Подано розроблене у системі Labview програмне забезпечення для автоматизації процесу розрахунку опору потокові повітря пористих матеріалів. Підхід полягає в автоматизованому збиранні та опрацюванні інформації із давача тиску та витратоміра. Розроблене програмне забезпечення дало змогу автоматизувати процес визначення коефіцієнтів звукопоглинання пористих матеріалів методом продування потоком повітря. Програмне забезпечення дає змогу виконувати аналіз даних у режимі реального часу. Співвідношення між зміною тиску і потоком повітря подано у вигляді графіка. Це дає змогу в реальному часі оцінити достовірність вимірювань. Описано процедуру та методи вимірювань. Викладено розроблений та реалізований метод визначення опору потоку повітря на основі коефіцієнтів поглинання звуку, що дало змогу порівняти результати, отримані з імпедансної трубки та лабораторної установки для визначення опору потоку повітря методом продування, порівнюючи тільки значення опору повітря, а не функцію залежності коефіцієнта поглинання від частоти. Для обчислення коефіцієнта звукопоглинання вибрано емпіричну модель Мікі, яка є модифікацією моделі Ділейні—Базлі, але, на відміну від останньої, виключає виникнення від’ємних значень коефіцієнта звукопоглинання на низьких частотах. Для перевірки методів значення опору потокову повітря визначено трьома способами: обчислено в результаті експерименту, з використанням лінійного наближення для всього набору даних й за допомогою запропонованого методу. На прикладі меламінової піни показано, що запропонований спосіб дає змогу краще зіставити регресійну пряму із експериментальними даними, а це, своєю чергою, дає можливість мінімізувати похибку вимірювання порівняно із раніше використовуваним методом.
1. NSTU EN ISO 10534-1:2019 Acoustics. Determination of sound absorption coefficient and impedance in impedance tubes. Part 1.
2. NSTU EN ISO 10534-2:2019 Determination of sound absorption coefficient and impedance in impedance tubes. Part 2.
3. NSTU ISO 354:2007 Acoustics. Measurement of sound absorption in the reverberation chamber.
4. Rubacha, J., Pilch, A., & Zastawnik, M. (2012). Measurements of the Sound Absorption Coefficient of Auditorium Seats for Various Geometries of the Samples. Archives of Acoustics, 37(4), 483-488. https://doi.org/10.2478/v10168-012-0060-1
5. Delany, M. E., & Bazley, E. N. (1970). Acoustical properties of fibrous absorbent materials. Applied acoustics, 3(2), 105-116. https://doi.org/10.1016/0003-682X(70)90031-9
6. Miki, Y. (1990). Acoustical properties of porous materials-Modifications of Delany-Bazley models. Journal of the Acoustical Society of Japan (E), 11(1), 19-24. https://doi.org/10.1250/ast.11.19
7. Miki, Y. (1990). Acoustical properties of porous materials-generalizations of empirical models. Journal of the Acoustical Society of Japan (E), 11(1), 25-28. https://doi.org/10.1250/ast.11.25
8. Allard, J., & Atalla, N. (2009). Propagation of sound in porous media: modelling sound absorbing materials 2e. John Wiley & Sons. https://doi.org/10.1002/9780470747339
9. Cox, T., & d'Antonio, P. (2016). Acoustic absorbers and diffusers: theory, design and application. Crc Press. https://doi.org/10.1201/9781315369211
10. Kamisiński, T., Brawata, K., Pilch, A., Rubacha, J., & Zastawnik, M. (2012). Sound diffusers with fabric covering. Archives of Acoustics, 37(3), 317-322. https://doi.org/10.2478/v10168-012-0040-5
11. NSTU EN 29053:2019 Acoustics.Materials for acoustic applications. Determination of air flow resistance.
12. Melnyk, M. R., Kernytskyy, A. B., Lobur, M. V., Zajac, P., Szermer, M., Maj, C., ... & Napieralski, A. (2015, February). Applying the golden section search in optimization of micro actuator design. In The Experience of Designing and Application of CAD Systems in Microelectronics (pp. 53-56). IEEE. https://doi.org/10.1109/CADSM.2015.7230794