Determinação da melhor malha quadrada no cálculo da intensidade útil numa placa
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2016 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) |
Texto Completo: | https://app.uff.br/riuff/handle/1/11624 |
Resumo: | Grande parte dos fenômenos acústicos é modelada por meio de equações diferenciais. Dessa forma, o processo para obter as grandezas acústicas muitas vezes utiliza métodos numéricos como elementos finitos, elementos de contorno ou diferenças finitas para obter a solução aproximada. O presente trabalho fundamenta-se em um modelo matemático, proposto por [2], para identificações das regiões de uma fonte sonora que contribuem para o ruído. O método mostrou-se eficiente ao filtrar os componentes não radiantes em uma placa. Entretanto, por tratar-se de um problema de domínio exterior e um método de resolução com elevado custo computacional, é fundamental ter um tempo computacional razoável sem comprometer a qualidade dos resultados numéricos. Uma metodologia para o número ideal de elementos de contorno numa malha quadrada é descrita nesse trabalho. Por um critério de escolha e feito por meio de medições simuladas do nível potência sonora em conjunto com redes neurais artificiais, um método inspirado no sistema neural humano e robusto na aproximação funcional de sistemas complexos. Os padrões de comportamento da melhor malha são aprendidos e um parâmetro aceitável e apresentado automaticamente em boa parte dos casos estudados |
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Determinação da melhor malha quadrada no cálculo da intensidade útil numa placaIdentificação de fontes sonorasIntensidade útilMétodo de elementos de contornoRedes neurais artificiaisRede neural artificialAcústicaProdução intelectualSound source identificationUseful intensityBoundary element methodArtificial neural networksGrande parte dos fenômenos acústicos é modelada por meio de equações diferenciais. Dessa forma, o processo para obter as grandezas acústicas muitas vezes utiliza métodos numéricos como elementos finitos, elementos de contorno ou diferenças finitas para obter a solução aproximada. O presente trabalho fundamenta-se em um modelo matemático, proposto por [2], para identificações das regiões de uma fonte sonora que contribuem para o ruído. O método mostrou-se eficiente ao filtrar os componentes não radiantes em uma placa. Entretanto, por tratar-se de um problema de domínio exterior e um método de resolução com elevado custo computacional, é fundamental ter um tempo computacional razoável sem comprometer a qualidade dos resultados numéricos. Uma metodologia para o número ideal de elementos de contorno numa malha quadrada é descrita nesse trabalho. Por um critério de escolha e feito por meio de medições simuladas do nível potência sonora em conjunto com redes neurais artificiais, um método inspirado no sistema neural humano e robusto na aproximação funcional de sistemas complexos. Os padrões de comportamento da melhor malha são aprendidos e um parâmetro aceitável e apresentado automaticamente em boa parte dos casos estudadosMost acoustic phenomena are modeled using differential equations. Thus, the process for obtaining acoustic quantities often uses numerical methods such as finite elements, boundary elements or finite differences to obtain the approximate solution. The present work is based on a mathematical model proposed by [2] to identify the regions of a sound source that contribute to noise. The method proved efficient when filtering the non-radiant components in a plate. However, because it is an external domain problem and a high computational cost resolution method, it is essential to have a reasonable computational time without compromising the quality of the numerical results. A methodology for the optimal number of elements of contour in a square mesh is described in this paper. By a criterion of choice and made by simulated sound power level measurements in conjunction with artificial neural networks, a method inspired by the human neural system and robust in the functional approximation of complex systems. The best mesh behavior patterns are learned and an acceptable parameter and automatically presented in most of the cases studied54 f.Corrêa Junior, Cleber de AlmeidaCorrêa, Rosilene Abreu PortellaPereira, Thiago JordemSousa, Ricardo SilveiraPerrú, Luís Filipe Pereira2019-10-08T19:40:11Z2019-10-08T19:40:11Z2016info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfhttps://app.uff.br/riuff/handle/1/11624Aluno de Graduaçãohttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/CC-BY-SAinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)instname:Universidade Federal Fluminense (UFF)instacron:UFF2023-03-28T17:57:20Zoai:app.uff.br:1/11624Repositório InstitucionalPUBhttps://app.uff.br/oai/requestriuff@id.uff.bropendoar:21202024-08-19T10:55:36.055478Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) - Universidade Federal Fluminense (UFF)false |
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