AKUSTISIA SIMULAATIOITA PÄÄ- JA TORSOMALLILLA. Tomi Huttunen, Timo Avikainen, John Cozens. Kuava Oy Microkatu 1, 70210 Kuopio tomi.huttunen@uku.



Samankaltaiset tiedostot
PILVILASKENTA AKUSTISESSA MALLINNUKSESSA 1 JOHDANTO. Tomi Huttunen 1), Antti Vanne 1), Timo Avikainen 2), Leo Kärkkäinen 2)

Parempaa äänenvaimennusta simuloinnilla ja optimoinnilla

ÄÄNEKKÄÄMMÄN KANTELEEN MALLINTAMINEN ELEMENTTIME- NETELMÄLLÄ

PUTKIJÄRJESTELMÄSSÄ ETENEVÄN PAINEVAIHTELUN MALLINNUS HYBRIDIMENETELMÄLLÄ 1 JOHDANTO 2 HYBRIDIMENETELMÄN MATEMAATTINEN ESITYS

EPÄJATKUVA GALERKININ MENETELMÄ ELASTISELLE AALTOYH- TÄLÖLLE 1 JOHDANTO 2 ELASTINEN AALTOYHTÄLÖ (3D) Timo Lähivaara a,*, Tomi Huttunen a,b

Tomi Huttunen Kuava Oy Kuopio

PAKOPUTKEN PÄÄN MUODON VAIKUTUS ÄÄNENSÄTEILYYN

Suurteholaskenta-algoritmien hyödyntämien suurten kohteiden tutkavasteen laskennassa

TIIVISTELMÄRAPORTTI (SUMMARY REPORT) Suurteholaskenta-algoritmien hyödyntäminen suurten kohteiden tutkavasteen laskennassa

RYHMÄKERROIN ÄÄNILÄHDERYHMÄN SUUNTAAVUUDEN

Kuva 1. Mallinnettavan kuormaajan ohjaamo.

ÄÄNENVAIMENTIMIEN MALLINNUSPOHJAINEN MONITAVOITTEINEN MUODONOPTIMOINTI 1 JOHDANTO. Tuomas Airaksinen 1, Erkki Heikkola 2

HUONEAKUSTIIKAN MALLINNUS VIRTUAALISELLA AALTOKENT- TÄSYNTEESILLÄ 1 JOHDANTO 2 VIRTUAALISEN AALTOKENTTÄSYNTEESIN TEORIA

YKSILÖLLINEN HRTF 1 JOHDANTO. Tomi Huttunen 1, Antti Vanne 1. Haapaniemenkatu 40 E 1, Kuopio

KORVAKÄYTÄVÄN AKUSTIIKAN MITTAUS JA MALLINNUS 1 JOHDANTO 2 SIMULAATTORIT JA KEINOPÄÄT

MALLINNUSVIRHEIDEN HUOMIOIMINEN AKUSTISESSA TOMO- GRAFIASSA

(1) Novia University of Applied Sciences, Vaasa,

Puheen akustiikan perusteita Mitä puhe on? 2.luento. Äänet, resonanssi ja spektrit. Äänen tuotto ja eteneminen. Puhe äänenä

VAASAN YLIOPISTO TEKNILLINEN TIEDEKUNTA SÄHKÖTEKNIIKKA. Lauri Karppi j SATE.2010 Dynaaminen kenttäteoria DIPOLIRYHMÄANTENNI.

Monte Carlo -menetelmä optioiden hinnoittelussa (valmiin työn esittely)

Z 1 = Np i. 2. Sähkömagneettisen kentän värähdysliikkeen energia on samaa muotoa kuin molekyylin värähdysliikkeen energia, p 2

ÄÄNTÄ VAHVISTAVAT OLOSUHDETEKIJÄT. Erkki Björk. Kuopion yliopisto PL 1627, Kuopion 1 JOHDANTO

Äänen eteneminen ja heijastuminen

HRTFN MITTAAMINEN SULJETULLA VAI AVOIMELLA KORVA- KÄYTÄVÄLLÄ? 1 JOHDANTO 2 METODIT

SIIRTOMATRIISIN JA ÄÄNENERISTÄVYYDEN MITTAUS 1 JOHDANTO. Heikki Isomoisio 1, Jukka Tanttari 1, Esa Nousiainen 2, Ville Veijanen 2

Trimmitysongelman LP-relaksaation ratkaiseminen sarakkeita generoivalla algoritmilla ja brute-force-menetelmällä

YLEINEN AALTOLIIKEOPPI

LUT, Sähkötekniikan osasto. 1. Ilmassa etenevällä tasoaallolla on sähkökentän voimakkuus z. d) vaihekerroin

Dynaamisten systeemien teoriaa. Systeemianalyysilaboratorio II

REUNAEHTOJEN TOTEUTUSTAPOJA AALTOJOHTOVERKOSSA

KOTELON ÄÄNENERISTYKSEN VIBROAKUSTINEN MALLINNUS ELEMENTTIMENETELMÄLLÄ

Kon Simuloinnin Rakentaminen Janne Ojala

Åbo Akademi klo Mietta Lennes Nykykielten laitos Helsingin yliopisto

Hakkeen kosteuden on-line -mittaus

TEHTÄVIEN RATKAISUT. Tehtäväsarja A. 2. a) a + b = = 1 b) (a + b) = ( 1) = 1 c) a + ( b) = 13 + ( 12) = = 1.

THM-MALLIN NUMERIIKKA. Antti Niemistö, Janne Martikainen Numerola oy

ÄÄNITUNTUMASOITTIMEN AKUSTINEN MALLINTAMINEN JA SIMULOINTI

KOLMIULOTTEISEN TILAN AKUSTIIKAN MALLINTAMINEN KAKSIULOTTEISIA AALTOJOHTOVERKKOJA KÄYTTÄEN

Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 5. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 5 () Numeeriset menetelmät / 28

(c) Kuinka suuri suhteellinen virhe painehäviön laskennassa tehdään, jos virtaus oletetaan laminaariksi?

Matemaattinen malli puheentutkimuksessa

Säätötekniikan matematiikan verkkokurssi, Matlab tehtäviä ja vastauksia

Simulation and modeling for quality and reliability (valmiin työn esittely) Aleksi Seppänen

Kuva 1: Helmholtzin käyttämä HR [2] sekä HR:n arkkityyppi Tatti.

HARJOITUS 7 SEISOVAT AALLOT TAVOITE

5 Akustiikan peruskäsitteitä

Binauraalinen äänentoisto kaiuttimilla

Java 3D:n hyödyntäminen elementtimenetelmämallinnuksessa

ELEC C4140 Kenttäteoria (syksy 2015)

Melulukukäyrä NR=45 db

Luento 4: Liikkeen kuvausta, differentiaaliyhtälöt

ABSORPTIOSUHTEEN RIIPPUVUUS MATERIAALIPARAMETREISTA. David Oliva, Henna Häggblom, Jukka Keränen, Petra Virjonen, Valtteri Hongisto

16 Ääni ja kuuleminen

Jakso 8. Ampèren laki. B-kentän kenttäviivojen piirtäminen

521365S Tietoliikenteen simuloinnit ja työkalut HFSS MARKO SONKKI Sisältö:

PRELIMINÄÄRIKOE. Lyhyt Matematiikka

Tiilipiipun palonkestävyysanalyysi Simulointi välipohjan paksuudella 600 mm Lämpötilaluokka T450

Tiedonsiirron kokonaisoptimointi erilaisten tietoverkkojen yhteiskäytössä

Laskuharjoitus 2 ( ): Tehtävien vastauksia

Tulipalon vaikutus rakenteisiin CFD-FEM mallinnuksella

Integrointialgoritmit molekyylidynamiikassa

Numeeriset menetelmät

LUT CS20A0650 Meluntorjunta 1. Tsunamin synty LUT CS20A0650 Meluntorjunta

Öljykuormitetun pohjalevyn perusominaistaajuus

TUULIVOIMAMELUN MITTAUS- JA MALLINNUSTULOSTEN

ELEMENTTIMENETELMÄN PERUSTEET SESSIO 01: Johdanto. Elementtiverkko. Solmusuureet.

15 Yhtäsuuruuksia 1. Päättele x:llä merkityn punnuksen massa. a) x 4 kg. x 3 kg

3 Ääni ja kuulo. Ihmiskorva aistii paineen vaihteluita, joten yleensä äänestä puhuttaessa määritellään ääniaalto paineen vaihteluiden kautta.

Mervento Oy, Vaasa Tuulivoimalan melun leviämisen mallinnus Projektinumero: WSP Finland Oy

Kevyen liikenteen siltojen värähtely

y 2 h 2), (a) Näytä, että virtauksessa olevan fluidialkion tilavuus ei muutu.


Kaksintaistelun approksimatiivinen mallintaminen (valmiin työn esittely)

Puheenkäsittelyn menetelmät

PHYS-C0240 Materiaalifysiikka (5op), kevät 2016

1 Ensimmäisen asteen polynomifunktio

MUISTIO No CFD/MECHA pvm 22. kesäkuuta 2011

Seminaariesitelmä. Channel Model Integration into a Direct Sequence CDMA Radio Network Simulator

4.2 Akustista fonetiikkaa

Tilayhtälötekniikasta

ELEC C4140 Kenttäteoria (syksy 2016)

MAA7 Kurssikoe Jussi Tyni Tee B-osion konseptiin pisteytysruudukko! Kaikkiin tehtäviin välivaiheet näkyviin! Laske huolellisesti!

Viinikka-Rautaharkon ratapihan melumittaukset ja laskentamallin laadinta.

Mitä tulisi huomioida ääntä vaimentavia kalusteita valittaessa?

Absorptiosuhteen riippuvuus materiaaliparametreista

Kuvalähdemenetelmä. Niko Lindgren HUT, Telecommunications Software and Multimedia Laboratory. Tiivistelmä

FYSIIKAN LABORATORIOTYÖT 2 HILA JA PRISMA

RATKAISUT: 22. Vaihtovirtapiiri ja resonanssi

KERROSRAKENTEISTEN ABSORBENTTIEN ABSORPTIOSUHTEEN LASKENTAMENETELMÄ

Preliminäärikoe Tehtävät Pitkä matematiikka / 3

N:o Liite 1. Staattisen magneettikentän (0 Hz) vuontiheyden suositusarvo.

MIKROAALTOUUNI VAASAN YLIOPISTO TEKNILLINEN TIEDEKUNTA SÄHKÖTEKNIIKKA. Tuomas Karri i78953 Jussi Luopajärvi i80712 Juhani Tammi o83312

matematiikka Tapio Helin Nuorten akatemiaklubi Helsinki Matematiikan ja tilastotieteen laitos

Mekaniikan jatkokurssi Fys102

20 Kollektorivirta kun V 1 = 15V Transistorin virtavahvistus Transistorin ominaiskayrasto Toimintasuora ja -piste 10

Lineaarisen kokonaislukuoptimointitehtävän ratkaiseminen

Kuuloaisti. Korva ja ääni. Melu

TUULEN VAIKUTUS HUUTAJAN SUUNTAKUVIOON

TESTAUSSELOSTE Nro VTT-S Äänenabsorptiosuhteen määrittäminen ja luokittelu Lumir Spray levyille

LASKENNALLISEN TIETEEN OHJELMATYÖ: Diffuusion Monte Carlo -simulointi yksiulotteisessa systeemissä

Transkriptio:

AKUSTISIA SIMULAATIOITA PÄÄ- JA TORSOMALLILLA Tomi Huttunen, Timo Avikainen, John Cozens Kuava Oy Microkatu 1, 70210 Kuopio tomi.huttunen@uku.fi Nokia Corporation Itämerenkatu 11-13, 00180 Helsinki timo.avikainen@nokia.com Nokia Corporation Visiokatu 3, 33720 Tampere john.cozens@nokia.com 1 JOHDANTO Akustisen painekentän simulointi ihmisen pään ja torson ympärillä on vaativa tehtävä. Esimerkiksi korvakäytävään kulkeutuneen äänen mallinnus vaatii tarkan mallin sekä pään, torson että korvalehden geometriasta. Lisäksi mallin tulee huomioida äänen monimutkainen diffraktio pään ympärillä. Korkeilla audiotaajuuksilla mallinnusgeometrian koko käsittää useita aallonpituuksia, mikä edelleen vaikeuttaa aaltokenttää kuvaavien differentiaaliyhtälöiden tarkkaa ratkaisua. Tässä tutkimuksessa vertaillaan kahta menetelmää akustista aaltokenttää kuvaavan Helmholtzin yhtälön ratkaisuun. Tutkittavat ratkaisumenetelmät ovat reunaelementtimenetelmään (Broadband multi-level fast boundary element method) perustuva simulaatiokoodia Compa ja ultraheikkon variationaali menetelmään (Ultra-Weak Variational Formulation, UWVF) perustuva Waveller ratkaisija. Compa on kehitetty yhteistyössä Teknillisen korkeakoulun ja Nokian välillä. Waveller on Kuava Oy:n oma simulaatiotyökalu. Simulaatioiden tarkoituksena on mallintaa akustinen painekenttä pään ja torson ympärillä. Malligeometria koostuu pää-torsosimulaattorista (HATS 4128C, Brüel & Kjær, Nærum, Denmark) ja sen oikean korvan viereen sijoitetusta matkapuhelimesta. Akustista kenttää kuvataan Helmholtzin yhtälöllä. Vaikka fysikaalinen malli on melko yksinkertainen, on sen tarkka ratkaiseminen haastavaa. Nyrkkisääntö perinteisille elementtimenetelmille vaatii, että laskentaverkossa tulisi olla 5-10 elementtiä akustista aallonpituutta kohden. Audiotaajuuksilla (20-20000Hz) aallonpituus vaihtelee 17 millimetristä 17 metriin. Siten korkeilla audiotaajuuksilla verkon tulee hyvin tiheä. Huomioiden geometrian melko suuren koon suhteessa aallonpituuteen, tulee mallista helposti liian raskas nykyisille tietokoneille. Laskentamallin kokoa voidaan kuitenkin pienentää käyttämällä aaltoilmiöiden mallintamiseen räätälöityjä elementtimenetelmiä. Reunaelementtien tehokkuutta voidaan parantaa käyttämällä iteratiivisiä ratkaisijoita, joissa tiheät matriisi-vektorikertolaskut voidaan nopeuttaa multipoolimenetelmällä (Fast Multipole Method, FMM). FMM vähentää tiheän matriisi-vektorikertolaskun muistin tarvetta huomattavasti (täyden matriisin muistin tarve on O (n 2 ) kun FMM:ssä se on O( nlogn ),missä n on ongelman tuntemattomien lukumäärä). Äärellisten elementtien menetelmää (Finite Element Method, FEM) voidaan tehostaa räätälöimällä ne aaltoilmiöihin paremmin sopiviksi. UWVF-menetelmässä ongelman ratkaisu kussakin elementtiverkon elementissä on 1

esitetty tasoaaltojen summana, mikä sallii suurempien elementtien käytön ja vähentää siten vapausasteiden lukumäärää ja muistin tarvetta. Lisäksi menetelmän tasoaaltokanta voidaan optimoida halutulle tarkkuustasolle, mikä minimoi muistin tarpeen eri taajuuksilla lasketuissa simulaatioissa. 2 SIMULAATIOMALLI JA -MENETELMÄT Simulaatioiden tarkoitus on ratkaista akustinen paine ihmisen pään ja torson ympärillä, kun tuleva painekenttä tunnetaan. Malligeometria on esitetty Kuvassa 1. Malli koostuu kaupallisesta pää-torsosimulaattorista (HATS) ja matkapuhelimesta. Painekenttä kuvataan Helmholtzin yhtälöllä 2 p + k 2 p = 0, (1) missä k = ω / c on aaltoluku, ω on kulmataajuus ja c on äänennopeus. Kenttäyhtälön lisäksi mallin yksikäsitteinen ratkaisu vaatii reunaehtojen asettamista. Mallissa oletetaan, että pään, torson ja puhelimen pinnat ovat akustisesti kovia, joten paineen normaaliderivaatta häviää näillä pinnoilla dp / dn = 0. HATS mallin suu toimii äänilähteenä, joten suun pinnalla dp / dn = iωωρ, missä ρ on ilman tiheys ja v on akustinen partikkelinopeus suun pinnalla. Tässä tutkimuksessa malli ratkaistiin Compa FMM-BEM ratkaisijalla ja Waveller simulaattorilla. 2.1 Compa Reunaelementtimenetelmä on yksi akustiikan perussimulaatiotyökaluista. Mallissa verkotetaan vain ratkaistavan mallin pinnat, mikä helpottaa mallin esikäsittelyä. Mallin tuottaa täyden matriisiyhtälön, jonka koko kasvaa nopeasti taajuuden kasvaessa (koska elementtiverkon tulee tihentyä taajuuden mukana). Tiheän matriisin muistin tarvetta voidaan kuitenkin vähentää iteratiivisen ratkaisijan ja FMM menetelmän avulla. Compa on Teknillisen korkeakoulun ja Nokian yhteistyössä kehittämä FMM-reunaelementtiratkaisija. Compa perustuu Burton-Miller-Galerkin BEM formulaatioon. Iteratiivisenä ratkaisumenetelmän on GMRES (Generalized minimal residual). Compa koodin käyttämä menetelmä on kuvattu yksityiskohtaisesti viitteessa [1]. 2.2 Waveller Waveller perustuu UWVF menetelmään, joka on aalto-ongelmiin räätälöity FEM tyyppinen mallinnusmenetelmä. UWVF menetelmää hyödyntää perinteisiä FEM laskentaverkkoja (tässä työssä on käytetty tetraedriverkkoja). Perinteisen FE menetelmän polynomikantafunktioiden sijaan UWVF menetelmässä ratkaisu esitetään useiden tasoaaltojen superpositiona, mikä sallii suurempien elementtien käytön (yhden elementin koko voi olla jopa kolme aallonpituutta, kun ratkaisu esitetään 130:n tasoaallon summana). Wavellerissa on rinnakkaistettu UWVF ratkaisija, jota on sovellettu mm. pään siirtofunktion (HRTF) simulointiin [3]. Tarkempi kuvaus menetelmästä on viitteessä [2]. 2

Kuva 1. Simulaatiogeometria. 3 TULOKSET Simulaatiossa HATS mallia ympäröi ilma, missä äänennopeus on c = 343 m/s ja tiheys ρ = 1.21 kg/m3. Suun pinnalla akustinen partikkelinopeus on v =1 m/s. Äänen painetaso (Sound Pressure Level, SPL) on simuloitu havaintopisteissä, jotka sijaitsevan pään ympärillä sekä korvakäytävässä. Simuloidu taajuusväli on 100-10000 Hz. Compalla ja Wavellerissa simuloituja SPL arvoja on vertailtu kuvissa 2 ja 3. Kuvan 2 havaintopisteet sijaitsevat suun edessä ja oikean korvan ulkopuolella. Kuvassa 3 tuloksia on vertailtu oikeassa korvakäytävässä. Huomioitavaa on, että oikea korva on lähes suljettu matkapuhelimella, mikä tekee äänen kulkutien korvaan melko monimutkaiseksi. Kaikissa havaintopisteissä mallien tuottamat tulokset ovat hyvin lähellä toisiaan.. 3

Kuva 2. Simuloidut painekentät (SPL) suun edessä ja oikean korvan ulkopuolella. Kuva 3. Simuloidut kentät korvakäytävässä. Kuva 4. Compa (vasen) ja Waveller (oikea) mallin laskenta-aika taajuuden funktiona. Compa tulokset on laskettu yhdellä prosessorilla, Waveller tuloksiin käytettiin 22 PC:n klusteria. 4

Kuvassa 4 vertaillaan Compa ja Waveller mallin laskenta-aikoja taajuuden funktiona. Compa malli on simuloitu yhdellä prosessorilla, kun Waveller simulaatiossa on käytetty 22 PC:n klusteria. Molemmilla malleilla laskenta-aika kasvaa nopeasti noin 2000 Hz:n yläpuolella. Koska Waveller optimoi tasoaaltokannan taajuuden funktiona, on mallin tuntemattomien lukumäärä (DOF) ja UWVF systeemimatriisin muistin tarve taajuuden funktio (Kuva 5). Simulaatio 10 khz:in taajuudella vaati noin 9 GB muistia. Kaikilla taajuuksilla käytettiin samaa tetraedriverkkoa, joka koostui 492 876 elementistä. Compan pintaverkko koostui 151 064 kolmiosta ja muistia tarvitaan alle 1 GB. Kuva 5. Waveller simulaatioiden tuntemattomien lukumäärä (DOF) ja muistin tarve taajuuden funktiona. Kuvassa 6 on esitetty Wavellerilla simuloitu SPL kenttä pään ympärillä taajuuksilla 3013 Hz ja 4106 Hz. Alempi taajuus 3013 Hz vastaa avoimen vasemman korvakäytävän ensimmäistä resonanssitaajuutta. Taajuudella 4106 Hz korvakäytävän suulla on SPL:n voimakas minimikohta. 4 JOHTOPÄÄTÖKSET Tutkimuksessa vertaillut Compa ja Waveller simulaattorit tuottavat hyvin samanlaiset SPL arvot kaikissa havaintopisteissä. Laskennallisesti Compa on nopeampi ja vaatii vähemmän muistia. Waveller tuloksia voidaan kuitenkin edelleen nopeuttaa käyttämällä vielä harvempaa laskentaverkkoa. Tällöin mallin tarkkuuden rajaksi voi tulla geometrinen epätarkkuus. Molemmat menetelmät konvergoivat melko hitaasti kun taajuus ylittää 2000 Hz. Tämä johtuu korvakäytävän resonansseista, jotka toisesta päästä avoimelle sylinteriputkelle ovat muotoa f n = nc / ( 4L ), missä L on putken pituus ja n on kokonaisluku. Taajuus 3013 Hz vastaa putken pituutta 28.5 cm, mikä vastaa hyvin HATS mallin korvakäytävän pituutta. Jatkokehityksessä painopiste on laskenta-ajan nopeuttamisessa. Erityinen haaste on mallien konvergenssin nopeuttaminen, kun simulointitaajuus on lähellä resonanssitaajuutta. 5

Kuva 6. Wavellerilla simuloitu SPL pään ympärillä taajuuksilla 3013 Hz ja 4106 Hz. VIITTEET 1. WALLÉN H, JÄRVENPÄÄ S, YLÄ-OIJALA P, Broadband multilevel fast multipole algorithm for acoustic scattering problems. Journal of Computational Acoustics, 14(4), 507-526, 2006. 2. HUTTUNEN T, KAIPIO JP, MONK P, The perfectly matched layer for the ultra weak variational formulation of the 3D Helmholtz equation. International Journal for Numerical Methods in Engineering, 61 (7), 1072 1092, 2004. 3. HUTTUNEN T, SEPPÄLÄ ET, KIRKEBY O, KÄRKKÄINEN A, KÄRKKÄINEN L, Simulation of the transfer function for a head-and-torso model over the entire audible frequency range. Journal of Computational Acoustics, vol. 15 (4) 429-448, 2007. 6