Modeling the elements of airboard systems of the low-frequency sound insulation

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

This paper presents an approach allowing to reduce by up to 30–40 dB and more the low-frequency noise critically affecting human health, functional activity and comfort, as well as the instrument accuracy. This paper considers some methodological aspects and results of designing the composites with a polymer matrix and modifying fillers of inorganic and biopolymer polydisperse phase, the algorithms for predicting and analyzing the efficiency of sound insulation by the criterion of transmission loss when the waves pass through a thin single- or multilayer medium. The validity of the approach is confirmed by correctness of applied physical and chemical methods of the composites synthesis, and experimental data obtained for the models tested in the acoustic duct. The results methods of the research can be used in developing the soundproof structures for aircraft of various purposes, and in microelectronics.

About the authors

E. V. Karpov

Lavrentyev Institute of Hydrodynamics of Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences; Moscow Polytechnic University

Author for correspondence.
Email: evkarpov@mail.ru
Novosibirsk, Russia; Moscow, Russia

V. N. Goverdovskiy

Moscow Polytechnic University

Email: vng_scien@yahoo.com
Moscow, Russia

Yu. I. Brovkina

Moscow Polytechnic University

Email: yulbrovkina@yandex.ru
Moscow, Russia

M. A. Mikhailenko

Moscow Polytechnic University; Institute of Solid Chemistry and Mechanochemistry of Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: mikhailenkoma79@gmail.com
Moscow, Russia; Novosibirsk, Russia

F. K. Gorbunov

Institute of Solid Chemistry and Mechanochemistry of Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: f.gorbunov@corp.nstu.ru
Novosibirsk, Russia

References

  1. Environmental protection. ICAO Standards and Recommended Practices. V. 1. Aircraft noise. 2017.
  2. Шумовые характеристики пассажирских и грузовых самолетов. 2021. https://ecoprofi.info.
  3. Prokopenko D. Analysis of noise sources in the cabin of a passenger aircraft and methods for combating them // Proc. Conference “Innovative Technologies for Environmental Science and Energetics” (ITESE-2024). Čačak, Serbia, September 2–8, 2024. V. 583. 03023.
  4. Sim C.-S., Sung J.-H., Lee С.-M. et al. The effects of different noise types on heart rate variability in men // Yonsei Medical Journal. 2015. № 1. Р. 235–243.
  5. Aerospace insulation materials (periodicals). Available: www.custommaterials.com.
  6. Шульдешов Е.М. Звукоизоляционные свойства авиационных теплоизоляционных материалов // Труды ВИАМ. Полимерные материалы. 2019. № 12 (84). С. 37–45.
  7. Tao Y., Ren M., Zhang H., Peijs T. Recent progress in acoustic materials and noise control strategies – A review // Applied Materials Today. 2021. № 24. 101141.
  8. Вешкин Е.А., Сатдинов Р.А., Баранников А.А. Современные материалы для салона самолета // Труды ВИАМ. Электронный научный журнал. 2021. № 9. С. 33–42. https://doi.org/10.18577/2307-6046-2021-0-9-33-42
  9. Sui N., Yan X., Huang T.-Y. et al. A lightweight yet sound-proof honeycomb acoustic metamaterial // Appl. Phys. Lett. 2015. V. 106. 171905. https://doi.org/10.1063/1.4919235
  10. Laly Z., Mechefske C., Ghinet S. et al. Modeling of acoustic metamaterial sound insulator using a transfer matrix method for aircraft cabin applications // Proc. Conference “Inter. Noise-2022”. Glasgow, Scotland, August 21–24, 2022. P. 366–378.
  11. Leylekian L., Lebrun M., Lempereur P. An overview of aircraft noise reduction technologies // Aerospace Lab. 2014. № 6. Р. 1–15.
  12. Spakovszky Z.S. Advanced low-noise aircraft configurations and their assessment: past, present, and future // CEAS Aeronautical Journal. 2019. № 10. Р. 137–157.
  13. Zhu X., Kim B.-J., Wang Q., Wu Q. Recent advances in the sound insulation properties of bio-based materials // Bioresources. 2014. № 9. Р. 1764–1786.
  14. Sunali, Mago J., Negi A., Fatima S. Sound insulation performance of composites developed using waste carbonaceous materials // Proc. Conference “Inter. Noise-2022”. Glasgow, Scotland, August 21–24, 2022. P. 4055–4060.
  15. Физико-химические аспекты предельных состояний и структурных превращений в сплошных средах, материалах и технических системах / Под ред. Ю. В. Петрова. 2-й вып. СПб.: Политехника, 2018. 174 с.
  16. Polyboyarov V.A., Gorbunov F.K., Voloskova E.V. Modification of the Rubberlike Polymers with the Nanodispersions. Lambert Academic Publishing (Hindawi), 2014.
  17. Lysenko V., Bardakhanov S., Korchagin A. et al. Possibilities of production of nanopowders with high power ELV electron accelerator // Bulletin of Materials Science. 2011. № 34. Р. 677–681.
  18. Scien Co., Ltd.: Methods and products. Available: www.scien.co.kr.
  19. Институт физики микроструктур РАН, Лаборатория рентгеновской оптики. www.xray-optics.ru.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».