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: Université de Sherbrooke
• 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
• 起止时间: 2022-01-01 至 2023-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://www.nserc-crsng.gc.ca/ase-oro/Details-Detailles_eng.asp?id=754340
• 关键词: DETONATION; Pr; diction; et; optimisation

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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