Studio di pressione e velocità in un getto libero con wavelet e linear stochastic estimation

Abstract

In questo lavoro di tesi viene illustrato lo sviluppo di una tecnica di post-processing dei dati (denominata come WLSE), basata sulla combinazione delle trasformate wavelet e della Linear Stochastic Estimation (LSE), che viene applicata all’analisi dei segnali di pressione e velocità ottenuti da un getto subsonico coassiale isotermo. Lo scopo del metodo è quello di identificare e chiarificare il ruolo degli eventi turbolenti intermittenti nella generazione di fluttuazioni di pressione nel campo vicino (nearfield). Per questo obiettivo, una procedura di filtraggio basata sulla trasformata wavelet viene applicata ai segnali di pressione del campo vicino per estrarre da essi gli eventi intermittenti. Successivamente la LSE è applicata per identificare le fluttuazioni di velocità che sono linearmente associate con la componente intermittente del nearfield. Studi precedenti hanno evidenziato che in questa regione le fluttuazioni di pressione hanno origine sia acusticapropagativa che idrodinamica-convettiva. Perciò è necessaria un’ulteriore analisi nello spazio frequenza-numero d’onda: un’operazione di filtraggio viene qui realizzata separando la componente convettiva da quella propagativa usando proprio la velocità di fase come criterio di separazione. La metodologia comprende quindi i seguenti passaggi: (i) i segnali di pressione sono processati attraverso un filtraggio numero-d’onda-frequenza per separare la componente di origine acustica da quella di origine idrodinamica; (ii) le componenti così calcolate sono sottoposte a un processo di filtraggio basato sulle wavelet e decomposte in parte intermittente e non intermittente; (iii) Attraverso la LSE vengono ricostruite le fluttuazioni di velocità che sono linearmente associate con ciascuna delle parti del segnale di pressione ottenute precedentemente. I risultati ottenuti mostrano che la combinazione di queste tecniche, mai impiegate simultaneamente in questo tipo di analisi, può raggiungere una migliore comprensione del meccanismo di sorgente legato al rumore generato dagli eventi turbolenti.

A data post-processing technique (denoted as WLSE) based on the combination of wavelet transforms with the Linear Stochastic Estimation (LSE) method is applied to pressure and velocity signals obtained in an isothermal subsonic co-axial jet. The aim of the method is to identify and clarify the role of intermittent turbulent events in the generation of nearfield pressure fluctuations. To this purpose, a wavelet-based filtering procedure is performed to extract intermittent events from the pressure signals and the LSE technique is applied to identify velocity fluctuations which are linearly associated with the selected pressure fluctuations. Previous works have also established that in nearfield two different contributions can be identified: hydrodynamic-convective contributions and acoustic-propagative component. So a further analysis in frequency–wavenumber space is needed: a filtering operation is then performed to separate the convective and propagative footprints of the pressure field using the Studio di pressione e velocità in un getto libero con wavelet e linear stochastic estimation 5 phase velocity as filtering criterion. Each component is then studied separately by WLSE. The methodology comprises two main steps: (i) Pressure signal filtering using the frequency-wavenumber filter and decomposition of the given signal into acoustic and hydrodynamic component; (ii) Pressure signal filtering using the wavelet transform and decomposition of the given signal into intermittent and nonintermittent components; (iii) Reconstruction using LSE of velocity fluctuations linearly associated with the wavelet-filtered part of the acoustic and hydrodynamic nearfield pressure signals. Results show that the combination of such techniques, never used together in this kind of analysis, can achieve better understanding of source mechanism related to noise generated by intermittent turbulent events.