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SUMMARY:Tavoosi: Data mining of weather conditions for sound propagation in the atmosphere
DESCRIPTION:In the context of the auralization of acoustic scenes in outdoor scenarios\, the effects of the atmosphere on sound propagation are of crucial importance. Ray tracing is a common method for tracking paths between sources and receivers and can be used to compute atmospheric transfer functions when the height-dependent physical properties of the atmosphere are known. Based on weather data from measurements\, atmospheric properties in stratified media are evaluated by statistical analysis and their influence on atmospheric transfer functions is studied.\nMelden Sie sich hier an um die Einladung zu dem Vortrag per E-Mail zu erhalten.\nRegister here to receive the invitation to this talk via E-Mail. \nZoom-Meeting-ID: 942 6727 0949\nPasswort: 471448
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SUMMARY:Abi Raad: Transfer path analysis of Ultrasonic Metal Welding
DESCRIPTION:Ultrasonic Metal Welding (USMW) is a technique used for numerous industrial applications. However\, the welding process is in fact poorly known\, leading to unexplained variations of strength.\nThis presentation will show some recent work about studying the welding process based on measurements and the most recent model from the literature. From the literature model\, a theoretical transfer function was derived. This transfer function was then compared to the measurements\, and a percentage fit was calculated\, to see how well the theoretical model fits the measurements. \nMelden Sie sich hier an um die Einladung zu dem Vortrag per E-Mail zu erhalten.\nRegister here to receive the invitation to this talk via E-Mail. \nZoom-Meeting-ID: 976 5392 3610\nPasswort: 574408
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SUMMARY:Herrmann: Machine Learning zur Modellierung des Kanteneffekts bei porösen Absorbern
DESCRIPTION:Theoretischen Modellen für das Schallfeld über porösen Absorbern liegt in der Regel die Annahme einer mindestens in einer Dimension unendlich ausgedehnten Materialschicht zugrunde. In der praktischen Anwendung\, zum Beispiel bei der inversen Bestimmung von Material- oder Oberflächeneigenschaften aus Schalldruckmessungen über allseitig finiten Proben\, haben derartige analytische Ansätze entsprechend Grenzen\, sodass zusätzliche Beugungsfelder an den Kanten dort nicht berücksichtigt werden. In dieser Arbeit wird daher ein Ansatz basierend auf überwachtem maschinellen Lernen zur Modellierung des Kanteneffektes vorgestellt\, der exemplarisch sowohl für Support-Vector-Machines als auch für neuronale Netze untersucht wird. Die beugungsbedingten Abweichungen zwischen dem analytischen Modell von Allard et al. und numerischen FEM-Berechnungen quadratischer Absorberproben werden dabei als Zielwerte für das Training verwendet\, wobei neben Strömungswiderstand\, Materialdicke und Kantenlänge der Probe\, ebenfalls die Frequenz sowie die Positionen der Schallquelle und des Empfängers variiert werden. Die so trainierten Modelle lieferten in allen untersuchten Fällen überzeugende Ergebnisse und stellen eine signifikante Verbesserung zum rein analytischen Modell ohne Kanteneffektkorrektur dar. \nMelden Sie sich hier an um die Einladung zu dem Vortrag per E-Mail zu erhalten.\nRegister here to receive the invitation to this talk via E-Mail. \nZoom-Meeting-ID: TBA\nPasswort: TBA
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