Theoretischen Modellen f\u00fcr das Schallfeld \u00fcber por\u00f6sen 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 Oberfl\u00e4cheneigenschaften aus Schalldruckmessungen \u00fcber allseitig finiten Proben, haben derartige analytische Ans\u00e4tze entsprechend Grenzen, sodass zus\u00e4tzliche Beugungsfelder an den Kanten dort nicht ber\u00fccksichtigt werden. In dieser Arbeit wird daher ein Ansatz basierend auf \u00fcberwachtem maschinellen Lernen zur Modellierung des Kanteneffektes vorgestellt, der exemplarisch sowohl f\u00fcr Support-Vector-Machines als auch f\u00fcr 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 f\u00fcr das Training verwendet, wobei neben Str\u00f6mungswiderstand, Materialdicke und Kantenl\u00e4nge der Probe, ebenfalls die Frequenz sowie die Positionen der Schallquelle und des Empf\u00e4ngers variiert werden. Die so trainierten Modelle lieferten in allen untersuchten F\u00e4llen \u00fcberzeugende Ergebnisse und stellen eine signifikante Verbesserung zum rein analytischen Modell ohne Kanteneffektkorrektur dar.<\/p>\n
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