Study of broadband noise prediction generated from a low-pressure fan based on machine learning

基于机器学习的低压风机宽带噪声预测研究

基本信息

  • 批准号:
    21K12294
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.66万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 财政年份:
    2021
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2021-04-01 至 2024-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

機械学習の決定木は、例えば、将来の電力供給を複雑に絡み合う要因の中から有意性のある要因を見つけ出して予測することができるなど、データの中に隠れた因子を特定する解法として有用である。この決定木に基づいて、圧力PSDを決定することができれば、ファン騒音の予測を機械学習に展開することができる。まず、機械学習を行う際の特徴量として、主流速度のみの場合と主流速度と迎角の場合の予測結果を比較した。その結果、主に低周波から中間の周波数帯域にかけて、迎角が広帯域騒音を予測するための重要な因子の一つであることが分かった。また、教師データとして与える風洞試験の実験データの組み合わせが空力騒音の予測結果に与える影響について議論した。平板から発生する空力騒音予測において、多数の教師データを学習させたモデルは、風洞試験の主流速度の範囲で、実測値の騒音をおよそ±5 dBの誤差範囲で予測することができた。これらのことから多数の教師データを含むモデルの予測精度は、教師データが少ないモデルの予測精度よりも良いことが分かった。さらに、低圧ファンから発生する空力騒音の予測について考察した。予測値は実測値よりも過剰に見積もられたが、そのスペクトル分布の形状を表すことができた。機械学習によるファン騒音の予測では、各スパン位置の相対速度を含む速度帯の教師データを与えることが必要であることを示した。定常の数値シミュレーションの相対速度を用いてファン騒音を予測した結果、予測値のスペクトル分布は実測値を表すことができた。
机器学习决策树是识别数据中隐藏因素的解决方案,例如能够从复杂的交织因素中找到并预测重大因素的未来电源。如果可以根据该决策树确定压力PSD,则可以将风扇噪声预测部署在机器学习中。首先,我们比较了单独主流速度的预测结果,并在执行机器学习时将主流速度和主流速度和攻击角度作为特征数量进行了比较。结果,发现攻击角是预测宽带噪声的重要因素之一,主要是从低频到中间频带。我们还讨论了将风洞测试中的实验数据与预测空气动力学噪声相结合的效果。在预测扁平板产生的空气动力学噪声时,使用大量教师数据训练的模型能够预测在大约±5 db的误差范围内,在风洞测试的主流速度范围内测得的实际噪声。这些发现表明,包含大量教师数据的模型的预测准确性比包含较少教师数据的模型的预测准确性要好。此外,我们研究了低压风扇产生的空气动力学噪声的预测。预测值的估计超过了实际测量值,但它能够表示光谱分布的形状。我们已经表明,通过机器学习预测风扇噪声需要为速度带提供教师数据,包括每个跨度位置的相对速度。使用稳态数值模拟的相对速度预测风扇噪声,预测值的光谱分布可以表示为实际测量值。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
水平軸風車のストール制御とその出力性能に関する研究
水平轴风力发电机失速控制及其输出性能研究
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Kodai Tanaka;Soichi Sasaki;Soichi Sasaki;佐々木壮一,田中康大;佐々木壮一,田中康大;菅沼隼人,佐々木壮一
  • 通讯作者:
    菅沼隼人,佐々木壮一
水平軸風車のストール制御に関する研究
水平轴风力机失速控制研究
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Kodai Tanaka;Soichi Sasaki;Soichi Sasaki;佐々木壮一,田中康大;佐々木壮一,田中康大;菅沼隼人,佐々木壮一;菅沼隼人,佐々木壮一;佐々木壮一
  • 通讯作者:
    佐々木壮一
Prediction of broadband noise generated from low-pressure fan based on experimental pressure power spectrum density
基于实验压力功率谱密度的低压风机宽带噪声预测
  • DOI:
    10.3397/1/377047
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0.4
  • 作者:
    H. Kakihata;H Hosino;N. Nogawa;S. Miyazu;N. Yoshikawa;N. Harada;K. Suzuki;渥美太郎,三上つき乃;石村直人,松浦哲久,池本良子;Soichi Sasaki
  • 通讯作者:
    Soichi Sasaki
Prediction Methodology of Broadband Noise Generated from a Horizontal Axis Wind Turbine Based on Blade Element Momentum Theory
基于叶片单元动量理论的水平轴风力发电机宽带噪声预测方法
低圧ファンから発生する広帯域騒音の予測に関する方法論的研究
低压风机宽带噪声预测方法研究
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    佐々木壮一;田中康大
  • 通讯作者:
    田中康大
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    2024
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    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

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    2024
  • 资助金额:
    $ 2.66万
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    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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    2024
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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    24K15093
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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开发可根据学习过程信息解释原因的高速逻辑机器学习装置的提案
  • 批准号:
    24K15095
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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