Wie weit Schall trägt, wird bei Bahnstrecken und Windrädern meist berechnet. Wir wollen ausprobieren, ob man ihn auch mit einem CanSat messen kann, und machen unseren Minisatelliten dafür zu einem fliegenden Mikrofon.
Forschungsfrage
Ab welcher Schrägentfernung lässt sich der Ton trotz Windgeräusch, Bewegung und Bergungspiepser zuverlässig erkennen, und nimmt sein gemessener Pegel beim Sinkflug so zu, wie es die abnehmende Entfernung erwarten lässt?
Ablauf
- Vor dem Start
Wir messen Frequenz und Pegel des Signalhorns in einem Meter Abstand und richten es so aus, dass der CanSat auch beim Abdriften im Schallkegel bleibt. Den Luftdruck am Startplatz notieren wir als Bezug für die Höhe.
- Raketenstart
Das Mikrofon läuft ab dem Start. Der Beschleunigungssensor erkennt den Abschuss, Luftdruck, Temperatur und GPS werden einmal pro Sekunde gespeichert und gefunkt.
- Sinkflug, ca. 60 s
Das Horn sendet Tonblöcke von einigen Sekunden, dazwischen Pausen. Jeder Block wird am Boden mit GPS-Zeit protokolliert. Der Bergungspiepser bleibt im Flug leise, wenn das Regelwerk es erlaubt.
- Nach der Landung
Wir bergen den CanSat, lesen die SD-Karte aus und messen den Landepunkt ein. Die Tonaufnahme ist zu groß für den Funk und liegt erst jetzt vor.
Ziele
- Mindestziel
- Wir bestimmen die Entfernung, ab der der Ton erkennbar ist. Finden wir ihn gar nicht, dokumentieren wir, was ihn überdeckt hat. Auch das ist ein Ergebnis.
- Regelziel
- Wir weisen den Ton über einen größeren Teil des Sinkflugs nach und vergleichen seinen Pegelverlauf mit der Erwartung aus der Entfernung.
- Maximalziel
- Wir erkennen Abweichungen von dieser Erwartung und erklären sie mit Pendeln, Drehen und Windgeräusch aus unseren übrigen Sensordaten.
Rechnung
Rund 32 dB gehen auf dem Weg verloren
Schall verteilt sich auf eine Kugeloberfläche, die mit dem Quadrat der Entfernung wächst. Halbiert sich die Entfernung, steigt der Pegel um etwa 6 dB. Gegenüber unserem Feldversuch auf der Dachterrasse ist der Weg im Flug 41-mal so lang.
| Größe | Feldversuch | Flug | Faktor | Pegel |
|---|---|---|---|---|
| Entfernung zum Horn | 17 m | 700 m | × 41 | |
| Kugeloberfläche 4πr² | 3 600 m² | 6 160 000 m² | × 1 700 | − 32 dB |
| Schallquelle | Airhorn 109 dB | Signalhorn 125 dB | + 16 dB | |
| Bilanz gegenüber dem Feldversuch | − 16 dB |
Dazu kommt der Fahrtwind am Mikrofon. Er brummt vor allem unter 100 Hz, unser Ton liegt deutlich darüber. Für den Flug fragt das Programm deshalb nicht mehr nur, welche Frequenz am lautesten ist, sondern gezielt, wie laut unsere Tonfrequenz gerade ist.
Vorbereitung
- Autofenstertest
- Wir halten das Mikrofon bei rund 40 km/h aus dem Autofenster und sehen, bei welchen Frequenzen der Fahrtwind stört. Liegt das Horn in einem ruhigen Bereich?
- Entfernungstest
- Voraussichtlich am Huntedeich senden wir Tonblöcke und entfernen uns schrittweise bis etwa 800 Meter.
An Bord
| Bauteil | Aufgabe | Rate |
|---|---|---|
| ESP32 | Steuerung und Tonaufnahme über I²S | |
| ICS-43434 | Digitales Mikrofon mit Windschutz, ohne automatische Pegelanpassung | 16 000 / s |
| BMP390 | Luftdruck und Temperatur (Primärmission), Höhe | 1 / s |
| ICM-20948 | Beschleunigung und Drehrate: Start, Pendeln, Begleitexperiment | 120 / s |
| GPS-Modul | Position und gemeinsame Zeitbasis | 1 / s |
| Funkmodul | Primärdaten live an die Bodenstation | 1 / s |
| microSD | Speicher für alle Rohdaten | |
| Gehäuse, Fallschirm | 3D-Druck; Fallschirm aus Ripstop-Nylon, selbst genäht |
Am Boden
| Gerät | Aufgabe |
|---|---|
| Signalhorn 12 V | Elektrisches Schiffshorn, 125 dB, schaltet Tonblöcke |
| Mikrocontroller mit GPS | Schaltet das Horn über ein Relais und speichert jeden Block mit GPS-Zeit |
| Bodenstation | Funkempfänger mit Antenne und Laptop |
| Schallpegelmesser | Pegel und Richtwirkung des Horns |
| Handwindmesser | Wind am Boden |
Begleitexperiment
Höhe aus der Beschleunigung
Aus den Daten des Beschleunigungssensors berechnen wir durch zweifaches Aufsummieren eine eigene Höhenkurve. Wir erwarten nicht, dass sie genauer ist als Barometer und GPS. Wir untersuchen, wie schnell sich kleine Messfehler aufsummieren, und zeigen damit an eigenen Daten, warum echte Flugsysteme mehrere Sensoren kombinieren.