elib
DLR-Header
DLR-Logo -> http://www.dlr.de
DLR Portal Home | Impressum | Datenschutz | Barrierefreiheit | Kontakt | English
Schriftgröße: [-] Text [+]

DEEP LEARNING-BASED ACTIVE TRIM PANELS FOR ENHANCED AIRCRAFT INTERIOR NOISE CONTROL

Wang, Boxiang und Misol, Malte und Luo, Zhengding und Ji, Junwei und Shen, Xiaoyi und Shi, Dongyuan und Gan, Woon-Seng (2025) DEEP LEARNING-BASED ACTIVE TRIM PANELS FOR ENHANCED AIRCRAFT INTERIOR NOISE CONTROL. In: Proceedings of the 31st International Congress on Sound and Vibration. The Korean Society for Noise and Vibration Engineering. 31st International Congress on Sound and Vibration, 2025-07-06 - 2025-07-11, Incheon, Korea. ISBN 978-89-94-02142-3. ISSN 2329-3675.

[img] PDF
817kB

Offizielle URL: https://iiav.org/content/archives_icsv_last/2025_icsv31/index.html

Kurzfassung

Active noise control (ANC) trim panels offer an effective solution to suppress multi-tonal noise in aircraft. The selective fixed-filter ANC (SFANC) method, characterized by low computational complexity, high robustness and rapid response, is suitable to handle multi-tonal engine noise that varies in frequency due to changes in the rotational speed of the engine shaft. However, real-world conditions introduce variations in lining temperature, altering acoustic and structural paths and degrading noise reduction performance. To address this challenge, a temperature-perceptive SFANC (TP-SFANC) approach is proposed that employs a lightweight one-dimensional convolutional neural network (1D CNN) trained using a multi-task learning strategy. By processing both reference and error signals, the 1D CNN learns frequency and temperature characteristics to dynamically select the optimal control filter. Numerical simulations demonstrate the effectiveness of the proposed method in attenuating multi-tonal noise across varying frequencies and lining temperatures.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/215696/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:DEEP LEARNING-BASED ACTIVE TRIM PANELS FOR ENHANCED AIRCRAFT INTERIOR NOISE CONTROL
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Wang, BoxiangNanyang Technological UniversityNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Misol, MalteMalte.Misol (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-8056-1569NICHT SPEZIFIZIERT
Luo, ZhengdingNanyang Technological UniversityNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Ji, JunweiNanyang Technological UniversityNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Shen, XiaoyiNanyang Technological UniversityNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Shi, DongyuanNanyang Technological UniversityNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Gan, Woon-SengNanyang Technological UniversityNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Juli 2025
Erschienen in:Proceedings of the 31st International Congress on Sound and Vibration
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Herausgeber:
HerausgeberInstitution und/oder E-Mail-Adresse der HerausgeberHerausgeber-ORCID-iDORCID Put Code
Han, Jae-HungKAISTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Park, Yong-HwaKAISTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Verlag:The Korean Society for Noise and Vibration Engineering
ISSN:2329-3675
ISBN:978-89-94-02142-3
Status:veröffentlicht
Stichwörter:active noise control, convolutional neural network, multi-task learning, aircraft
Veranstaltungstitel:31st International Congress on Sound and Vibration
Veranstaltungsort:Incheon, Korea
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:6 Juli 2025
Veranstaltungsende:11 Juli 2025
Veranstalter :International Institute of Acoustics and Vibration (IIAV)
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Luftfahrt
HGF - Programmthema:Komponenten und Systeme
DLR - Schwerpunkt:Luftfahrt
DLR - Forschungsgebiet:L CS - Komponenten und Systeme
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):L - Wartung und Kabine, L - Digitale Technologien
Standort: Braunschweig
Institute & Einrichtungen:Institut für Systemleichtbau > Adaptronik
Hinterlegt von: Misol, Dr. Malte
Hinterlegt am:11 Aug 2025 08:07
Letzte Änderung:11 Aug 2025 08:07

Nur für Mitarbeiter des Archivs: Kontrollseite des Eintrags

Blättern
Suchen
Hilfe & Kontakt
Informationen
OpenAIRE Validator logo electronic library verwendet EPrints 3.3.12
Gestaltung Webseite und Datenbank: Copyright © Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR). Alle Rechte vorbehalten.