Simulación del ruido proveniente de un autódromo y efectos de las condiciones atmosféricas

1. II Jornadas Interdisciplinarias de Acústica Simulación del ruido proveniente de un autódromo y efectos de las condiciones atmosféricas Laboratorio de Acústica y Electroacústica Federico MiyaraLaboratorio de Acústica y Electroacústica UNRfmiyara@fceia.unr.edu.ar http://www.fceia.unr.edu.ar/acustica

2. Este trabajo, realizado en varias etapas, comienza en 2005 Corresponde al estudio del ruido producido por el Autódromo Municipal “Juan Manuel Fangio” de Rosario

3. Cuando se inauguró el Autódromo, en 1982, había muy poco desarrollo urbano habitacional en la zona El mismo no causaba molestias importantes a la población

4. Con el correr de los años la zona se fue poblando cada vez más Particularmente, de la mano de la reactivación agraria surgieron varios emprendimientos inmobiliarios

5. 2005 2013

6. Hacia 2005, el deterioro había dificultado la realización de carreras de categorías nacionales Se usaba para categorías regionales y para picadas nocturnas

7. El ruido de las carreras y de las picadas hasta altas horas de la noche motivó reclamos de los vecinos y varios juicios contra el Autódromo

8. El primer estudio fue encargado por la DAT (Dirección de Asesoramiento y Servicios Tecnológicos de la Provincia de Santa Fe), que había sido contratada por la Municipalidad para proponer soluciones para el ruido

9. La idea que se barajaba era la de insonorizar con un terraplén perimetral Debido a que no se puede actuar sobre la fuente, la única protección posible era una barrera acústica

10. Barrera Fuente Receptor

11. Barrera Fuente Receptor

12. Para estudiar el efecto barrera que produciría el terraplén o cualquier otra solución alternativa era preciso simular el ruido

13. El presupuesto disponible no alcanzaba para adquirir software comercial, así que optamos por desarrollar nuestros propios algoritmos basados en la Norma ISO 9613 de propagación del sonido en exteriores Lp   =   LWAdiv Aatm  Ag  Ab

14. Lp   =   LWAdiv Aatm  Ag  Ab LW es el nivel de potencia acústica, y puede estimarse a partir de mediciones cerca de la fuente

15. Lp   =   LWAdiv Aatm  Ag  Ab Adiv es la atenuación por divergencia geométrica Adiv   =   20 log(d/do)  +  11

16. Lp   =   LWAdiv Aatm  Ag  Ab Aatm es la atenuación por absorción en el aire dada en ISO 9613-1, y depende de la temperatura, la humedad relativa y la presión atmosférica

17. Lp   =   LWAdiv Aatm  Ag  Ab Ag es la atenuación por efecto del terreno, originado en la interferencia de la reflexión en el terreno según una estimación de su absorción

18. Lp   =   LWAdiv Aatm  Ag  Ab Ab es la atenuación por efecto barrera obtenido según el modelo clásico de Maekawa

19. B A C Receptor Fuente

20. Las fórmulas anteriores son aproximadamente correctas en la zona “invisible”

21. Para poder aplicar esta expresión es necesario tener en cuenta varias cuestiones

22. 1. A medida que se desplaza, cada auto va tomando diferentes posiciones con respecto a la barrera 2. El punto de la barrera requerido para aplicar el modelo de Maekawa cambia con la posición del vehículo 3. Es necesario parametrizar el circuito y la barrera 4. El análisis debe hacerse espectralmente, pues N depende de la frecuencia

23. Por otra parte, para la aplicación del modelo de propagación es necesario tener caracterizada la fuente a través de su LW

24. Dado que no hay una sola fuente sino varias, y además cada una no emite siempre igual, es necesario hacer un análisis estadístico para cada categoría de competición

25. Para ello se grabó digitalmente el ruido al borde de la pista a una distancia media de 10 m de la trayectoria de los vehículos

28. Dado que en cada categoría compiten del orden de 20 vehículos, como resultado se obtuvieron cientos de pasadas

30. Para caracterizar la fuente es necesario obtener el espectro promedio de las pasadas Dicho espectro está contaminado por el efecto Doppler, que a grandes distancias del autódromo pierde importancia

33. El efecto Doppler es mínimo durante los picos, ya que son los puntos de mayor proximidad del vehículo Nos interesan, por lo tanto, los picos

34. Como hay cientos de picos, es virtualmente imposible obtenerlos en forma manual, por lo que hay que determinarlos automáticamente

35. Para ello se obtiene la envolvente de la señal…

38. Luego se obtiene el máximo absoluto de la envolvente…

40. y se establece una zona de exclusión de 1 s, donde se supone que no va a haber otros máximos…

41. P1

42. Se reemplaza la señal por 0 en dicha zona de exclusión y se busca un nuevo máximo (excluyendo el que pudiera ocurrir en los límites de la zona de exclusión)…

43. P2 P1

44. P3 P2 P1

45. P3 P2 P1

46. Se itera este procedimiento mientras los picos superen un 30 % del máximo absoluto Esto corresponde a una diferencia de unos 10 dB

47. Esto permite eliminar picos debidos a otros factores, por ejemplo aceleradas de vehículos en otros puntos del circuito, incrementos del ruido de vehículos lejanos por ráfagas de viento, etc.

48. Una vez determinada la posición de los picos relevantes, se hace el análisis de espectro de una pequeña ventana alrededor de cada pico

49. Por último, se obtiene el promedio del espectro y su devío estándar para cada categoría

50. Espectro de banda de octava promedio - TC2000 Lp [dB] 125 125 100 1000 10000 f   [Hz] Espectro de banda de octava promedio - Súper TC 2000 120 120 115 115 Lp [dB] 110 110 100 1000 10000 f   [Hz] 105 105 100 100 95 95 90 90 85 85 80 80 75 75 70 70