Tyre rolling noise is the main source of road traffic noise and represents a risk in terms of environmental pollution and well-being of people living in urban areas. For these reasons, regulations and standards have been introduced to limit tyre noise levels. As a consequence, these levels are one of the main performances that tyre makers need to optimise during product development. Often, this is carried out through costly and time-consuming test campaigns performed on physical prototypes. Therefore, to reduce the number of measurements and speed up the tyre design process, tools to model and predict tyre rolling noise are required. This PhD thesis, carried out in cooperation with Pirelli Tyre S.p.A., deals with different modelling approaches for the investigation of tyre rolling noise. Specific aspects of the problem were considered, so as to develop models intended to support particular tasks of the tyre design. The first topic of the thesis is the numerical modelling of the tread grooves' acoustic resonances. Afterwards, a technique to synthesize equivalent acoustic sources from indoor tests and predict the noise levels of coast-by tests is described. Finally, a neural network to predict the noise levels during indoor tests is presented.
Il rumore indotto dal rotolamento degli pneumatici è la principale fonte di rumore da traffico stradale e rappresenta un rischio in termini di inquinamento ambientale e di benessere delle persone che vivono nelle aree urbane. Per questo motivo sono state introdotte norme che mirano a limitare i livelli di rumore generati dagli pneumatici. Di conseguenza, questi livelli sono una delle principali prestazioni che i produttori di pneumatici devono ottimizzare durante lo sviluppo del prodotto. Spesso questa ottimizzazione avviene attraverso lo sviluppo di prototipi e l'esecuzione di campagne di misura molto costose e dispendiose in termini di tempo. Pertanto, per ridurre il numero di misure ed accelerare il processo di progettazione dei pneumatici, sono necessarie metologie per modellare e prevedere il rumore degli pneumatici. Questa tesi di dottorato, svolta in collaborazione con Pirelli Tyre S.p.A., tratta diversi approcci modellistici per lo studio del rumore di rotolamento dei pneumatici. Durante questo lavoro sono stati considerati aspetti specifici del problema, in modo da sviluppare modelli destinati a supportare delle specifiche fasi di progettazione dello pneumatico. Il primo argomento della tesi riguarda la modellazione numerica delle risonanze acustiche all'interno degli intagli del battistrada presenti in impronta. Successivamente viene descritta una tecnica per sintetizzare sorgenti acustiche equivalenti a partire da misure indoor, con l'obiettivo di poi prevedere i livelli di rumore durante i test outdoor di coast-by. Infine, viene presentata una rete neurale per prevedere i livelli di rumore emessi in condizioni di misura indoor.
Modelling approaches for the investigation of tyre rolling noise
Rapino, Luca
2024/2025
Abstract
Tyre rolling noise is the main source of road traffic noise and represents a risk in terms of environmental pollution and well-being of people living in urban areas. For these reasons, regulations and standards have been introduced to limit tyre noise levels. As a consequence, these levels are one of the main performances that tyre makers need to optimise during product development. Often, this is carried out through costly and time-consuming test campaigns performed on physical prototypes. Therefore, to reduce the number of measurements and speed up the tyre design process, tools to model and predict tyre rolling noise are required. This PhD thesis, carried out in cooperation with Pirelli Tyre S.p.A., deals with different modelling approaches for the investigation of tyre rolling noise. Specific aspects of the problem were considered, so as to develop models intended to support particular tasks of the tyre design. The first topic of the thesis is the numerical modelling of the tread grooves' acoustic resonances. Afterwards, a technique to synthesize equivalent acoustic sources from indoor tests and predict the noise levels of coast-by tests is described. Finally, a neural network to predict the noise levels during indoor tests is presented.File | Dimensione | Formato | |
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