Python模块acdecom：管道中声波分解的实验和模拟后处理工具

软件影响6（2020）100025原始软件出版物acdecom-一个用于管道中声波分解的Python模块斯特凡·萨克瑞典斯德哥尔摩，10044，KTH，马库斯·瓦伦堡声音与振动实验室自动清洁装置保留字：管道声学流动声学模态分解A B标准acdecom是一个Python模块，用于流管道中的声波分解。它体现了一个易于使用的环境，以促进实验和模拟的流声场的后处理。已发布的规范可用于学术界和工业界依赖管道声音产生和缓解的研究和开发，例如HVAC系统、涡轮压缩机、排气管道、喷气发动机、消声器、消音器和衬套。ACDECOM 此外，它们还被用于许多出版物和会议文稿。为了简化使用，代码的文档通过实验和模拟的例子说明代码元数据当前代码版本v2020.07.27永久链接到用于此代码版本的代码/存储库https：//github。com/SoftwarreImpacts/SIMPAC-2020-27Permanent link toreproductive Capsulehttps：//codeocean. com/capsule/4407237/tre/v1法律代码许可证MIT代码版本控制系统使用git，PyPip使用Python的软件代码语言、工具和服务编译要求，在Microsoft Windows 10、Ubuntu 19上测试的操作环境如果可用，链接到开发人员文档/手册https：//acdecom。我的意思是，我的意思是，我的意思是，io/联系人ssack@kth. Se1. 介绍管道中的流体机械，如HVAC风扇，压缩机，涡轮机和喷气发动机，会产生复杂的噪声。其他部件，如消声器，消音器和衬里，是为了减少噪音而开发的。为了匹配声源和吸声体的设计，通常需要量化它们的声学行为。管道内的声波向其端部传播，在那里它们部分释放到环境中，部分反射回管道。这种反射的程度取决于许多因素，但主要取决于管道终端。沿管道的声压的直接测量捕获发射波和反射波的混合。这通常是不希望的，因为应用程序中的终止和实验室测试不同。一种常见的方法是将声场分成其上游和下游传播声学模式，这消除了测试结果对测试装置的内反射的依赖性。这个过程被称为声学模式分解[1]。虽然声学模态分解是所有流声学学科中采用的一种常用方法，但目前没有经过验证和为此，本文中发布的代码为科学家、研究人员和工程师提供了一个易于使用的框架：通过大部分是自动化的和可定制的声学模式分解。本文中的代码（和数据）已由Code Ocean认证为可复制：（https://codeocean.com/）。更多关于生殖器的信息徽章倡议可在www.elsevier.com/physical-sciences-and-engineering/computer-science/journals。电子邮件地址：ssack@kth.se。https://doi.org/10.1016/j.simpa.2020.100025接收于2020年7月27日;接受于2020年2665-9638/©2020作者。由Elsevier B.V.出版。这是一篇开放获取的文章，使用CC BY许可证（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表软件影响杂志 首页：www.journals.elsevier.com/software-impactsS. 麻袋软件影响6（2020）10002522. 影响Fig. 1. 用acdecom分解声学数据的三步过程示意图。波分解图1中提供了使用acdecom的声学模式分解的三步示意图。1 .一、首先，用户提供声学模态分解是声学界的一种常用程序，不仅用于研究[2由于缺乏软件包，大多数机构被迫在内部开发分解代码。特别是验证过程，需要昂贵的实验和模拟。此外，通常难以交换使用内部代码创建的数据或共享基于非标准化功能的高级后处理代码。相比之下，acdecom提供了一个易于设置的解决方案，减少了代码开发的需要和相关的故障风险。由于模块的可定制性，研究人员可以很容易地实现自己的模型，同时建立一个自动化的框架。此外，它简化了社区内后处理管道声学数据的交换，因此，提高了来自不同机构的团体之间的合作。它使用Python编程语言编写，并在MIT许可下发布，不受任何商业许可限制，可供学术界和工业界免费使用。由于Python脚本语言具有可读性和简单性，该模块可以由科学和工业社区的成员使用，理解和修改，而无需高级培训或准备。acdecom是在过去十年期间在若干学术和工业项目的框架内发展起来的。因此，它提供了广泛应用中模式分解所需的功能。此外，它还针对许多集进行了验证高保真的流声数据。acdecom的代码用于同行评审的科学期刊出版物，[10，11]的实验程序，并在参考文献。[12，13]对于数值程序。acdecom对由国际航空研究论坛（IFAR）发起并由美国国家航空航天局（NASA）协调的班轮基准测试的贡献之一得到了acdecom的目前工作基于神经网络的模式分解的新的研究路线使用acdecom用于训练过程[19]。它还用于欧洲第七框架项目[20]和位于瑞典斯德哥尔摩的皇家研究所天然气交换能力中心（CCGEx）项目的后处理数据。该软件包的文档包括许多参考文档，可遵循这些文档为其他研究设置后处理代码。选择这种方法是为了最大限度地减少测试模块所需的工作，并使研究小组尽可能容易地访问acdecom。示例库定期扩展以包括示例用于大多数Acdecom3. 功能acdecom提供了WaveGuide类，该类具有自动化功能，可创建声学的数学结构关于声波导的一般几何输入，例如尺寸和形状。可以指定许多可选参数;例如，可以在此处提供管道内介质的属性（温度、密度、粘度和热容）。第二、 传感器位置被初始化。第三，流声数据可以被分解。该算法使用该信息来确定形状、相速度和流声模式的衰减，并将它们映射到测量或模拟的场上。acdecom具有预定义的函数来计算标准几何形状（圆形和矩形管道）的模态形状和速度这使得该库易于用于大多数应用程序，并使其在工业设置中具有吸引力。4. 进一步发展在当前版本中，acdecom实现了圆形和矩形管道，以及三个最重要的衰减模型。未来的发展可以集中在实现更多的预定义的管道形状和衰减模型。该模块以这样的实现简单且向后兼容的方式被编程。在不同的学科中，从声场中提取的模式被进一步后处理，例如，计算内衬的传递损失或HVAC风扇的声功率。该模块可以捆绑到一个包中，提供特定区域的功能。我赞成基于社区的模块开发，并邀请其他研究小组为模块的新功能或改进功能做出贡献。竞合利益作者声明，他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系，可能会影响本文报告的工作致谢本研究作为KTH气体交换能力中心（CCGEx）项目的一部分进行作者感谢瑞典能源署、沃尔沃汽车、沃尔沃GTT、斯堪尼亚、博格华纳涡轮增压系统工程和瓦锡兰的支持和贡献。作者还希望感谢欧盟委员会在FP7合作项目IDEALVENT（赠款协议314066）框架内提供的财政支持。引用[1]P.O.戴维斯，实用的流动管道声学，顶部。Catalysis 124（1）（1988）91 -115，http：//dx.doi.org/10.1016/S0022-460X（88）81407-X。[2] B. Liang，X.S. Guo，J. Tu，D.张建春程，安声整流器，自然之母。9（12）（2010）989http://dx.doi.org/10.1038/nmat2881。[3] R. Ghaffarivardavagh，J.Nikolajczyk，S.安德森，X。张，超开放声学基于类风扇干扰的超材料消声器，第99卷，2019年，http：//dx. 多岛或g/10。1103/PhysRevB. 九点九。024302.S. 麻袋软件影响6（2020）1000253[4] C. Sovardi，S. Jaensch，W.林文辉，低马赫数气流中管道奇点处气动声散射和噪声源的同时识别，J.声振动。377（2016）90 -105，h t t p：/ / d x. 多岛或g/10。1016/j。jsv. 2016 05。02 5[5]M. 阿 利 博 姆 河 Kabral ， 涡 轮 增 压 器 噪 声 - 产 生 和 控 制 ， SAE 技 术 文 件 ， SAEInternational，2014，http://dx.doi.org/10.4271/2014-36-0802。[6] S. Nag，A.古普塔A。Dhar，使用平面波方法和有限元分析的膨胀室消声器中的声音衰减，非线性研究。24（2017）69-78。[7]M. Sagar，Vidya; Munjal，宽带传输损耗，低背压和减少流动引起的噪声的新型消声器的设计和分析，噪声控制工程。J. 64（2）（2016）。[8] T. Emmert，S.邦贝格，W.傅立叶，火焰的热声不稳定性，北京，科学出版社。Flame 162（1）（2015）75 -85，h t t p：/ / d x. 多岛或g/10。 1016/j。我是一个很好的朋友。2014. 06. 008.[9] ISO 10534-2：1998年，声吸收系数和阻抗管的声学测定第2部分：传递函数法，牛津 大 学 出 版 社 ， 2007 年 ， URL https ： //books 。 去 吧 。 se/books ？id=G8i9jwEACAAJ.[10] S. Sack，M.阿利布姆湾Efraimsson，关于包括高阶模式的声学多端口特性，ActaAcust。联合会计师公会102（5）（2016）834 -850，h t t p：/ / d x. 多岛或g/10。3813/AAA。918998.[11]S. Sack，M.张文龙，孔板气动声学的多端口方法的研究，J。声音振动。407（2017）32 -45，h t t p：/ / d x. 多岛或g/10。1016/j。jsv. 2017 06. 02 6[12]S. Sack，M. Shur，M. M.B. Strelets，A.张文，多通道数据的数值计算，北京交通大学学报，2001。声音振动411（2017）328//dx. 多岛或g/10。1016/j。jsv. 201709。012.[13]M. Shur，M. Strelets，A.作者声明：J. Kucukcoskun角Schram，S. Sack，M.Jubbom，管道风扇噪声的实验/数值研究：管道入口形状的影响，AIAA J. 56（3）（2018）http：//dx。多岛或g/10。2514/1J055870.[14]C.作者声明：R. Corin，H. Denayer，W. de Roeck，S. Sack，M. Alabbom，管道中的创新噪声控制，在：第23届AIAA/CEAS航空声学会议，2017年。[15]S. Sack，M.阿利博姆湾Kucukcoskun角Schram，散射的比较，一个运行和静止的风扇，在：FAN 2015[16]M. Shur，M.Strelets，A.作者声明：J.Kucukcoskun角施拉姆，S. Sack ， M. Alabbom ， 进 气 道 畸 变 对 涵 道 风 扇 噪 声 的 影 响 ， 2016 年 第 22 届AIAA/CEAS航空声学会议。[17]S. Sack，M. Alabbom，用于减轻管道内声音的模态滤波器，在：会议录声学会议，卷。29，2016，http：//dx. 多岛或g/10。112.5000473.[18]M.G.琼斯，D.M. Nark，B.M. Howerton，支持国际航空研究论坛的班轮活动概述，在：第25届AIAA/CEAS航空声学会议，在：航空声学会议，美国航空航天研究所，2019年，http：//dx。多岛或g/10。2514/62019-2599.[19]S. Sack，M.张晓波，声平面波分解的多层感知器神经网络，J。声振动。（2020）115518，http：//dx. 多岛或g/10。 1016/j。jsv. 2020. 115518，URL http：//ww.sceiencedirect. com/science/article/pii i/S002460X20303503.[20] Idealvent（低机舱和坡道噪音的最佳通风系统集成设计），2017，https：// www.我知道。e/。（在线; 2017年4月10日访问