El control del ruido en ambientes industriales se ha convertido en una actividad
profesional de creciente importancia. En muchos casos, las soluciones técnicas
involucradas poseen un alto costo, motivo por el cual se hace necesario diseñar
cuidadosamente los sistemas de control.
El enfoque más eficiente para evitar situaciones indeseadas de contaminación acústica es
el diseño acústico como un aspecto inherente al proyecto completo de la planta, aunque esta
situación no siempre se contempla adecuadamente. Asimismo, en muchas ocasiones se
detectan situaciones de ruido intolerable cuando una planta industrial ya está en
funcionamiento. En tal sentido, el control de ruido se basa primeramente en la
determinación inicial de las condiciones acústica preexistentes, a los efectos de identificarse
los sectores problemáticos. Para ello, es necesaria una precisa identificación de las fuentes
generadoras y sus niveles de emisión acústica, problema que no es menor en una planta
industrial en funcionamiento continuo. Entonces pueden realizarse modificaciones
adecuadas que permitan llevar las características del ruido ambiental a niveles aceptables.
Este tipo de control requiere metodologías de análisis y diseño apropiadas para conseguir
soluciones competitivas en costo y realizables de manera de perturbar mínimamente las
condiciones operativas.
Por otra parte, el diseño de sistemas de control acústico en general, se basa en la
utilización de modelos predictivos a los efectos de estimar la eficiencia de diferentes
soluciones técnicas que permitan lograr un ambiente acústico adecuado. Para llegar a la
solución óptima, es necesario efectuar cálculos acústicos para una gran cantidad de
alternativas. En tal sentido, es altamente deseable la utilización de modelos no solo
precisos, sino que presenten tiempos de cómputo bajos.
En esta tesis se presentan distintas metodologías computacionales para abordar el
problema de rediseño óptimo de ambientes interiores, en particular de recintos industriales
multi-fuente. Se consideran aspectos teóricos y numéricos relacionados con la predicción
acústica en función de modelos de simulación adecuados para el rango de frecuencias de
interés. Para ello, se formula una aproximación bidimensional de la ecuación de difusión
acústica para alta frecuencia, la cual se combina con la ecuación de onda para baja
frecuencia. Adicionalmente, se proponen modelos alternativos generados a partir de la
técnica de Redes Neuronales Artificiales.
Se estudian aspectos referidos a la caracterización de las condiciones acústicas existentes
en plantas industriales en funcionamiento y se desarrolla un enfoque inverso para
determinar dichos escenarios. Tanto el problema de identificación como el de diseño
acústico óptimo se resuelven a partir de una metodología que combina los modelos
acústicos de simulación computacional con un algoritmo de optimización. La técnica de
optimización propuesta es Recocido Simulado (Simulated Annealing). El esquema de
rediseño óptimo planteado permite obtener soluciones óptimas de carácter global
empleando tiempos de cómputo relativamente bajos, a efectos de poder realizar el diseño
requerido en tiempos razonables desde el punto de vista de las aplicaciones prácticas. / Acoustic control is a topic of growing concern in industrial workplaces. In many cases,
the technical solutions may involve high cost, so it is necessary to design efficient noise
control systems.
The best approach in order to avoid unwanted noise is the acoustic design as an inherent
aspect of the entire project of the building, which is not always the case. Often, unwanted
noise situations are detected when an industrial building is already in operation. In order to
identify problematic areas in such cases, the noise control must be based primarily on the
characterization of the existing acoustic conditions. It is necessary to perform a correct
identification of the main sound sources and their acoustic emission levels. This is
sometimes a difficult task because of the impossibility of interrupting the noise sources.
Once the identification process is performed, suitable modifications to reduce the noise
levels can be made. Thus, the control strategies require appropriate design methodologies in
order to obtain cost-effective solutions keeping unchanged the working conditions.
Moreover, acoustic control systems are in general based on the use of predictive models
to estimate the effect of the efficiency of different technical solutions in the optimization
process. In order to reach an optimal solution, it is necessary to perform acoustic
calculations for a large number of alternatives. Therefore, the employment of acoustic
simulation models with good accuracy and reduced computation times is highly desirable.
This thesis presents different computational methodologies for optimal acoustic design
of indoor environments, especially on multi-source industrial enclosures. Theoretical and
numerical issues related with noise prediction models suitable for the whole frequency
range of interest are considered. In particular, a two-dimensional approximation of the
acoustic diffusion equation for high frequencies, in combination with the wave equation for
low frequencies are used. Additionally, alternative models using Artificial Neural Network
techniques are proposed.
Characterization of the existing acoustic properties of industrial buildings under
operating conditions is studied and an inverse approach to identify these possible scenarios
is formulated. Both the identification and the optimal acoustic design problem are solved
using a methodology based on the combined use of simulation acoustic models and an
optimization algorithm. The proposed optimization technique is Simulated Annealing.
The present scheme allows for global optimal solutions using relatively low
computational times, in order to perform the required design in reasonable times from a
practical application viewpoint.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:uns.edu.ar/oai:repositorio.bc.uns.edu.ar:123456789/3720 |
| Date | 18 April 2014 |
| Creators | Sequeira, Martín Eduardo |
| Contributors | Cortínez, Víctor Hugo |
| Publisher | Universidad Nacional del Sur |
| Source Sets | Universidad Nacional del Sur |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
Page generated in 0.0031 seconds