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Dissipative mufflers are often used for the reduction of broadband noise transmitted in ducts. Many common calculation procedures for the transmission loss of such mufflers require conventional shapes like rectangular or circular cross-sectional areas. In an effort to analyze the effect of the cross-sectional area of dissipative mufflers on the resulting noise reduction, the transmission loss of axially uniform mufflers with polygonal cross-sectional areas was investigated using the finite element method. The mufflers are designed to have the same open area, and hence in a practical application would lead to a similar pressure drop. The results were compared to those obtained with the well known approximative method of Piening. Good agreement between simulation and estimation was found regarding basic trends at low frequencies, while notable differences were revealed regarding the maximum transmission loss.

ZusammenfassungIn der modernen Arbeitswelt besteht eine wachsende Bedeutung von Steuer- und Überwachungstätigkeiten, die heute in Leitwarten und in Zukunft möglicherweise mittels neuer Interaktionsformen ausgeführt werden. Bei diesen Tätigkeiten ist verantwortungsvolles Handeln gefordert, da eine Verpflichtung für die Aufrechterhaltung der Prozesse besteht. Die Mensch-Maschine-Interaktion findet häufig mittels einer komplexen Visualisierung sowie einer Vielzahl an Bildschirmen statt. Dies kann bedeuten, dass sich relevante Information außerhalb der direkten visuellen Wahrnehmung eines Bedieners befinden. Es besteht die Herausforderung, die Aufmerksamkeit durch Signale gezielt zu lenken, damit handlungsleitende Informationen wahrnehmbar werden. Ziel der durchgeführten Untersuchung war es deshalb, Mindestanforderungen für die Erkennung von Signalen im peripheren Blickfeld zu untersuchen. Ausgehend von Vorerkenntnissen wurden in einem Laborexperiment Signale in verschiedenen Leuchtdichtekontrasten und Frequenzen in festgelegten Winkeln des peripheren Blickfeldes untersucht. Diese zeigen die Überlegenheit hoher Leuchtdichtekontraste und Frequenzen für die Erkennung, steigende Winkel verringerten diese. Die aus den Daten abgeleiteten Regressionen gestatten die Abschätzung von Erkennungswahrscheinlichkeit und Reaktionszeiten.Praktische Relevanz: Die erreichten Ergebnisse geben Entwickler*innen und Anwender*innen von Technik ein Werkzeug für die gezielte Gestaltung von Signalen in der Mensch-Maschine-Interaktion bei komplexen Visualisierungshintergründen an die Hand. Aus den Erkenntnissen können konkrete Maßnahmen abgeleitet werden, die helfen, Sicherheit und Zuverlässigkeit durch eine verbesserte Gestaltung der Mensch-Maschine-Interaktion zu unterstützen.