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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。
基于 GPS 的便携式撞击测试的初步结果...
目前，评估弹道武器（如舰炮、野战炮或导弹）性能的方法依赖于广泛的测试范围仪器（如地面雷达跟踪系统）和/或现场观察员。许多此类测试系统需要定期重新测量和校准，以确保获得准确的评分，并且在测试不同的操作场景时提供有限的灵活性（在固定测试范围的情况下，必须移动武器系统以测试更短或更大的操作范围）。或许，在技术上最具挑战性的武器系统之一中，需要使用准确的测试仪器来支持舰炮的性能。固定测试范围通常需要较长且昂贵的运输时间，因为舰船必须定期测试其枪支或导弹系统的性能。使用 GPS 技术，结合传统的基于声学的定位方法，可以随时在任何海洋中以最低成本准确评估此类武器。
低频主动声学作为关键反潜战技术的出现
第二次世界大战后的三十年间，美国利用苏联潜艇的高声源水平实现了远距离探测，在战略和战术反潜战中取得了无与伦比的成功。20 世纪 80 年代安静的苏联潜艇的出现要求美国必须开发新的革命性潜艇探测方法，才能继续实现其传统的反潜战效能。由于低频主动声学不受静音措施的影响，因此有人提议用低频主动声学来替代传统的无源声学传感器系统。作为美国海军紧急计划的一部分，目前正在研究这项技术背后的基础科学和物理学，但美国及其北约盟国已经开始开发使用低频主动声学的声纳。虽然这些首批系统尚未在深水中投入使用，但目前正在研究将这项技术应用于第三世界浅水区，并预测对手可能采取的潜在对策。
低频主动声学作为关键反潜战技术的出现
第二次世界大战后的三十年间，美国利用苏联潜艇的高声源水平实现了远距离探测，在战略和战术反潜战中取得了空前的成功。20 世纪 80 年代，安静的苏联潜艇的出现要求美国必须开发新的革命性潜艇探测方法，才能继续实现其传统的反潜战效能。由于低频主动声学不受消音措施的影响，因此有人提议用低频主动声学来替代传统的被动声学传感器系统。作为美国海军一项紧急计划的一部分，目前正在研究这项技术背后的基础科学和物理学，但美国及其北约盟国已经开始开发使用低频主动声学的声纳。虽然这些首批系统尚未在深水中投入使用，但也在进行研究，以将这项技术应用于第三世界浅水区，并预测对手可能开发的潜在对策。
EASEE 传感器和发射器环境意识...
• 现已推出的版本 4 可实现具有复杂地形属性和 3D 大气场的计算。EASEE 中的许多高级信号传输模型都利用了这些功能，包括声学的抛物线方程方法和具有植被和建筑物的概率视线计算。• 核心功能（“EASEE OS”）的技术就绪水平 (TRL) 为 6。新功能正在不断涌现，尤其是 RF、成像和化学生物建模，这些功能的 TRL 较低（3-5）。• 用户友好的基于 MATLAB 的“独立”版本可用于 Windows 或 Mac 操作系统。• ArcGIS EASEE 工具栏提供了一种在 ArcMap 10.4 中无缝运行 EASEE 计算的方法。• EASEE Web 服务有助于集成到各种基于 Web 的计算环境中。• 由陆军快速创新基金 (RIF) 和物理安全企业分析小组 (PSEAG) 资助的过渡。其他过渡包括 JPEO CBRND、NGIC 和美国海岸警卫队。
改善现实中语音分离的概括 -
在各种声学环境中，在各种声音环境中实现强大的语音分离，并带来了一个开放的挑战。尽管现有的数据集可用于训练分离器以获取特定方案，但它们并未在各种现实世界中概括地概括。在本文中，我们提出了一条新型的数据模拟管道，该管道从一系列声学环境和内容中产生各种培训数据，并提出了新的培训范式，以提高一般语音分离模型的质量。具体来说，我们首先引入AC-SIM，AC-SIM是一种数据模拟管道，该管道结合了内容和声学的广泛变化。然后，我们将多个培训目标纳入置换不变训练（PIT），以增强训练有素的模型的分离质量和概括。最后，我们在分离界和基准之间进行了全面的观察和人类听力实验，以验证我们的方法，从而对非同源和现实世界测试集进行了实质性改进。索引术语：语音分离，数据模拟，多损失优化
弦乐器的科学
弦乐器几乎存在于所有音乐文化中。弓弦乐器是交响乐团的支柱，它们被广泛用作独奏乐器和室内乐。吉他在流行音乐和古典音乐中都得到了广泛的应用。钢琴可能是所有乐器中最通用的，不仅广泛用于与其他乐器合奏，还被广泛用作独奏乐器，并为独奏乐器和人声伴奏。在这本书中，不同的作者将讨论拨弦乐器、弓弦乐器和锤弦乐器以及它们的电子对应物的科学。我们试图用最少的数学来讲述科学研究的迷人故事，以最大限度地提高本书对演奏者和乐器制造者以及音乐声学的学生和研究人员的实用性。然而，有时很难将科学的精确数学语言中的想法“翻译”成文字，所以我们包括了一些基本的数学方程来表达这些想法。讨论所有的弦乐器家族是不可能的。有些乐器的研究比其他乐器多得多。希望本书中的讨论将有助于鼓励音乐家和科学家进一步进行科学研究。
高科技系统和材料（HTSM）
应用力学和数据分析（AMDA）组的研究集中在基于非线性物理学的模型与数据的无缝集成。我们的重点是系统（结构），组件及其元素的非线性动力学建模，例如见图1。特殊兴趣是向机器人技术和高科技机器中的刚体和软体动力学支付的，以及在不确定性和未知接口的存在下的系统/结构动力学（触点），请参见图。2。这些模型随着设计参数的变化而增强，目的是针对机械安全系统/机器的最佳设计。为了预测机械成分的老化，我们着重于宏观，中，微结构水平上发生的损伤机制的建模和实验研究，请参见图1和图4。由于这些基本上是由于无法完全控制制造过程而发生的变化的特征，因此我们以不确定性增强的非线性机械模型扩展了动力学模型。重点是复合材料，例如热塑性复合材料和混凝土。开发的描述还包括缺乏有关材料/机器状态或边界/激发条件的专家知识。接下来，在我们的小组中，我们还拥有有关声学的主动噪声控制和建模的专业知识，请参见图3。
用于海洋可再生资源环境监测的声纳...
随着传统工业的发展和新兴工业的出现，人类对世界海洋的探索也日益加深。一个新兴且快速增长的产业是海洋可再生能源。过去几十年来，能够将溪水、波浪、风和潮汐中所含能量进行转化的技术发展速度加快。这种增长得益于社会对我们所处环境的福祉的明显认识。这使人类渴望实施能够更好地应对自然环境的技术。然而，这种环境意识也可能给新的可再生能源项目的批准带来困难，如海上风电、波浪和潮汐能发电场。从中吸取的教训是，在批准测试和部署海洋可再生能源技术的许可时，缺乏一致的环境数据可能会成为僵局。例如，欧盟的大多数成员国都要求在海洋可再生能源技术投入使用和退役时实施严格的环境监测计划。为了满足如此高的要求，同时促进海洋可再生能源行业的发展，需要建立收集多变量数据的长期环境监测框架，以持续向技术开发商、运营商以及公众提供数据。基于主动声学的技术可能是最