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DETONATION : Prédiction et optimisation des sources acoustiques à l'aide de l'apprentissage profond

DETONATION : Prédiction et optimisation des sources acoustiques à l'aide de l'apprentissage profond
DETONATION:声学来源的预测和优化 — laide de lapprentissage profond
批准号:
568515-2021
负责人:
Moreau, StephaneS
金额:
$2.84万
依托单位:
依托单位国家:
加拿大
项目类别:
Alliance Grants
财政年份:
2022
资助国家:
加拿大
项目状态:
已结题
起止时间:
2022-01-01 至 2023-12-31

项目摘要

项目成果

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Traditionnellement, la nuisance sonore a toujours été une problématique au coeur de l'aviation moderne avec l'avènement du turboréacteur. En conséquence, des normes de niveaux de bruit de plus en plus draconiennes ont été appliquées autour des aéroports. De plus, l'augmentation continue du taux de dilution des moteurs fait que le bruit de jet a sans cesse diminué au profit du bruit de la soufflante sur les trois points de certification des avions. Enfin, l'apparition de nouvelles technologies comme les drones ou les taxis volants urbains avec des hélices multiples et systèmes de propulsion distribuée ne fait qu'accentuer la part prépondérante du bruit généré par les machines tournantes dans les moyens de transport aérien. Sa prédiction et sa réduction est donc un enjeu sociétal majeur. Durant les dix dernières années, des progrès significatifs ont été réalisés dans le développement de modèles analytiques capables de prédire le bruit de tout type de machine tournante (ventilateur basse vitesse, turbomachine haute vitesse, en champ libre ou caréné) avec la rapidité et la précision nécessaire au prédimensionnement. Une plateforme logicielle Optisound a été ainsi développée par le partenaire industriel Optis en partenariat avec l'université de Sherbrooke pour commercialiser cette solution et ainsi favoriser la réduction du bruit dans tous les secteurs industriels. Néanmoins, certains modèles physiques ont encore des limitations ou reposent sur des bases d'essais limitées. De plus, les modèles les plus sophistiqués sont encore trop lents pour être intégrés efficacement dans une boucle d'optimisation. Le présent projet se propose d'adresser ces limitations en utilisant plusieurs techniques d'intelligence artificielle pour développer de nouveaux modèles analytiques, pour accélérer leur exécution à des fins d'optimisation et aussi pour étendre le champ d'application aéroacoustique d'Optis. Optis améliorera ainsi non seulement sa solution logicielle unique mais aussi son champ de compétence, pour les bénéfices du Québec et du Canada.
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S1pr3介导巨噬细胞M2型极化促进口腔黏膜下纤维化发展的机制研究
  • 批准号:
    2026JJ81699
  • 项目类别:
    省市级项目
  • 资助金额:
    --
  • 批准年份:
    2026
  • 负责人:
    原振英
  • 依托单位:
基于Spns2/S1P/S1PR4轴调控NLRP3棕榈酰化探讨芍药苷改善CKD的作用机制
  • 批准号:
    2026JJ50632
  • 项目类别:
    省市级项目
  • 资助金额:
    --
  • 批准年份:
    2026
  • 负责人:
    卢瑞瑞
  • 依托单位:
长双歧杆菌通过促进胆汁酸代谢抑制S1PR2信号而减轻脑出血的神经损伤:肠-脑轴视角
  • 批准号:
    2026JJ81763
  • 项目类别:
    省市级项目
  • 资助金额:
    --
  • 批准年份:
    2026
  • 负责人:
    刘嵩
  • 依托单位: