Die Reduzierung von Fahrzeuggeräuschen gewinnt im Güterverkehr zunehmend an Bedeutung. Gesetzliche Grenzwerte, steigende Anforderungen an den Lärmschutz sowie der Einsatz von Lastkraftwagen in sensiblen Bereichen wie Wohngebieten oder Logistikzentren erfordern eine präzise Analyse der Schallemissionen.
Eine fundierte schalltechnische Untersuchung mit der Akustischen Kamera liefert die Grundlage, um das Geräuschverhalten von Lastkraftwagen unter realistischen Betriebsbedingungen zu bewerten. Die gewonnenen Messdaten dienen als verlässliche Grundlage für Genehmigungsverfahren, Schallschutzkonzepte sowie die Einhaltung gesetzlicher Lärmgrenzwerte.
Für die messtechnische Analyse von Vorbeifahrgeräuschen von Lastkraftwagen (LKW) kommt unsere leistungsstarke Akustische Kamera zum Einsatz. Sie erfasst und lokalisiert Schallquellen während der Vorbeifahrt und ermöglicht eine detaillierte Schallanalyse unter realen Betriebsbedingungen. So lassen sich geräuschrelevante Komponenten wie Motor, Reifen, Antriebsstrang oder Anbauteile gezielt identifizieren und bewerten.
Messobjekt
LKW mit einer Geschwindigkeit von ca. 50 km/h
Messaufbau
Für die Messungen wurden drei Akustische Kameras verwendet: Der Star48 und Fibonacci AC Pro. Sie wurden nach einander, in einem Abstand von 10 Metern vom LKW zum Arrayinstalliert. Im Bereich der Messstrecke befand sich die Straßenoberfläche in einem guten Zustand. Die Messungen der Lärmemissionen wurden an einer öffentlichen Hauptverkehrsstraße durchgeführt.
Alle Arrays lassen sich flexibel tragen. Das Star48 Array kann mithilfe eines Faltmechanismus innerhalb von Sekunden in einem offenen Feld aufgestellt und aufgeklappt werden.
Nach der Messung, kombiniert die Software das Videosignal im ersten Schritt zu einem optischen Panoramabild und ermittelt dabei das Geschwindigkeitsprofil. Im zweiten Schritt werden die zeitsynchronen Audiodaten verwendet um eine akustische Karte des gesamten Zuges zu berechnen So können mit wenigen clicks und innerhalb weniger MinutenSchallquellen oder spezifische Frequenzbereiche, die maßgeblich zum Gesamtlärm beitragen, präzise lokalisiert werden.
Die Bewegung des Fahrzeuges beeinflusst jedoch, wie wir seinen Klang wahrnehmen. Es kommt zu einer scheinbaren Änderung in der Frequenz. Dieses Phänomen wird als Doppler-Effekt Verschiebung bezeichnet und wird von unserem PassBy 2D-Modul durch Verwendung eines angepassten Beamforming-Algorithmus korrigiert.
Mikrofone Array Star 48
Mikrofone Array Fibonacci AC Pro
gt4 data recorder
Die Messungen mit der Akustischen Kamera identifizierten das Reifen-Fahrbahn-Abrollgeräusch sowie den Antriebsstrang als die wesentlichen Fahrzeuggeräuschquellen. Das Abrollgeräusch entsteht durch Schwingungen der Reifenlauffläche und der Reifenkarkasse, die infolge der Wechselwirkung zwischen Reifen und Fahrbahnoberfläche hervorgerufen werden. Das Antriebsgeräusch geht vom Motor sowie den Komponenten des Antriebsstrangs aus. Die Messungen zeigen, dass das Abrollgeräusch bei höheren Fahrgeschwindigkeiten die dominierende Geräuschquelle ist, während das Antriebsgeräusch bei niedrigeren Geschwindigkeiten und während der Beschleunigung stärker ins Gewicht fällt.
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Vorbeifahrtmessung eines ICE-Zuges mit Akustischer Kamera
In diesem Video wurden akustische Messungen an einem ICE-Hochgeschwindigkeitszug durchgeführt. Bei der Messung bewegter Objekte befinden sich die Schallquellen zu jedem Zeitpunkt an unterschiedlichen Stellen der akustischen Karte. Außerdem verändert der sogenannte Dopplereffekt das Spektrum und den zeitlichen Verlauf der Amplitude des abgestrahlten Signals am Empfänger. Gängige Beamforming-Methoden führen daher zu diffusen akustischen Karten.
Das NoiseImage Softwaremodul PassBy wurde speziell für bewegte Messobjekte entwickelt. Es berücksichtigt die Bewegung und eliminiert den Dopplereffekt. Somit können auch bei sich schnell bewegenden Objekten exakte akustische Karten berechnet werden.
Die in dem PassBy-Modul verwendete Delay-and-Sum-Beamforming-Technik wird häufig zur Analyse und Lokalisierung von Schallquellen eingesetzt, einschließlich derer, die von schnell bewegten Objekten erzeugt werden. . Wenn sie auf schnell bewegte Objekte wie Züge angewendet wird, passt der Delay-and-Sum-Beamforming-Algorithmus die Zeitverzögerung und Amplitude der Signale an, die von jedem Mikrofon im Array empfangen werden. Dynamische Schallquellen können so effektiv verfolgt und lokalisiert werden.
Im Fall von schnell bewegten Objekten wie einem vorbeifahrenden Zug weisen die von den Mikrofonen aufgenommenen Schallsignale aufgrund des Doppler-Effekts Frequenzänderungen auf. Der Doppler-Effekt tritt auf, wenn die Quelle eines Schallsignals eine feste Position des Beobachters und des Messwerkzeugs passiert und dadurch eine Änderung der wahrgenommenen Frequenz verursacht.
Um dies zu berücksichtigen, erfasst der Delay-and-Sum-Beamforming-Algorithmus die Geschwindigkeit und Richtung des sich bewegenden Objekts, z. B. eines vorbeifahrenden Zuges. Er passt die Zeitverzögerung und Amplitude der Mikrofonsignale entsprechend an. Durch die Berücksichtigung des Dopplereffekts und die Kompensation der durch den fahrenden Zug verursachten Frequenzverschiebungen, kann der Algorithmus genaue Messungen der tatsächlichen Schallmerkmale des vorbeifahrenden Zuges liefern.
