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World File Search System声学
在电路量子声学动力学
我想到的是最近几个月，以及该项目面临的挑战，我不得不感谢许多对该项目的成功负责的人。首先要感谢Yiwen Chu教授给了我这个独特的机会，这完全改变了我的观点和职业指导。我深切感谢Ines C. Rodrigues博士的所有耐心和指导以及Yu Yang的所有耐心，并感谢他在洁净室里的所有支持和培训。我不能夸大我对他们投资于该项目的时间和精力的赞赏。此外，我衷心感谢Marius Bild，Andraz Omahen，Rodrigo Benevides博士，Stefan Pliging以及所有参与我们设备的设计，制造和测量的其他人以及该小组的其余部分，以在该项目的过程中提供他们的建议和友谊。
使用声流的声学诱导的微通道中的快速混合过程
近年来，各种出版物讨论了与微通道壁上尖锐的结构结合使用超声检查以实现快速混合的可能性。用超声操作通道时，锋利的边缘会振动并产生局部声流现象，从而导致流体的混合大大增强。使用低kHz范围内的声频率，波长远大于通道宽度，因此可以假定通道段的统一致动，包括锋利的边缘。在先前的工作中，我们在Comsol多物理学的声学模块中采用了新的声学流界面，以模拟两种相同的流体与不同物种浓度的混合，并在含有锋利的锋利，均匀间隔，均匀间隔，均匀的三角形边缘的2D或3D段中的不同物种浓度。我们的建模管道结合了压力和热雾声的声学流界面与背景流和稀释物种界面的运输以模拟两个不同的物种浓度的额外的层流界面。计算网格需要在锋利的边缘上高度完善，以解决粘性边界层。使用四个研究步骤解决模型，首先解决频域中的声学，然后计算声流流的固定解，层流背景流以及浓度场。
IEC国际技术与管理杂志 激光光声学光谱和成像
D.增加营养价值：发现纳米复合材料，纳米乳液和聚合物纳米颗粒适用于封装生物活性化合物（例如，氟替胺和维生素），以便在运输到目标的过程中保护它们[17]。ÿ食品质量：纳米技术可改善食物质量，食物味，质地和食物外观。除了安全评估[5，18]。ÿ热稳定性和光稳定性：显示出氰化素-3-葡萄糖苷（C3G）分子在Apo-recombenans大豆种子H-2（RH-2）内的内部腔内的封装，提高了C3G的热和光稳定性[19]。•鲁丁蛋白是一种具有重要药理活性的饮食中的avonoid，在水中易于溶于水，但在铁蛋白纳米局中的封装可以增强溶解度，并提高了热和紫外线辐射的稳定性[20]。•水分和生物利用度：使用天然食品成分生产纳米乳液，通过增强水分散体和生物利用度来提供脂溶性生物活性化合物[21]。•纳米颗粒添加了颜色或浅色：许多金属氧化物，例如二氧化钛和二氧化硅（SIO2）已被用来在
音乐厅声学 II - Radboud 存储库
韩国仁川经济自由区 — IFEZ — 艺术中心的新音乐厅设计正在进行中。该音乐厅将成为亚洲爱乐乐团的所在地。它有 1,700 多个座位，包括 150 个合唱团。将采用葡萄园座位安排，但舞台区域周围的座位将最小化，以形成坚固的舞台围栏。每个座位区都设计有侧墙，以增加声学亲密度。侧墙之间的平均宽度设计为小于 15 米，每个座位都安排在距离最近侧墙 7.5 米以内。所有侧墙均设计为倾斜，以引导第一次反射并改善观众区的空间印象。扩散器功能性地安装在舞台上光源的有效反射表面上。通过计算机模拟和比例建模研究设计考虑因素。
Barbara Zaparoli Cunha、Christophe Droz、Abdelmalek Zine、Stéphane Foulard、Mohamed Ichchou。应用于结构动力学和振动声学的机器学习方法综述。 2022. hal-03563614v2
机器学习 (ML) 的使用已迅速扩展到多个领域，并在结构动力学和振动声学 (SD&V) 中得到了广泛的应用。在前所未有的数据可用性、算法进步和计算能力的推动下，ML 从数据中揭示见解的能力不断增强，增强了决策、不确定性处理、模式识别和实时评估。SD&V 中的三个主要应用利用了这些优势。在结构健康监测中，ML 检测和预测可实现安全操作和优化的维护计划。在主动噪声控制和主动振动控制中，ML 技术可利用系统识别和控制设计。最后，所谓的基于 ML 的替代模型为昂贵的模拟提供了快速替代方案，从而实现了稳健且优化的产品设计。尽管该领域有许多研究成果，但尚未对其进行审查和分析。因此，为了跟踪和了解这些领域的持续整合，本文对 SD&V 分析中的 ML 应用进行了调查，阐明了当前的实施状态和新兴机遇。针对这三个应用，确定了基于科学知识的主要方法、优势、局限性和建议。此外，本文还探讨了数字孪生和物理引导 ML 在克服当前挑战和推动未来研究进展方面的作用。因此，该调查概述了 SD&V 中应用 ML 的现状，并引导读者深入了解该领域的进展和前景。
机器学习方法在结构动力学和振动声学中的应用综述
机器学习 (ML) 的使用已迅速扩展到多个领域，并在结构动力学和振动声学 (SD&V) 中得到了广泛的应用。在前所未有的数据可用性、算法进步和计算能力的推动下，ML 从数据中揭示见解的能力不断增强，增强了决策、不确定性处理、模式识别和实时评估。SD&V 中的三个主要应用利用了这些优势。在结构健康监测中，ML 检测和预测可实现安全操作和优化的维护计划。在主动噪声控制和主动振动控制中，ML 技术可利用系统识别和控制设计。最后，所谓的基于 ML 的替代模型为昂贵的模拟提供了快速替代方案，从而实现了稳健且优化的产品设计。尽管该领域有许多研究成果，但尚未对其进行审查和分析。因此，为了跟踪和了解这些领域的持续整合，本文对 SD&V 分析中的 ML 应用进行了调查，阐明了当前的实施状态和新兴机遇。针对这三个应用，确定了基于科学知识的主要方法、优势、局限性和建议。此外，本文还探讨了数字孪生和物理引导 ML 在克服当前挑战和推动未来研究进展方面的作用。因此，该调查概述了 SD&V 中应用 ML 的现状，并引导读者深入了解该领域的进展和前景。
对大型和中型开放计划中的声学环境的调查1
a（1）714.74 72 10.07 1.10混凝土31.5 22.7 22.7 2.6 lopo b（2）723.23 94 13.00 1.15混凝土15.7〜41.9〜10.9〜13.2 3.6 lopo c（2）723.23 94 13.23 94 13.00 1.15 Concrete 15.7 〜15.7 〜1.9 〜1.9 〜1.9 670.17 83 12.38 1.15 Concrete 15.7~37.2 10.9~13.2 3.6 LOPO E (2) 670.17 83 12.38 1.15 Concrete 15.7~37.2 10.9~13.2 3.6 LOPO F (2) 670.17 83 12.38 1.15 Concrete 15.7~37.2 10.9~13.2 3.6 LOPO G (2) 464.82 50 10.76 1.15 Concrete 15.7~25.7 10.9~13.2 3.6 LOPO H (2) 89.32 10 11.20 1.15 Concrete 11.5 6.9 3.6 MOPO I (2) 169.07 12 7.10 1.15 Concrete 16.0 10.7 3.6 MOPO J (2) 82.78 14 16.91 1.15 Concrete 10.8 7.7 3.6 Mopo K（2）82.78 14 16.91 1.15混凝土10.8 7.7 3.6 Mopo
科特迪瓦塔伊国家公园野生坎贝尔僧侣 (Cercopithecus Campbelli Campbelli) 的声音交流：声学灵活性和原始语法
本论文工作是科科迪大学（科特迪瓦阿比让）动物学和动物生物学实验室、雷恩大学认知和传播研究中心 2、UMR 6552 之间合作的结果- 雷恩大学动物和人类行为学实验室1、苏格兰圣安德鲁斯大学（英国）心理学实验室和瑞士研究中心通过泰猴项目 (TMP) 进行科学研究。因此，在这项工作结束时，我们首先感谢这些机构的负责人，他们同意合作，以使这项工作取得成果。我们特别感谢 Alban LEMASSON 博士和 Klaus ZUBERBUHLER 教授，感谢他们使这次合作成为可能，最重要的是感谢他们严谨地设计和遵循了这项工作。感谢他们的信任和财力、物质上的支持。我要感谢 Jean Emile GOMBERT 和 Eliezer Kouakou N'GORAN 教授对我的论文的指导、他们的可用性以及对实现和完成这项工作的坚定支持。我对 Martine HAUSBERGER 博士表示深深的谢意，感谢她在整个写作过程中欢迎我加入她的 UMR 6552（动物和人类行为学）单位，并同意担任本论文的报告员。我很自豪 Julia FISCHER 教授迅速而愉快地同意担任本论文的报告员并担任我的评审团成员。感谢您给予的荣誉。我谨向 Agnès LACROIX 博士表示感谢，感谢她同意担任我的评审团成员。也感谢她在写作过程中的支持。感谢 Antoine Némé TAKO 教授自发同意担任评审团成员。我们非常感谢他的空闲
异质自主水下航行器的合作声学导航方案
（UUV）。UUV 家族有两个独立的分支：遥控机器人 (ROV) 和自主水下机器人 (AUV)。每个分支都有其优点和局限性，以及特定的任务。AUV 和 ROV 之间的区别在于 AUV 采用“智能”，例如传感和自动决策。它们的“头脑”中预定义了操作计划，使它们能够自主执行任务。ROV 由人类在系绳（电缆、光纤等）基础上的通信链路的帮助下进行远程控制。然而，将 AUV 技术应用于 ROV（将其转变为“智能”ROV）正在减少这两个分支之间的差异。书名中原本就有“智能”二字，我觉得这个名字很贴切地揭示了UUV的发展趋势。所以，AUV是本书大部分文章的主题。
Xianbo Xiang、Lionel Lapierre、Bruno Jouvencel、Guohua Xu、Xinhan Huang。异构自主水下航行器的合作声学导航方案。水下航行器，第 27 章，InTech，第 525-538 页，2009 年，978-953-7619-49-7。�10.5772/6719�。�hal-00733797�
本书专门介绍无人水下航行器 (UUV)。众所周知，UUV 家族有两个独立的分支：遥控航行器 (ROV) 和自主水下航行器 (AUV)。每个分支都有其优点和局限性，以及特定的任务。AUV 和 ROV 之间的区别在于，AUV 采用“智能”，例如传感和自动决策。它们在“头脑”中预先定义了操作计划，使它们能够自主执行任务。ROV 由人类借助基于系绳（电缆、光纤等）的通信链路进行远程控制。然而，将 AUV 技术应用于 ROV（将其转变为“智能”ROV）正在减少这两个分支之间的差异。这本书的标题最初有“智能”一词，在我看来，它正确地揭示了 UUV 发展的趋势。因此，AUV 是本书中大多数文章的主题。