風洞実験風ノイズレベル L wind 推計式の構築

風洞実験により得られたデータを基に風ノイズレベル 推計式の構築を試みる．

風洞実験では，平均風速 をコントロールでき安定的な実験が可能である反面，実験時 の乱流強度 は気温，湿度，乱流格子の設置状況等により目標値と必ずしも一致するとは 限らない（表 ２-３）．これらを考慮すると同一条件下におけるデータを使用し，推計式を構築 することが望ましい．また，2010 年度の風洞実験では，屋外測定における実用性に配慮し，

乱流強度 を 9.28 ％まで高めており，これらの状況を総合的に判断し，2010 年度の風洞 実験で得られたデータを基に風ノイズレベル 推計式を構築することとした．

推計式の構築にあたっては，物理的な意味は持たないが簡便性を優先し，風洞実験値に 対し誤差分散が最小となる近似式をカーブフィッティングにより作成した．風洞実験は，平均

風速 を 1 m/sから1 m/s間隔で大きくしながら5 m/sまで行った．また，それぞれの平均

風速 ごとに乱流強度 を 1.90 ％，3.98 ％，6.45 ％，9.28 %と変化させ実施している．

そのため，平均風速 と乱流強度 の組合せは，20通りとなる．

推計式作成の手順として，第一に風洞実験により得られた 20 通りの風ノイズレベル の周波数分析結果を乱流強度 及び平均風速 ごとにプロットし図化する．

第二に，汎用数値・図形プロセッサー（本研究では㈱エバ・グリーン製の「活図」を使用）に より，誤差分散が最小となるよう風ノイズレベル 実験値にカーブフィッティングさせて近 似式を得る．

２.３ 風洞実験風ノイズレベルLwind推計式の構築

40 本実験では，式(11)を近似式として仮定した．

ここで，風ノイズレベル は，周波数ごとの風ノイズレベル[dB]， は周波数[Hz]で ある．

第三に，近似式を基に 20 とおりの風ノイズレベル 実験値の回帰分析を行い，曲線 回帰式を得る（図 ２-８）．この曲線回帰式から得られた係数 ， ， の値を表 ２-４に示す．

第四に，曲線回帰式の係数 ， ， と乱流強度 の関係をみるため図 ２-９を作成する．

本論文では，各係数と乱流強度 には相関性がみられることから，直線回帰で近似する こととした．

係数 ， ， の直線回帰式を式(12)～式(14)に示す．

∙

ここで， 及び は，乱流強度 を変数とする を求めるための係数．同じく 及び は，乱流強度 を変数とする を求めるための係数．さらに 及び は，乱流強度 を変数とする を求めるための係数である．

第五に，式(12)～式(14)における係数 ， ， ， ， ， と平均風速 の関係をみる ために図 ２-１０を作成する．係数 ， ， ， ， ， は，係数 ， ， と同様に，直線 回帰で近似した．

以上の結果，風洞実験データより作成した風ノイズレベル 推定式を式(15)に，それ

ぞれの係数を式(16)～式(21)に示す．

， ， ｂ

ｃ

ただし，

このように実験値からカーブフィッティングにより求めた近似式を基に，得られた曲線回帰 式から係数 ， ， ，を求め，さらに乱流強度 及び平均風速 を変数とし整理すると，風 ノイズレベル 推計式を作成することができる．

風洞実験により得られた風速を用い，風ノイズレベル を推計した結果を図 ２-１１に，

測定値と推計値の相関係数を表 ２-５に示す．

平均風速 が1 m/sで乱流強度 が6.45 %のカテゴリーでは，相関係数が0.12となっ ており相関が弱いものの，その他のカテゴリーでは0.53以上の相関係数で，正の相関または 強い正の相関となっている．