CAA-based beamforming for aeroacoustic noise source identification in complex media

L’antennerie acoustique, aussi appelée formation de voies, est une technique d’identification acoustique basée sur un modèle de propagation analytique entre les sources de bruit et les microphones, la fonction de Green. Dans le cas de l’étude de sources aéroacoustiques en configuration réaliste, le milieu de propagation entre les sources et les microphones est la plupart du temps constitué d’un écoulement inhomogène et/ou d’une géométrie complexe. La fonction de Green n’est alors généralement pas connue et l’utilisation d’une fonction non adaptée conduit à une localisation ainsi qu’une mesure du niveau acoustique des sources erronées. L’objectif de cette thèse est le développement d’une méthode permettant d’estimer, grâce au code de propagation numérique de l’Onera résolvant les équations d’Euler (sAbrinA_v0), les composantes de la fonction de Green entre chaque point de focalisation (point source possible) et chaque microphone pour des cas de propagations complexes. Un seul calcul de propagation est effectué avec un ensemble de points sources positionnés en chacun des points de focalisation. La fonction de Green est ensuite estimée à partir de la résolution de problèmes inverses faisant intervenir les signaux sources et signaux calculés aux positions des microphones. Afin de valider l’approche, la formation de voies est ensuite mise en œuvre avec la fonction estimée, dans le but d’identifier des sources de bruit pour des cas 2D simples, puis des cas 2D avec un écoulement et/où une géométrie complexe. Les signaux microphoniques correspondant au rayonnement des sources à identifier sont obtenus analytiquement ou numériquement selon les cas.The acoustic Beamforming, also called microphone array processing, is an acoustic identification technique based on an analytical propagation model between noise sources and microphones: the Green function. In the case of the study of aeroacoustic sources in realistic configuration, the propagation medium between sources and microphones is most often made up of an inhomogeneous flow and / or complex geometry. Green's function becomes then analytically difficult to determine and the use of an unsuitable function leads to spurious source localization and level measurement. The aim of this thesis is to overcome these difficulties by employing the Onera’s Euler solver sAbrinA_v0 to determine the Green's function components between each focus point (possible source point) and each microphone for complex cases. One propagation calculation is performed with a set of source points positioned in each of the focal points. The Green's function is then estimated from the resolution of inverse problems involving source signals and signals calculated at microphones position’s. To validate the approach, Beamforming is computed with the estimated function in order to identify noise sources for simple 2D case and 2D cases with a flow or/ with complex geometry. The microphone signals corresponding to the radiation of the sources to identify are obtained analytically or numerically depending on the case