ITR/ACS :Collaborative Research: Advanced Algorithms for Visualizing Sources of Noise and Vibrations of Complex Structures

ITR/ACS:合作研究:复杂结构噪声和振动源可视化的高级算法

基本信息

  • 批准号:
    0081270
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 49.88万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Continuing Grant
  • 财政年份:
    2000
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2000-09-01 至 2005-09-30
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

The goal of this project is to develop advanced algorithms for visualizing the sources of noise and vibrations of complex vibrating structures based on simple measurements of acoustic pressures. The software developed will provide an efficient, robust, and user-friendly tool to practicing engineers concerned with identification and control of noise and vibration. For example, this will allow aircraft designers to reduce the amount of noise inside the passenger cabin of an airplane, or make quieter cars. This project will address mathematical, computational, and engineering issues related to finding the source of acoustic radiation from a vibrating structure, also known as acoustic holography. This process involves determining the vibrational patterns in a structure based on simple acoustic pressure measurements from an array of microphones near the structure. The mathematical part of acoustic holography is an inverse problem, the direct problem being to determine the radiated acoustic pressure field in the fluid medium, given the vibration responses of the structure. Inverse problems such as this are ill-posed, thus requiring effective regularization techniques as filters. In this project, the researchers will pool their expertise and experience in advanced computational science, mathematical analysis, and mechanical engineering to elevate the acoustic holography to a higher level for solving engineering noise and vibration problems in a cost-effective manner. The algorithms and regularization techniques will be firmly based on current work in numerical linear algebra, mathematical analysis, and engineering practice. Iterative methods will be developed to provide fast computational techniques for both the single layer and Helmholtz-Kirchhoff integral equation methods. Estimates of stability and accuracy will be established to provide guidance for optimal regularization strategies, measurement locations, and number of expansion functions for the Helmholtz Equation Least Squares (HELS) method and combined HELS (CHELS) method. Experimental validation of the methods will be carried out for both interior and exterior regions on an aircraft cabin and a vehicle front end.
该项目的目标是开发先进的算法,用于基于简单的声压测量来可视化复杂振动结构的噪声和振动源。开发的软件将提供一个有效的,强大的,用户友好的工具,实践工程师关心的识别和控制的噪声和振动。 例如,这将允许飞机设计师减少飞机客舱内的噪音量,或制造更安静的汽车。该项目将解决与寻找振动结构声辐射源(也称为声全息术)相关的数学、计算和工程问题。该过程涉及基于来自结构附近的麦克风阵列的简单声压测量来确定结构中的振动模式。声全息术的数学部分是一个反问题,直接问题是确定流体介质中的辐射声压场,给定结构的振动响应。像这样的逆问题是不适定的,因此需要有效的正则化技术作为过滤器。在这个项目中,研究人员将汇集他们在先进的计算科学,数学分析和机械工程方面的专业知识和经验,将声全息技术提升到更高的水平,以具有成本效益的方式解决工程噪声和振动问题。算法和正则化技术将牢固地基于数值线性代数,数学分析和工程实践中的当前工作。将开发迭代方法,为单层和Helmholtz-Kirchhoff积分方程方法提供快速计算技术。将建立稳定性和准确性的估计,为亥姆霍兹方程最小二乘(HELS)方法和组合HELS(CHELS)方法的最佳正则化策略、测量位置和展开函数的数量提供指导。该方法的实验验证将在飞机机舱和车辆前端的内部和外部区域进行。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Thomas DeLillo其他文献

Thomas DeLillo的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

相似国自然基金

冠心宁片改善急性冠脉综合征(ACS)冠脉微循环障碍的价值及其智能预测模型的构建
  • 批准号:
    2024QC-B1009
  • 批准年份:
    2024
  • 资助金额:
    5.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
基于CTA影像的急性冠状动脉综合征(ACS)智能诊断关键技术研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2024
  • 资助金额:
    0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
自噬调控皮肤紧密连接蛋白降解促进ACS张力性水泡形成
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2024
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
GNB3联合光谱CT冠周脂肪组学预警ACS后心血管不良事件的模型构建
  • 批准号:
    82302186
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    30 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
let-7b介导血小板自噬调控ACS血小板活化及血栓形成的机制研究
  • 批准号:
    82360077
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    32 万元
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
酰基辅酶A合成酶ACS-2对线虫帕金森疾病模型的调控研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    30 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
拓扑结构为acs的三核Eu-MOF的合成、柔性研究及生物检测性能研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    30 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
基于“心合小肠”理论探讨肠道微生物对痰瘀互结证ACS血小板高反应性的影响及机制
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2021
  • 资助金额:
    30 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
基于队列研究的 NSTE-ACS 临床先验概率评分及急性胸痛患者分层诊疗策略的构建
  • 批准号:
    21Y11902200
  • 批准年份:
    2021
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
乙烯合成关键酶ACS双酶活性的生物学功能与分子演化研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    58 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似海外基金

Collaborative study for surgical quality improvement between NCD and ACS-NSQIP
NCD 与 ACS-NSQIP 提高手术质量的合作研究
  • 批准号:
    16K10437
  • 财政年份:
    2016
  • 资助金额:
    $ 49.88万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Collaborative Research: Adapting IMMEX to Provide Problem Solving Assessment Materials from the ACS Exams Institute
合作研究:采用 IMMEX 提供来自 ACS 考试研究所的问题解决评估材料
  • 批准号:
    0511945
  • 财政年份:
    2005
  • 资助金额:
    $ 49.88万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: Adapting IMMEX to provide problem solving assessment materials from the ACS Exams Institute
合作研究:采用 IMMEX 提供来自 ACS 考试研究所的问题解决评估材料
  • 批准号:
    0512526
  • 财政年份:
    2005
  • 资助金额:
    $ 49.88万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: Adapting IMMEX to Provide Problem Solving Assessment Materials from the ACS Exams Institute
合作研究:采用 IMMEX 提供来自 ACS 考试研究所的问题解决评估材料
  • 批准号:
    0512203
  • 财政年份:
    2005
  • 资助金额:
    $ 49.88万
  • 项目类别:
    Standard Grant
ITR: Collaborative Research: (ACS+NHS)-(dmc+soc): Machine Learning for Sequences and Structured Data: Tools for Non-Experts
ITR:协作研究:(ACS NHS)-(dmc soc):序列和结构化数据的机器学习:非专家工具
  • 批准号:
    0428193
  • 财政年份:
    2004
  • 资助金额:
    $ 49.88万
  • 项目类别:
    Standard Grant
ITR: Collaborative Research: (ACS+NHS)-(dmc+soc): Machine Learning for Sequences and Structured Data: Tools for Non-Experts
ITR:协作研究:(ACS NHS)-(dmc soc):序列和结构化数据的机器学习:非专家工具
  • 批准号:
    0427594
  • 财政年份:
    2004
  • 资助金额:
    $ 49.88万
  • 项目类别:
    Standard Grant
ITR: Collaborative Research: (ACS+NHS)-(dmc+soc): Machine Learning for Sequences and Structured Data: Tools for Non-Experts
ITR:协作研究:(ACS NHS)-(dmc soc):序列和结构化数据的机器学习:非专家工具
  • 批准号:
    0427206
  • 财政年份:
    2004
  • 资助金额:
    $ 49.88万
  • 项目类别:
    Standard Grant
ITR/ACS: Collaborative Research LinBox: A Generic Library for Seminumeric Black Box Linear Algebra
ITR/ACS:协作研究 LinBox:半数值黑盒线性代数通用库
  • 批准号:
    0113121
  • 财政年份:
    2001
  • 资助金额:
    $ 49.88万
  • 项目类别:
    Standard Grant
ITR/ACS: Collaborative Research - Linbox: A Generic Library for Seminumeric Black Box Linear Algebra
ITR/ACS:合作研究 - Linbox:半数值黑盒线性代数通用库
  • 批准号:
    0113463
  • 财政年份:
    2001
  • 资助金额:
    $ 49.88万
  • 项目类别:
    Standard Grant
ITR: Collaborative Research: ITR/ACS: Computational Techniques for Applied Bioinformatics
ITR:合作研究:ITR/ACS:应用生物信息学计算技术
  • 批准号:
    0085801
  • 财政年份:
    2000
  • 资助金额:
    $ 49.88万
  • 项目类别:
    Standard Grant
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了