Room Acoustic and Modern Electro-Acoustic Sound System Design during Constructing and Reconstructing Mosques

Die Auswirkung jedes Grundelements, wie Kuppeln, dachtragende Säulen und allgemeine Details, auf das Verhalten des Schalls in Moscheen wird im Einzelnen untersucht. Verschiedene Größen, die Anordnung im Raum und die geometrischen Formen dieser Grundelemente und allgemeinen Merkmale werden betrachtet. Schwachpunkte und Stärken diverser architektonischer Formen werden hervorgehoben. Auch werden verschiedene akustische Parameter für verschiedene Modelle bei unterschiedlichem Predigtverhalten getestet und simuliert sowie unterschiedliche sprachliche Anforderungen und die Gewährleistung der Verständlichkeit untersucht sowie weitere akustische Messungen durchgeführt. Repräsentative Moscheenmodelle für jede der im Vorkapitel genannten Moscheegruppen werden in die EASE Software eingegeben und die Ergebnisse mit gemessenen Daten verglichen. Die Wirkung von Wandornamenten als Schalldiffusor wird untersucht. Gewebeoberflächen und nichtzylindrische Säulen werden ebenfalls betrachtet. Wir verzeichnen heutzutage in Moscheen einen erhöhten Störschallpegel, der auf eine erhöhte Zahl von externen Schallquellen wie Flugzeuge, Automobile und Züge , sowie interne Schallquellen wie Klimaanlagen und Dachventilatoren zurückzuführen ist. In dieser Arbeit werden die Störschallgrenzwerte für den Innenraum von Moscheen unterschiedlichen Volumens vorgeschlagen. Traditionelle Moscheen mit offenem Hof werden ebenfalls untersucht, weil sie den Umgebungsgeräuschen in höherem Maße ausgesetzt sind. Da keine Empfehlungen hinsichtlich einer willkürlichen Anbringung von Dämmaterial (“passive Behandlung”) für die verschiedenen Moscheetypen vorhanden sind, wird ein Systemalgorithmus für die verschiedenen Moscheetypen zur Minimierung der Auswirkung des Umgebungsgeräuschs auf den Verständlichkeitspegel und zur Verbesserung der Hörbarkeit in offenen und Innenhofmoscheen vorgestellt. Geeignete Materialien zur akustischen Behandlung und Plätze für deren Anbringung bei minimaler Beeinträchtigung der Wandcharakteristika, im besonderen der Qiblawand, werden sorgfältig ausgewählt. Eine Untersuchung der Akustik in vorhandenen Gebetsräumen sowie der Anwendung von modernen Entwicklungen auf dem Gebiet der DSP- und computergestützten Beschallungsanlagen in solchen Räumen wird ebenfalls durchgeführt. Weiterhin wird die Entwicklung von optimierten Algorithmen zur Schaffung von in hochflexibler Weise programmierbaren Abstrahlungscharakteristiken in Gebetsräumen betrachtet. Die Ableitung des physischen (baulichen) und des technischen (Steuerung der digitalen Lautsprechersysteme) Hintergrunds für das Design wird durch Erstellung der entsprechenden Computermodelle ebenfalls erarbeitet. Die Erprobung und Überprüfung der Algorithmen in der praktischen Anwendung, vorzugsweise in Moscheen, wird betrachtet. Es wird die Optimierung zum Erreichen des gewünschten Nutzschallpegels von Hörerflächen demonstriert und eine Analyse der erreichbaren Versorgung beim Einsatz von optimierten und nichtoptimierten Systemen vorgelegt. Auch wird eine Kompensation der entwickelten optimierten Abstrahlung verwendet, um einer weiteren, zusätzlichen Betrachtung der örtlichen Umweltparameter für offene und geschlossene Räume zu entsprechen. Zur Zielstellung dieser Arbeit gehört weiterhin eine Diskussion über die Vor- und Nachteile der entwickelten Algorithmen im Vergleich zu konventionellen Konzepten zur Schaffung von Richtlinien für die Beschallung (einschließlich der "akustischen Behandlung") für bestehende Gebetsräume.The effect of each basic element like domes, roof supporting columns and common feature on sound behaviour inside mosques will be investigated once at the time. Different sizes, position and geometrical shapes of these basic elements and common feature will be considered. Points of weakness and strength will be highlighted for different architectural forms. Different acoustical parameters will be tested and simulated for different models at different preaching behaviour, different demands for speech, ensuring of needed intelligibility and other acoustical measurements. Representative mosque model of each group of mosques that have been mentioned earlier will be entered in EASE software and simulated results will be compared to a measured data. The effect Wall’s Ornaments as sound diffusers will be investigated. Weaved surfaces and non cylindrical columns will also be considered. Nowadays, background noise increased due to increasing number of noise sources like airplanes, cars and trains as sources located outside the mosque and air-conditioning and roof fans inside mosques. All these noise sources affect the intelligibility and audibility of sound with in mosques. This work will suggest the minimum acceptable sound parameters inside different volume of mosques. Traditional mosques with an open courtyard will also be investigated since they are more exposed to environmental noise. Since no random placement of treatment material “Passive Treatment” for the different mosques types is recommended, controlled system algorithm will be provided to minimize the effect of the environmental noise on the intelligibility level and to improve the audibility of sound especially in open space and courtyard mosque. Effective places and materials of treatments with minimum deformation of wall characteristics, especially the Qibla wall, will be carefully selected. Also, a study of the acoustic in existing worship rooms and the use of modern developments in the field of DSP- and computer-based systems for sound reinforcement in such rooms will be investigated. Furthermore, development of optimised algorithms to create most flexibly programmable radiation characteristics in worship rooms will be considered. Derivation of the physical (location) and technical (control of loudspeaker's control setting) background for the control mechanisms by constructing the corresponding computer models will also be provided. Test and verification of the algorithms in practical applications preferentially in a mosque will also be considered. Test and verification of the algorithms in practical applications preferentially in mosques will also be considered. Optimisation to achieve the desired coverage of sound pressure level on audience areas will be demonstrated and analysis will be provided for the resulting coverage when using optimised and non-optimised systems. Also, compensation of the developed optimised radiation will be used to suit another additional consideration of the local environment parameters for open and closed spaces. Furthermore, a discussion of the advantages and the disadvantages of the developed algorithms compared to conventional concepts to create guidelines of sound reinforcement engineering (including acoustical treatment) in exiting worship rooms will be within the main aim of this work

Adaptive Degradation Prognostic Reasoning by Particle Filter with a Neural Network Degradation Model for Turbofan Jet Engine

In the aerospace industry, every minute of downtime because of equipment failure impacts operations significantly. Therefore, efficient maintenance, repair and overhaul processes to aid maximum equipment availability are essential. However, scheduled maintenance is costly and does not track the degradation of the equipment which could result in unexpected failure of the equipment. Prognostic Health Management (PHM) provides techniques to monitor the precise degradation of the equipment along with cost-effective reliability. This article presents an adaptive data-driven prognostics reasoning approach. An engineering case study of Turbofan Jet Engine has been used to demonstrate the prognostic reasoning approach. The emphasis of this article is on an adaptive data-driven degradation model and how to improve the remaining useful life (RUL) prediction performance in condition monitoring of a Turbofan Jet Engine. The RUL prediction results show low prediction errors regardless of operating conditions, which contrasts with a conventional data-driven model (a non-parameterised Neural Network model) where prediction errors increase as operating conditions deviate from the nominal condition. In this article, the Neural Network has been used to build the Nominal model and Particle Filter has been used to track the present degradation along with degradation parameter