Url | https://cimne.com/sgp/rtd/Project.aspx?id=937 | ||
Acronym | AC-METATECH-DES | ||
Project title | Noise mitigation via acoustic metamaterial technology: computational design and prototyping solutions | ||
Reference | TED2021-129413B-C21 | ||
Principal investigator |
Juan Carlos CANTE TERAN - jcante@cimne.upc.edu
Oriol LLOBERAS VALLS - olloberas@cimne.upc.edu |
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Start date | 01/12/2022 | End date | 31/03/2025 |
Coordinator | CIMNE | ||
Consortium members |
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Program | P.E. para Impulsar la Investigación Científico-Técnica y su Transferencia | Call | Proyectos Estratégicos Orientados a la Transición Ecológica y a la Transición Digital» 2021 |
Subprogram | Subprograma Estatal de Generación de Conocimiento | Category | Nacional |
Funding body(ies) | MICINN | Grant | $118,105.00 |
Abstract | La contaminación acústica es un problema grave y generalizado. Los materiales de barrera son vitales para la reducción del ruido. Por lo general, las barreras son materiales densos que resisten la transmisión de ondas de sonido o ensamblajes de estructuras desacopladas más livianas llenas de materiales absorbentes porosos que reducen la transmisión de sonido. Sin embargo, no son eficientes para atenuar el ruido de baja frecuencia responsable de la mayor parte de la contaminación acústica ambiental. Además, actualmente se solicitan soluciones personalizadas para atenuar un espectro de ruido objetivo y con un peso mínimo, por ejemplo, aislamiento acústico en la industria aeroespacial o automotriz, aislamiento acústico de cabina en la industria del transporte de pasajeros o en la construcción de edificios. La solución altamente innovadora que este proyecto ofrece al mercado por primera vez es un producto innovador que nos permite ofrecer soluciones de insonorización a medida que cumplen y superan los requisitos específicos de insonorización de los usuarios finales, con un enfoque particular en el que lo primero es identificar la zona exacta del espectro de frecuencias que se desea atenuar. La solución que desarrollará el proyecto explota las propiedades de resonancia local de las microestructuras diseñadas artificialmente y el concepto acústico multirresonante en capas, capaz de cancelar o atenuar las ondas sonoras incidentes con frecuencias cercanas a sus frecuencias naturales, que emergen de su estructura interna, su configuración en capas y su topología. El concepto de metamaterial acústico multirresonante en capas (MLAM) propuesto en este proyecto es un nuevo tipo de metamaterial acústico, basado en mecanismos propios de resonancias acopladas que permite incrementar la atenuación del sonido, mediante el acoplamiento de dos picos de resonancia, y con una configuración en capas que lo hace fácil de fabricar. MLAM muestra un gran potencial para convertirse en una solución atenuante de sonido práctica y liviana en rangos de frecuencia más bajos. Su principal ventaja sobre otras configuraciones de metamateriales acústicos convencionales se deriva de su estructura basada en capas, que lo hace adecuado para la producción a gran escala a través de procesos de fabricación bien establecidos. A todo esto, los objetivos de este proyecto son: 1) Desarrollar e implementar nuevos modelos computacionales, basados en técnicas numéricas de última generación en el campo del Diseño Computacional de Materiales (CMD), aplicadas al diseño de los paneles basados en MLAM. 2) Contribuir a identificar y abordar posibles problemas/desafíos relacionados con el proceso de fabricación, centrándose en determinar los materiales candidatos más apropiados para cumplir con las limitaciones de fabricación y los desafíos tecnológicos, 3) Implementar y aplicar las herramientas computacionales necesarias para realizar la evaluación teórica del AC- Diseños de productos AC-METATECH en el entorno de macroescala relevante para los experimentos previstos. Dicha validación se centrará en la configuración de prueba de tamaño de ventana para evaluar el comportamiento efectivo y el rendimiento esperado de los diseños centrales de MLAM, 4) Desarrollar un primer estudio sobre la planificación del modelo de negocio más apropiado, considerando diferentes factores, como industrias objetivo, fabricación, técnicas personalizadas. soluciones y otros. | ||
Proyecto TED2021-129413B-C21 financiado por MICIU/AEI/10.13039/501100011033/ y por la Unión Europea NextGenerationEU/ PRTR |