La caracterización acústica de materiales desempeña un papel importante en un gran número de aplicaciones industriales. Para lograr una caracterización adecuada del material es fundamental conocer sus parámetros intrínsecos. Sin embargo, la aparición y desarrollo de nuevos materiales hace esa tarea cada vez más difíciL Para caracterizar un material, es posible utilizar un enfoque paramétrico clásico: una vez elegido un modelo y su ley constitutiva, se estiman sus parámetros desconocidos ajustando los datos experimentales a la respuesta mecánica del modelo considerado. El inconveniente más relevante de esta metodología es que una elección errónea del modelo paramétrico puede llevar a obtener una respuesta muy alejada de los datos experimentales. El principal objetivo de esta tesis es presentar una metodología no paramétrica para caracterizar materiales acústicamente. Es una metodología basada en datos y evita la incertidumbre epistémica de una selección de modelo inadecuada, ya que la modelización matemática de los materiales se basa únicamente en las medidas experimentales disponibles. La metodología propuesta requiere la resolución numérica de un problema inverso para cada frecuencia de interés. Para ilustrar la eficiencia de la metodología, se realizan simulaciones numéricas utilizando datos reales de materiales porosos, viscoelásticos y poroelásticos.
The acoustic characterization of materials plays an important role in a wide range of industrial applications. To get a proper acoustic characterization of a material, the knowledge of its intrinsic parameters is fundamental. However, this task is becoming increasingly difficult due to the continuous development of new materials. A classical parametric approach can be used to perform the acoustic characterization of a material. Once a model and its constitutive law are chosen, their unknown parameters are estimated by fitting the experimental data with the mechanical response of the model. The main drawback of this methodology is that the wrong choice of the parametric model can lead to get a response far from the experimental data. The main pnrpose of this dissertation is to present a non-parametric methodology to characterize acoustically different materials. This data-driven methodology allows to avoid the epistemic uncertainty of an unsuitable model selection since the mathematical modeling of the materials is based only on the available experimental measnrements. The proposed methodology requires the numerical solution of an inverse problem at each frequency of interest. To illustrate the efficiency of the methodology, numerical simulations are performed by using real-world measnrements of porous, viscoelastic, and poroelastic materials.
A caracterización acústica de materiais xoga un papel importante nun gran número de aplicacións industriais. Co fin de obter una axeitada caracterización do material, é esencial coñecer os seus parámetros intrínsecos. Non obstante, a aparición e desenvolvemento de novas materiais fai que esta tarefa sexa cada vez máis difícil. Para caracterizar un material, é posible empregar un enfoque paramétrico clásico: unha vez escollido un modelo e a súa lei constitutiva, estímanse os seus parámetros descoñecidos axustando os datos experimentais á resposta mecánica do modelo elixido. A desvantaxe máis relevante desta metodoloxía é que unha elección errónea do modelo paramétrico pode levar a obter unha resposta moi afastada dos datos experimentais. O principal obxectivo desta tese é expoñer unha metodoloxía non paramétrica para caracterizar materiais acusticamente. É unha metodoloxía baseada en datos e evita a incerteza epistémica dunha selección de modelo inadecuada, xa que a modelización matemática dos materiais baséase únicamente nas medidas experimentais dispoñibles. A metodoloxía proposta require a resolución numérica dun problema inverso para cada frecuencia de interese. Para ilustrar a efectividade da metodoloxía, realízanse simulacións numéricas empregando datos reais de materiais porosos, visco elásticos e poroelásticos.
© 2001-2024 Fundación Dialnet · Todos los derechos reservados