The dataset presented here comprises 79 raw, unprocessed video files obtained from the high-speed schlieren imaging of acoustic waves in air, each with a corresponding metadata file. The majority of the footage was recorded at 50,000 frames per second, with each condition filmed for a duration of 20 ms. The dataset includes footage corresponding to a wide range of signals, in terms of waveform, frequency, and amplitude, as well as varied imaging parameters (exposure, frame rate, spatial resolution). This Data in Brief article is to accompany the research article “Visualization of acoustic waves in air and subsequent audio recovery with a high-speed schlieren imaging system: Experimental and computational development of a schlieren microphone” [1]

Harvey, JS

Siviour, CR

Smithson, HE

Data in Brief

Harvey, Joshua

Smithson, Hannah E.

Siviour, Clive R.

Oxford University Research Archive

Contents lists available at ScienceDirectData in BriefData in Brief 19 (2018) 1647–1649SMTHhttps://d2352-34(http://cDOIn CorrE-mjournal homepage: www.elsevier.com/locate/dibData ArticleRaw high-speed schlieren footage of acousticwaves in air for subsequent computationalanalysis and audio recoveryJoshua S. Harvey a,b,n, Hannah E. Smithson b, Clive R. Siviour aa Department of Engineering Science, University of Oxford, UKb Department of Experimental Psychology, University of Oxford, UKa r t i c l e i n f oArticle history:Received 17 March 2018Received in revised form7 June 2018Accepted 19 June 2018Available online 26 June 2018oi.org/10.1016/j.dib.2018.06.06909/& 2018 The Authors. Published by Elsereativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0of original article: https://doi.org/10.1016/jesponding author at: Department of Enginail address: joshua.harvey@pmb.ox.ac.uk (Ja b s t r a c tThe dataset presented here comprises 79 raw, unprocessed videofiles obtained from the high-speed schlieren imaging of acousticwaves in air, each with a corresponding metadata file. The majorityof the footage was recorded at 50,000 frames per second, witheach condition filmed for a duration of 20ms. The dataset includesfootage corresponding to a wide range of signals, in terms ofwaveform, frequency, and amplitude, as well as varied imagingparameters (exposure, frame rate, spatial resolution). This Data inBrief article is to accompany the research article “Visualization ofacoustic waves in air and subsequent audio recovery with a high-speed schlieren imaging system: Experimental and computationaldevelopment of a schlieren microphone” [1].& 2018 The Authors. Published by Elsevier Inc. This is an openaccess article under the CC BY-NC-ND license(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/).Specifications Tableubject area Engineeringore specific subject area Opticsype of data Videoow data was acquired High-speed schlieren imaging, using Photron SA5 cameravier Inc. This is an open access article under the CC BY-NC-ND license/)..optlaseng.2018.03.015eering Science, University of Oxford, UK.S. Harvey).DEEDDRJ.S. Harvey et al. / Data in Brief 19 (2018) 1647–16491648ata format Rawxperimental factorsxperimental features Footage obtained by high-speed schlieren imaging of acoustic wavespropagating through air produced by a speaker.ata source location Oxford, UKata accessibility Data is available at Mendeley Data:[2] Harvey JS, Smithson HE, Siviour CR. Data for: Visualization ofacoustic waves in air and subsequent audio recovery with a high-speed schlieren imaging system (Harvey et al.). Mendeley Data, v1.2017 http://dx.doi.org/10.17632/mjrx5467mv.1elated research article [1] Harvey JS, Smithson HS, Siviour CR. Visualization of acoustic wavesin air and subsequent audio recovery with a high-speed schlierenimaging system: Experimental and computational development of aschlieren microphone. Opt Lasers Eng. (2018) 107:182–193.Value of the data This is the first publicly-available dataset of videos containing footage of sound captured throughhigh-speed schlieren imaging. The dataset includes videos recorded for a diverse range of acoustic waves, and different imagingparameters. This will facilitate the development of new methods of audio extraction from high-speed schlieren video. The videos set a new benchmark for visualization of sound waves in air without laser technology orseeding particles, which are commonly used for other methods such as Laser Doppler Velocimetryor Laser Doppler Anemometry. They also provide an indication of the schlieren sensitivityachievable from the system used.1. DataThis dataset comprises 79 raw, unprocessed video (uncompressed AVI) files obtained from thehigh-speed schlieren imaging of acoustic waves in air, each with a corresponding metadata (CIH) textfile. Conditions for each experiment are indicated by the filename; imaging parameters may beconfirmed by inspecting the metadata file, similarly named for each video. The dataset presented hereis unprocessed. As addressed in [1] the visibility of the acoustic waves may be improved by filteringand signal processing. The audio signals may then also be recovered by recombining phase-alignedsignals and subsequent integration [code yet to be published].2. Experimental design, materials, and methodsThe footage was collected with a single-mirror double-pass coincident schlieren apparatusdescribed in detail in [1], with a FASTCAM SA5 high-speed camera fitted with a Nikkor 200mm lens, aXENON NOVA 300 light source, and a spherical mirror of focal length 1.5m. Sounds were produced bya Scanspeak D2604/833000 Tweeter, with signals generated by either a function generator or onlineapplication. The majority of the footage was recorded by varying the parameters of the acoustic waveunder constant imaging conditions of 50,000 frames per second. Both sine waves and square waveswere recorded, at a range of frequencies between 110 Hz and 40 kHz, at various different amplitudes(given as sound pressure level (SPL) measured a constant distance from the speaker), and eachcondition was filmed for a duration of 20ms. Additionally, some footage was captured under variedimaging parameters, including variations in exposure (between 4 and 20 μs), frame rate (40, 50, and60 fps x 1000), and spatial resolution.J.S. Harvey et al. / Data in Brief 19 (2018) 1647–1649 1649Transparency document. Supporting informationTransparency data associated with this article can be found in the online version at https://doi.org/10.1016/j.dib.2018.06.069.References[1] J.S. Harvey, H.S. Smithson, C.R. Siviour, Visualization of acoustic waves in air and subsequent audio recovery with a high-speed schlieren imaging system: experimental and computational development of a schlieren microphone, Opt. Lasers Eng.107 (2018) 182–193.[2] J.S. Harvey, H.E. Smithson, C.R. Siviour, Data for: visualization of acoustic waves in air and subsequent audio recovery with ahigh-speed schlieren imaging system (Harvey et al.), Mendeley Data (2017), http://dx.doi.org/10.17632/mjrx5467mv.1.

English

Raw high-speed schlieren footage of acoustic waves in air for subsequent computational analysis and audio recovery

Joshua S. Harvey

Hannah E. Smithson

Clive R. Siviour

Directory of Open Access Journals

Indenfor dansk produktionsindustri er 3D-print i metal stadig et nyt og relativt uprøvet område, hvor man i høj grad mangler digitale redskaber til at håndtere produktionen

Lassen, Lisbeth

Online Research Database In Technology

                       General rights Copyright and moral rights for the publications made accessible in the public portal are retained by the authors and/or other copyright owners and it is a condition of accessing publications that users recognise and abide by the legal requirements associated with these rights.  • Users may download and print one copy of any publication from the public portal for the purpose of private study or research. • You may not further distribute the material or use it for any profit-making activity or commercial gain • You may freely distribute the URL identifying the publication in the public portal   If you believe that this document breaches copyright please contact us providing details, and we will remove access to the work immediately and investigate your claim.     Downloaded from orbit.dtu.dk on: Jul 07, 2018Digitaliseret 3D-print i metal åbner ny verden for industrienLassen, LisbethPublication date:2018Document VersionOgså kaldet Forlagets PDFLink back to DTU OrbitCitation (APA):Lassen, L. (2018). Digitaliseret 3D-print i metal åbner ny verden for industrien DTU. Tilgået feb. 20, 2018, frahttp://www.mek.dtu.dk/nyheder/2018/02/digitaliseret-produktion-af-3d-metalprintning-aabner-ny-verden?id=6cfe9579-4ad1-4ff2-b941-4256e3692077 Digitaliseret 3D-print i metal åbner ny verden for industrien TIRSDAG 20 FEB 18  Af Lisbeth Lassen Indenfor dansk produktionsindustri er 3D-print i metal stadig et nyt og relativt uprøvet område, hvor man i høj grad mangler digitale redskaber til at håndtere produktionen. Det skal projektet AM-LINE 4.0 give nye løsninger til, sammen med udvikling af computermodeller, som kan afdække hvordan et 3D-printet emne vil opføre sig undervejs i produktionen og bagefter når det belastes i brugssituationen. DTU Mekanik har modtaget 8 mill kr fra Innovationfonden til projektet, hvor professor Jesper Hattel koordinerer instituttets indsats og leder af arbejdspakke 4, ”Digital Twin of AM Production Line”. Som en del af projektet etablerer Teknologisk Institut en hel produktionslinje for 3D-metalprint, og DTU Mekanik står for at udvikle det, man kalder den digitale tvilling, det vil sige den digitale repræsentation af produktet, og hvordan det opfører sig under produktionen og bagefter i driften. Man vil herved have adgang til en række digitale modeller og redskaber til at overvåge og kvalitetssikre produktionen, mens den er i gang, og ikke kun ved f.eks. stikprøvekontrol bagefter. Digitale redskaber hjælper med at styre produktionen ved 3D-metalprintning – og meget andet Med projektet vil dansk industri ikke bare få adgang til viden og knowhow om produktion af 3D-metalprint, de vil også kunne tilpasse de digitale modeller, som DTU forskerne udvikler til mange andre former for produktion. Så perspektivet for produktionsindustrien er i virkeligheden langt større end 3D-print i metal. ”Filosofien med den digitale tvilling af produkter og systemer er en meget vigtig del af Industri 4.0,” fortæller professor Jesper Hattel. ”Det er et grundlæggende og helt generelt koncept, at vi kan etablere den digitale tvilling for produkter og systemer, og derved være i stand til at forstå hvordan produkterne produceres og opfører sig i drift, for ultimativt at kunne forbedre produktionen og produkternes egenskaber og performance.” De digitale modeller skal fødes med opsamlede data fra f.eks. sensorer, som under produktionen skal måle forskellige procesparametre som temperaturer, osv. Scannere vil ydermere indsamle nøjagtige data om det 3D-printede emnes dimensioner, og herved om det lever op til de geometriske tolerancer, som man har stillet til emnerne på forhånd. ”Hvis nu man under produktionsprocessen kan scanne sig frem til, at emnet her kommer til at bøje, så kan man jo føde den information tilbage i computermodellen, som så vil sige noget om, hvad man skal gøre for at undgå det,” siger Jesper Hattel. Det kommer i sidste ende til at betyde, at man kan tilpasse og korrigere produktionen i samme øjeblik, der begynder at ske fejl og produktet afviger fra de krav, man har stillet på forhånd. Forskningen skal afdække hvordan 3D-metalprint opfører sig i produktionen og under drift ”De eksisterende computersimuleringsmodeller af hvordan 3D-printede metalemner opfører sig i produktionen og efterfølgende er stadig mangelfulde, men med projektet her vil vi få mulighed for at skabe en helt ny forståelse af, hvordan hele proceskæden påvirker emnernes egenskaber, og hvordan det skal beskrives numerisk – og det kræver kompetencer fra alle de tre involverede sektioner på instituttet” bemærker Jesper Hattel. I projektet vil der specifikt blive fokuseret på den form for 3D-metalprintning, som hedder selective laser melting (SLM) og som består af en proces, hvor man bygger emnet op lag på lag ved at lægge metalpulver på, og så smelte det med laser ovenfra. Det er den samme gradvise opbygning som kendes fra 3D-print i f.eks. plast, og som gør, at man kan opbygge emner med komplekse, indre strukturer. Processen med 3D-print, eller additive manufacturing, er i sig selv digital af natur, fordi selve printprocessen foregår fuldt computerstyret ud fra en CAD-tegning i 3D og en kompliceret plan for hvordan laseren skal smelte metalpulveret, den såkaldte scanningsstrategi. Metalemnet printes på en basisplade, hvor det sidder fast med små støttestrukturer, hvorved der opbygges termiske spændinger, som så frigives i form af deformationer, når det skæres fri.  ”Det vi ser her,” fortæller Jesper Hattel, ”er deformation af emnet, som skyldes termiske forskelle under printprocessen, og det er et af de store problemer med 3D-metalprint. Men det kan vi kompensere for ved at lave en ny scanningsstrategi, som tager højde for den viden. Vi har lavet en computersimulering af hvordan processen foregår, og ved hjælp af den kan vi så foreslå en anden scanningsstrategi, så det termiske felt bliver mere homogent. Vi kan altså ved hjælp af computersimuleringer forudsige hvordan scanningsstrategien skal være, så vi ikke får så store termiske deformationer- men foreløbig kun for simple emner som det viste.” De nye modeller, som forskningen kommer frem til, skal i sidste ende blive til simuleringsmodeller, som kan anvendes generelt i produktionen til forudsigelse af, hvordan de 3D-printede metalemner vil opføre sig under forskellige forhold under fremstillingen og bagefter i drift. Fakta: Deltagere fra DTU: Professor Jesper Hattel, leder af WP 4, professor Marcel Somers, professor Christian F. Niordson, seniorforsker Thomas Lundin Christiansen, forsker Sankhya Mohanty og forsker Konstantinos Poulios.  Om projektet: Projektet er et Grand Solutions projekt som Innovationsfonden investerer 33 mill kr i, heraf går 8 mill kr til DTU Mekanik, hvor professor Jesper Hattel koordinerer instituttets indsats og er leder af arbejdspakke 4, ”Digital Twin of AM Production Line”. Projektet har et samlet budget på 88 mill kr. Teknologisk Institut leder projektet og ved siden af DTU er Danfoss, Grundfos, Adimant, Scada Minds, Niras, MADE og TWI partnere.  