康明斯是全球电力公司的领导者，专注于设计，制造和销售用于公路和非公路用途的柴油和天然气发动机。除了遵守法规和达到客户每年愈加苛细的期望，康明斯希望在未来的要求和期望方面也保持领先。Frank Eberhardt是康明斯公司的一名NVH技术专家，专门从事柴油机噪声和振动测量，包括使用近场声学全息（NAH）和波束形成工具的噪声源识别。他在研发部门的任务是开发工具和流程，从而使发动机更安静。为此，康明斯致力于探索源可视化的最新技术。
普渡大学是一所非常受尊敬的研究型大学，有着与公司合作的悠久历史，为其研究生项目提供进一步的教育支持，并让专家可以将其各自研究领域推向极限。其中一位专家Stuart Bolton博士，是普渡大学机械工程教授，拥有30年的全息经验，并对声学和声场可视化方面有重点研究。1985年，他第一次了解了Brüel & Kjær的全息系统，当时Jørgen Hald和Bernard Ginn首次将声场空间转换（STSF）系统带到普渡大学，并进行了演示。
康明斯公司（美国印第安纳州哥伦布市）生产从2.8升到95升柴油和替代燃料发动机
康明斯的追求为寻求更安静的发动机，康明斯面临着许多需要考虑和克服的挑战。例如，不仅柴油发动机的前端已经是可能噪声源的雷区，而且为满足排放法规，对部件的需求逐渐提高，从而产生新的噪声贡献。据Frank Eberhardt介绍，越来越占主导地位的噪声贡献源自“对减排量的要求的不断提高，这对发动机和燃油系统提出了更多的要求，需要不断地提高气缸压力和燃油系统的压力才能适应这些要求。更高的系统压力对发动机NVH来说不是什么好事情。”这需要用更新更好的噪声识别方法和技术进行分析。
康明斯公司NVH技术专家Frank Eberhardt
并且由于噪声源可能相互影响，一些噪声源直到设计阶段完成后才会出现，而此时已经组装成为发动机的一部分。 例如，过高的燃油系统压力可能引起齿轮晃动，或者气缸压力峰值的增加可能在特定部件位置处产生燃烧噪声。 因此，如果实验、设计和分析团队不使用相同的工具，也会出现问题。如果发现某个问题的根源来自于另一个开发阶段，则该问题必须“转换”为可用于查找问题源的数据。
普渡大学的激情Bolton博士正在与他的研究生Tongyang Shi和Yangfan Liu合作，推动对各种噪声源（燃烧和机械）的空间定位技术和现有技术的前沿研究。他首先用NAH评估了各种噪声源（燃烧和机械）的当前位置。然而NAH有一个众所周知的限制，即频率上限与阵列的尺寸和其传感器的间距有关。传感器间距不得大于从噪声源发出的声波最大波长的一半。例如，传感器间隔为10厘米阵列的最大有效频率大约为1700 Hz。然而，宽带声全息（WBH）可以分析到高达三倍的频率。
普渡大学位于印第安纳州West Lafayette，以其高质量的工程专业而闻名，将于2019年迎来150周年纪念日
合作他们决定使用WBH理论方法，致力于寻找正确的工具组件，保证其多样性以集成定制软件和算法，并提供可在每个生产阶段使用的通用框架。使用一套通用的工具或框架是使实验、设计和分析保持一致的一种很好的方式，这样他们能够像团队一样使用相同的语言和功能。他们选用了PULSE™ LabShop，因为LabShop的适应性允许用户开发针对他们特定需求量身定制的算法和软件。这让Bolton博士和Eberhardt可以开发专用于柴油发动机的应用，并将其整合在PULSE LabShop框架和工具中。 因此，他们设计的工具不仅仅专用于所他们所关注的领域，而且内置在PULSE框架内，这意味着分析、实验和设计团队都可以使用同一套通用的工具。
Bolton教授（右）在雷·韦里克实验室会见了他的学生Tongyang Shi（左）和Yangfan Liu（中间），该实验室是普渡大学机械工程学院的研究生研究单位
宽带声全息Bolton博士及其团队的下一步计划是重现由Jørgen Hald开发的Brüel & Kjær WBH方法生成的数据。并按照Jørgen的建议，重新创建声场并消除虚假源。这些虚假源或鬼源在某些条件下会发生。这是WBH的一个重要特点；它采用迭代过程，因此能消除其他类似的源识别方法无法避免的鬼源问题。
Bolton博士和Eberhardt先生的第二个目标是开发一个他们之前必须建立的虚拟网格的替代策略。他们不再使用单极子的虚拟网格（向各个方向等量辐射的源网格），而是将更高阶、或多极的源（能够创建更复杂的波形）放置在需要辨别的目标声源（令人讨厌的噪音）的等效位置处，从而重现出更详细和准确的目标声源。
此外，他们正在研究利用辐射模态（分布在表面上的正交模态）而不是点源的方式，这样能够将辐射模态乘以表面速度以获得声功率。然后，为了有效地降低声功率，有必要减少表面速度与噪声模态之间的耦合。
更高的分辨率该项目仍在实施中，但他们取得了积极的成果。通过使用可在发动机整个设计过程中共用的工具，他们向创建更精确和更详细的声音图像的目标进发。他们正在努力提高设计过程的效率，并减少所需的步骤数，用于以后解决与噪音有关的问题。
