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Universidade Federal de Santa catarina (UFSC)
Programa de Pós-graduação em Engenharia, Gestão e Mídia do Conhecimento (PPGEGC)
Detalhes do Documento Analisado

Centro: Não Informado

Departamento: Não Informado

Dimensão Institucional: Pós-Graduação

Dimensão ODS: Econômica

Tipo do Documento: Tese

Título: BEAMFORMING CONSIDERANDO DIFRAÇÃO ACÚSTICA EM SUPERFÍCIES CILÍNDRICAS

Orientador
  • SAMIR NAGI YOUSRI GERGES
Aluno
  • WILLIAM D ANDREA FONSECA

Conteúdo

Beamforming é uma técnica de processamento de sinais, já conhecida por suas aplicações em antenas e radioastronomia. é, essencialmente, uma técnica de localização de fontes baseada na conformação de feixes de onda de uma dada direção ou região no espaço. sua aplicação em acústica foi iniciada de forma rústica na primeira grande guerra. todavia, os avanços que propiciaram a criação da imagem acústica são datados a partir da década de 1970. este trabalho propõe a aplicação da técnica considerando que os sensores estão em uma estrutura rígida e cilíndrica, sendo que o campo externo é o objeto de interesse. deste modo, as fontes sonoras ao redor do cilindro serão detectáveis e passíveis de visualização. para tal, diferente do comumente aplicado, não somente o campo livre é considerado, mas também o campo de difração acústica sobre o cilindro. a modelagem analítica do problema é desenvolvida e adaptada para a aplicação do algoritmo de beamforming com o intuito de visualizar as fontes sonoras. além disso, para a comprovação da física e discussão de resultados, métodos numéricos são avaliados. o método de elementos de contorno (mec ou bem) é utilizado para avaliação do problema de maneira genérica, visto que quase todos os tipos de estruturas podem ser modelados em seu domínio. há, então, um estudo sobre a malha utilizada, correlacionando com erros na localização da fonte sonora dos mapas de beamforming. por conseguinte, há a apresentação de um método de otimização baseado em algoritmo genético para o posicionamento dos sensores na superfície do cilindro, de modo a evitar lóbulos laterais, fontes espelho e maximizar a faixa dinâmica. por fim, há uma seção de comentários sobre os métodos empregados com relação ao desempenho na localização das fontes, e novas linhas de pesquisa que as contribuições deste trabalho podem abrir.

Índice de Shannon: 3.93461

Índice de Gini: 0.931597

ODS 1 ODS 2 ODS 3 ODS 4 ODS 5 ODS 6 ODS 7 ODS 8 ODS 9 ODS 10 ODS 11 ODS 12 ODS 13 ODS 14 ODS 15 ODS 16
4,58% 6,11% 4,67% 6,41% 6,11% 6,26% 4,69% 8,53% 10,19% 3,46% 7,01% 5,28% 4,04% 7,16% 5,42% 10,10%
ODS Predominates
ODS 9
ODS 1

4,58%

ODS 2

6,11%

ODS 3

4,67%

ODS 4

6,41%

ODS 5

6,11%

ODS 6

6,26%

ODS 7

4,69%

ODS 8

8,53%

ODS 9

10,19%

ODS 10

3,46%

ODS 11

7,01%

ODS 12

5,28%

ODS 13

4,04%

ODS 14

7,16%

ODS 15

5,42%

ODS 16

10,10%