O docente do PPGEC, Eric Brandão Carneiro, tem um artigo publicado no Journal of the Acoustical Society of America (JASA), Qualis A2 e que tem acesso livre. 

A pesquisa é fruto da colaboração entre a Universidade Técnica de Munich (TUM) e a Engenharia Acústica da UFSM.

O artigo introduz uma metodologia para analisar o campo acústico sobre uma camada de material poroso não-localmente reativo. O trabalho é baseado no método das fontes discretas complexas e a computação do campo acústico é eficiente e precisa no campo próximo e distante. Além disso, ele permite a computação de múltiplas combinações fonte-receptor em um único passo, o que reduz o custo computacional. A metodologia proposta serve para a predição da impedância e absorção sonora in situ e para mais aplicações como a detecção de objetos em sistemas com múltiplas camadas.

Acesse para ler o artigo em: https://asa.scitation.org/doi/10.1121/10.0007065

Também no fim de Outubro o professor Eric Brandão Carneiro apresentou um artigo no Euronoise 2021, que trata da determinação do coeficiente de absorção com machinelearning.

A pesquisa é fruto de uma colaboração multilateral entre a Engenharia Acústica da UFSM, KTH (Suécia), DTU (Dinamarca), Siemens (Bélgica) e NTNU (Noruega). O artigo introduz um framework para o treinamento de uma rede neural convolucional usada para mapear dados coletados com um arranjo de microfones ao coeficiente de absorção de materiais porosos. O objetivo central é treinar um modelo capaz de mitigar com eficiência os erros causados pela influência do tamanho finito da amostra. Os dados para treinamento, validação e teste foram computados numericamente usando o método dos elementos de contorno (BEM), com aproximadamente 300000 casos. Demonstra-se que a rede é capaz de aproximar bem o coeficiente de absorção (como se a amostra fosse infinita) de uma ampla gama de casos.

Acesse o link para ler a pesquisa na íntegra: Learning the finite size effect for in-situ absorption measurement