Montillo, Renato (2025) Hydroacoustic model for generation and propagation of confined flow noise. [Tesi di dottorato]

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Tipologia del documento: Tesi di dottorato
Lingua: English
Titolo: Hydroacoustic model for generation and propagation of confined flow noise
Autori:
Autore
Email
Montillo, Renato
renato.montillo@unina.it
Data: 6 Febbraio 2025
Numero di pagine: 152
Istituzione: Università degli Studi di Napoli Federico II
Dipartimento: Ingegneria Civile, Edile e Ambientale
Dottorato: Ingegneria dei sistemi civili
Ciclo di dottorato: 37
Coordinatore del Corso di dottorato:
nome
email
Papola, Andrea
papola@unina.it
Tutor:
nome
email
Carravetta, Armando
[non definito]
Fecarotta, Oreste
[non definito]
Data: 6 Febbraio 2025
Numero di pagine: 152
Parole chiave: Fluid dynamic, hydroacoustics, CFD, Lighthill analogy, Ffowcs Williams & Hawking's analogy, numerical simulation
Settori scientifico-disciplinari del MIUR: Area 08 - Ingegneria civile e Architettura > ICAR/01 - Idraulica
Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-IND/06 - Fluidodinamica
Informazioni aggiuntive: Il dottorando appartiene al 37° ciclo.
Depositato il: 21 Ott 2025 13:18
Ultima modifica: 12 Ago 2026 05:38
URI: https://www.fedoa.unina.it/id/eprint/16619

Abstract

This work presents a methodology for studying the generation and propagation of hydroacoustic noise in confined flows and stratified media. Confined flows refer to fluid motions occurring within mechanical structures, such as pumps or turbines, where the primary acoustic source is related to harmonic pressure fluctuations caused by blade passage. Stratified media include domains with sharp material interfaces, such as water, steel, and air, which challenge traditional acoustic propagation models. The proposed approach combines fluid dynamics, structural analysis, and acoustic simulations to provide a computationally efficient yet accurate framework. This hybrid methodology leverages established acoustic analogies, such as Lighthill’s and Ffowcs Williams & Hawking’s, while addressing their limitations in heterogeneous domains. Initial validation and case studies demonstrate the model’s applicability to complex industrial scenarios.

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