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韩国釜山大学开发出基于深度学习的逆向设计方法 可制造出强大的隔音材料

在城市地区,交通、建筑活动和工厂产生的噪音污染越来越普遍,严重影响人们的健康,造成压力、睡眠障碍和心血管问题。因此,人们提出了各种降噪方法,例如物理阻隔声音路径和主动噪声控制。然而,由于声音是通过空气传播,物理上阻隔声音也会导致通风不良,这就突显了同时实现声音衰减和通风研究的必要性。

声学超材料(AM)具有独特的声学特性,已被广泛研究作为前景广阔的解决方案。最近,科学家们提出一种被称为通风声谐振器(VAR)的新型AM,仅使用几何形状就能操纵声波和气流。它可以通过紧凑的结构阻挡低频噪音,同时保持通风。

VAR由波导管组成,该波导管可将声波引导到能捕获声波的谐振腔。但要发挥其性能,VAR需要一种在目标峰值频率上对宽带声音衰减进行优化的功能形状。然而,传统的分析设计方法只能进行相对简单的参数化设计,不能用于实现具有复杂几何形状的VAR。

据外媒报道,为解决这一局限性,韩国釜山大学(Pusan National University)机械工程学院副教授Sang-Min Park领导的研究团队开发出基于深度学习的创新逆向设计方法。相关研究成果已发表在期刊《人工智能的工程应用》(Engineering Applications of Artificial Intelligence)上。

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