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Projektbeispiel : Projekt in Zusammenarbeit mit BAZL: NEAPTIDE
Numerische Vorhersage und experimentelle Auswertung von Drohnenlärm
Die Präsenz von Drohnen in unserer Umwelt hat in den letzten Jahren stetig zugenommen, da Drohnen für eine breite Palette von Anwendungen genutzt werden. Dieses Projekt in Zusammenarbeit mit dem BAZL (bzw. dem Bundesamt für Zivilluftfahrt) zielt darauf ab, den akustischen Fussabdruck von Drohnen zu charakterisieren und möglicherweise die künftige Regulierung zu unterstützen.
Eine der Hauptbesonderheiten dieses Projekts ist, dass sich die Studie auf den Lärm konzentriert, der von Drohnen während echter Flugmanöver ausgeht. Dies macht die Datenerfassung komplizierter, ermöglicht aber auch, die Messungen näher an den realen Arbeitsbedingungen der Drohne durchzuführen. Außerdem ist es mit diesem Ansatz möglich, die Flugmechanik der Drohnen zu berücksichtigen und beispielsweise die Schwankungen der Rotationsgeschwindigkeit mit dem Geräuschspektrum zu korrelieren
Innerhalb dieses Kooperationsrahmens verfolgt das Projekt NEAPTIDE drei Hauptziele. Das erste Ziel besteht darin, experimentelle Daten zu sammeln und zu analysieren, die von verschiedenen Drohnen während ihrer Flugmanöver gesammelt wurden. Das zweite Ziel ist die Erstellung eines einfachen mathematischen Akustikmodells oder die Anpassung und Anpassung eines bestehenden Modells, das in der Lage ist, den Lärm für jede Drohnenkonfiguration während einer Reihe von Manövern vorherzusagen. Schließlich wird ein letzter Schritt vorgeschlagen, der die Bewertung der von jeder Drohne verursachten Belästigung auf der Grundlage des vorhergesagten oder gemessenen Lärms vornimmt.
Das Ziel dieses Projekts besteht also darin, die Lärmbelästigung durch eine Drohne auf der Grundlage ihrer Konfiguration und ihrer Flugmechanik zu bewerten. Dieses Ergebnis könnte nicht nur für Regulierungszwecke, sondern auch als notwendiger erster Schritt für die akustische Optimierung von Drohnen interessant sein.
Um jedes dieser Ziele zu erreichen, wurde eine Reihe von Aktivitäten durchgeführt. In Bezug auf die Messung und Datenerhebung:
- Festlegung des experimentellen Ansatzes: Auswahl der Drohne, Festlegung der Flugmanöver, Positionierung der Mikrofone usw.
- Entwurf der Methodik für die Durchführung der Messungen.
- Implementierung von autonomen Manövern in den ausgewählten Drohnen.
- Entwurf und Aufbau des Aufbaus, einschließlich einer 8 m langen Struktur für das Mikrofonarray.
- Nachbearbeitung der Ergebnisse: Datenspeicherung, Datenfilterung und Datenanalyse.
Die Entwicklung der Modellierung, bisher hauptsächlich in Python geschrieben, erfordert eine flexible und anpassungsfähige Planung. Daher ist die Definition der Aktivitäten in diesem Bereich schwieriger. Im Folgenden sind einige der Aktivitäten aufgeführt, die definiert werden können:
- Verstehen und Vergleichen verschiedener analytischer Ansätze für Drohnenlärm.
- Untersuchung des Stands der Technik und Bewertung bereits bestehender Modelle.
- Identifizierung des notwendigen Inputs für die akustische Bewertung und der Optionen zur Einspeisung dieser Daten.
- Entwicklung von vorläufigen Plänen, Erkundung neuer Möglichkeiten und Arbeit an Vorbeispielen.
- Erstellung des endgültigen Modells.
- Fehlersuche, Validierung und Bereinigung des Codes.
Der Aufbau des Setups wurde erfolgreich mit einer auf item-Profilen basierenden Struktur durchgeführt. Dank der intelligenten Lösungen von item lässt sich die Mikrofonpositionierung einstellen. Daher kann der Aufbau für die Messung verschiedener Drohnen leicht neu justiert werden.
Die Implementierung von vollautomatischen Manövern wurde für alle vorgeschlagenen Drohnen ebenfalls abgeschlossen. Das folgende Bild zeigt eine Demonstration der von der DJI Matrice 300 RTK durchgeführten Manöver.
Kalibrierungsprüfungen wurden vor und nach jeder Messung durchgeführt, um die gute Leistung der Mikrofone während der gesamten Messzeit zu gewährleisten. In der folgenden Abbildung ist der im Projekt verwendete Kalibrierungsaufbau zu sehen.
Auf der Modellierungsseite wurden die ersten Ergebnisse darauf ausgerichtet, die Drohnenverschiebungen zu verwalten und eine erste Annäherung an die Strömungsvorhersagen in den Rotoren zu erhalten. Die folgenden Abbildungen zeigen die ersten Schätzungen für die Reynoldszahl (Re), die Relativgeschwindigkeit (Vel.) und den Anstellwinkel (AoA) für jede Drohnenposition für eine sich vorwärts bewegende Drohne.
Diese Ergebnisse wurden zur Vorhersage des tonalen Lärms verwendet, indem eine in der Literatur vorgeschlagene vorintegrierte Form der tonalen Terme in Ffowcs Williams und Hawkings Gleichung (Aeroacoustics of low Mach number Flows, S. Glegg & W. Devenport) angewendet wurde. Bei der Umsetzung dieser Formel wurde ein großer Einfluss der Drehzahl festgestellt. Tatsächlich wurden Vorhersagen mit schlecht angenäherten Drehzahlen und real gemessenen Drehzahlen verglichen, um den kritischen Einfluss dieses Faktors nachzuweisen; die Ergebnisse der Analyse sind in der folgenden Abbildung dargestellt:
Der Schwerpunkt liegt nun auf zwei Bereichen: Der erste ist die Verbesserung der Modellierung der Drohne (einschließlich der Modellierung der Drohnensteuerung, der Flugmechanik und der Rotoraerodynamik) und der zweite die Vervollständigung und Verfeinerung der akustischen Analyse.