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Zhou Yinshi

La thèse soutenue par "Zhou Yinshi"

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  • Beamforming and time-reversal techniques for aeroacoustic source identification in a wind-tunnel using three-dimensional microphone arrays    - Zhou Yinshi  -  08 juillet 2021

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    Les objectifs de réduction de bruit dans les domaines de l'ingénierie de l'aéronautique ou des transports terrestres impliquent l'identification des sources de bruit aéroacoustique, souvent réalisées au moyen d’antennes microphoniques. Dans cette thèse, des mesures sont réalisées avec un prototype d’antenne tridimensionnelle (3D) de microphones MEMS formant un tunnel autour de la section d'essai ouverte d'une soufflerie anéchoïque, et des stratégies de traitement de signal appropriées sont développées. Dans la première partie, la technique de formation de voies (FV), tenant compte d’un rayonnement dipolaire en champ libre des sources de bruit (typique du bruit d'interaction écoulement-obstacle), est étendue à l'identification des sources de bruit dans des domaines 3D. La FV 3D s'avère efficace pour identifier les sources aéroacoustiques générées par des profils d’aile encastrés. Des tests supplémentaires sur un cas plus complexe -un modèle d’aile hypersustentée- suggèrent que l’influence des parois du modèle sur la propagation du son devrait être prise en compte dans la technique d'identification des sources. La deuxième partie introduit ainsi la technique de retournement temporel (RT) numérique pour l'identification des sources de bruit en considérant des frontières solides dans l’écoulement. Cette technique combine des mesures acoustiques et un outil numérique 3D simulant la propagation du son dans un écoulement. Des cas test concernant diverses configurations délicates, dans lesquelles la technique de FV peut être mise en échec, sont conduits. Basée sur des données numériques, la technique de RT montre des performances intéressantes pour modéliser les effets d’installation en soufflerie, mais les frontières solides situées dans le voisinage immédiat de la source sonore peuvent dégrader les résultats. Enfin, le RT 3D est appliqué à des données expérimentales sur 768 voies concernant une source de bruit synthétique large bande diffractée par un profil d’aile. Dans ce cas, le RT 3D permet une meilleure précision dans la localisation des sources, au détriment du temps de calcul, par rapport à la FV 3D.

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