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Expert Decision Support System for Aeroacoustic Classification from Deconvolved Beamforming Maps

Goudarzi, Armin und Spehr, Carsten und Herbold, Steffen (2020) Expert Decision Support System for Aeroacoustic Classification from Deconvolved Beamforming Maps. In: AIAA Aviation 2020 Forum (2610), 1 - 20. American Institute of Aeronautics and Astronautics. AIAA Aviation Forum Virtual Event 2020, 15. - 19. June 2020, Reno, Nevada. doi: 10.2514/6.2020-2610. ISBN 978-162410598-2.

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Offizielle URL: https://arc.aiaa.org/doi/10.2514/6.2020-2610

Kurzfassung

We present an expert decision support system for time-invariant aeroacoustic source classification from deconvolved beamforming maps and results based on scaled airframe half-model wind tunnel measurements. The system consists of three steps: the identification of acoustic sources from the deconvolved maps, the calculation of their acoustic properties, and the clustering of the sources based on their properties. In this paper, we present and compare two methods to identify and extract source spectra from the beamforming maps. The first relies on the spatial normal distribution of CLEAN-SC results for aeroacoustic broadband sources. The second uses hierarchical clustering methods. We propose a variety of aeroacoustic features that capture the characteristics of the spectra while being independent of absolute parameters such as the Mach number. Based on these features the aeroacoustic sources are clustered using unsupervised machine learning methods to determine similar or atypical behavior. This expert support system helps aeroacoustic specialists in classifying the identified sources to support them in analyzing their typical behavior and identifying spurious sources.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/135443/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Zusätzliche Informationen:The 2020 AIAA AVIATION Forum will be held as a virtual conference in an online-only format, 15–19 June, AIAA-2020-2610
Titel:Expert Decision Support System for Aeroacoustic Classification from Deconvolved Beamforming Maps
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Goudarzi, Arminarmin.goudarzi (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-2437-028X140200431
Spehr, Carstencarsten.spehr (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-2744-3675NICHT SPEZIFIZIERT
Herbold, Steffenherbold (at) cs.uni-goettingen.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:8 Juni 2020
Erschienen in:AIAA Aviation 2020 Forum
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.2514/6.2020-2610
Seitenbereich:1 - 20
Herausgeber:
HerausgeberInstitution und/oder E-Mail-Adresse der HerausgeberHerausgeber-ORCID-iDORCID Put Code
NICHT SPEZIFIZIERTAIAANICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Verlag:American Institute of Aeronautics and Astronautics
Name der Reihe:Conference Proceedings online
ISBN:978-162410598-2
Status:veröffentlicht
Stichwörter:machine learning, beamforming, KI, AI, clustering
Veranstaltungstitel:AIAA Aviation Forum Virtual Event 2020
Veranstaltungsort:Reno, Nevada
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsdatum:15. - 19. June 2020
Veranstalter :AIAA
Institution:Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V.
Abteilung:AS-EXV
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Luftfahrt
HGF - Programmthema:Flugzeuge
DLR - Schwerpunkt:Luftfahrt
DLR - Forschungsgebiet:L AR - Aircraft Research
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):L - Simulation und Validierung (alt)
Standort: Göttingen
Institute & Einrichtungen:Institut für Aerodynamik und Strömungstechnik > Experimentelle Verfahren, GO
Hinterlegt von: Micknaus, Ilka
Hinterlegt am:10 Jul 2020 11:05
Letzte Änderung:10 Aug 2023 07:42

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