la
plupart du temps un plancher sur lequel se réfléchissent
les ondes acoustiques. Le montage le plus aisé est d’opter
pour un plancher parfaitement réfléchissant et d’introduire
cet aspect dans le modèle de propagation. Une autre
particularité de la mesure en soufflerie est la nécessité
de prendre en compte dans la propagation la convection
des ondes acoustiques dans la veine et leur réfraction à
l’interface. Le modèle de propagation est alors adapté en
conséquence et conduit à une correction des retards de
propagation et des amplitudes des signaux reçus.
Le modèle de propagation est détaillé page 20.
Le traitement d’antenne utilisé dans un premier temps est
de type « Conventional Beamforming » (CBF). Deux
estimateurs de cohérence (
γ
2
) et de puissance (
σ
ˆ
) sont
calculés au point de focalisation F :
( )
( ) ( )
( ) ( )
2
H
2
FD tr
FD FD F
Γ
Γ
= γ
( )
( ) ( )
( )
4
H
FD
FD FD
Fˆ
Γ
= σ
(5)
Avec D la matrice des fonctions
de transfert source/microphones
et G la matrice interspectrale des
signaux de pression.
Le principal intérêt de ce
traitement est sa robustesse et
son indépendance par rapport au
bruit. Il permet dans une première
approche de localiser correctement
les sources principales avec
l’estimateur de cohérence puis
de quantifier leur puissance avec
l’estimateur de puissance.
Toutefois, la dimension finie de
l’antenne biaise l’identification
des sources en introduisant
dans la réponse de l’antenne des sources secondaires
limitant alors la dynamique des cartographies. De
plus, le sous échantillonnage spatial génère en haute
fréquence l’apparition de sources fictives rendant délicate
l’interprétation des cartographies.
Le travail sur la géométrie de l’antenne, préalable
indispensable à toute mesure, a pour objectif d’optimiser
les performances de l’antenne en minimisant ces biais.
La géométrie choisie pour cette application est de type
d’Underbrink [5] : les coordonnées des capteurs sont
calculées à partir des intersections de cercles avec des
spirales. Cette géométrie permet d’optimiser la densité
de microphones et les distances entre les microphones
pour repousser vers les hautes fréquences l’apparition
des sources fictives.
Pour cette application, 31 capteurs ont été utilisés suivant
deux géométries. Ces géométries sont représentées sur
les figures 5 et 6.
Fig. 4 : Contributions relatives des différentes
sources de bruit à différentes vitesses
Localisation de sources de bruit : sources mobiles sur TGV et sources en écoulement
1- MIMOSA : Méthodes Innovantes pour la MOdélisation des Sources Aéroacoustiques ; projet soutenu par l’ADEME avec comme partenaires : RENAULT Recherche
Innovation, ALSTOM Transport, SNCF, Ecole Centrale Lyon – LMFA, Université Paris VI – LMM et Signal Développement.