Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Analysis and Modelling on Radiated Noise of a Typical Fishing Boat Measured in Shallow Water Inspired by AQUO Project’s Model

Tytuł:
Analysis and Modelling on Radiated Noise of a Typical Fishing Boat Measured in Shallow Water Inspired by AQUO Project’s Model
Autorzy:
Peng, Z.
Fan, J.
Wang, B.
Data publikacji:
2018
Słowa kluczowe:
radiated noise
South China Sea
predicted model
shallow water
transmission loss
Język:
angielski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie  Pełny tekst  Link otwiera się w nowym oknie
The shipping noise near channels and ports is an important contribution to the ambient noise level, and the depth of these sites is often less than 100 m. However less attention has been paid to the measurement in shallow water environments (Brooker, Humphrey, 2016). This paper presents extensive measurements made on the URN (underwater radiated noise) of a small fishing boat in the South China Sea with 87 m depth. The URN data showed that the noise below 30 Hz was dominated by the background noise. The transmission loss (TL) was modelled with FEM (finite element method) and ray tracing according to the realistic environmental parameters in situ. The discrepancy between the modelled results and the results using simple law demonstrates both sea surface and bottom have significant effect on TL for the shallow water, especially at low frequencies. Inspired by the modelling methodology in AQUO (Achieve QUieter Oceans) project (Audoly et al., 2015), a predicted model applied to a typical fishing boat was built, which showed that the URN at frequencies below and above 100 Hz was dominated by non-cavitation propeller noise and mechanical noise, respectively. The agreement between predicted results and measured results also demonstrates that this modelling methodology is effective to some extent.
Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2018).

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies