Brass Instruments Design Using Physics-Based Sound Simulation Models and Surrogate-Assisted Derivative-Free Optimization
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a method for design optimization of brass wind instruments. The shape of a trumpet's bore is optimized to improve intonation using a physics-based sound simulation model. This physics-based model consists of an acoustic model of the resonator, a mechanical model of the excitator, and a model of the coupling between the excitator and the resonator. The harmonic balance technique allows the computation of sounds in a permanent regime, representative of the shape of the resonator according to control parameters of the virtual musician. An optimization problem is formulated in which the objective function to be minimized is the overall quality of the intonation of the different notes played by the instrument. The design variables are the physical dimensions of the resonator. Given the computationally expensive function evaluation and the unavailability of gradients, a surrogate-assisted optimization framework is implemented using the mesh adaptive direct search algorithm (MADS). Surrogate models are used both to obtain promising candidates in the search step of MADS and to rank-order additional candidates generated by the poll step of MADS. The physics-based model is then used to determine the next design iterate. Two examples (with two and five design optimization variables) demonstrate the approach. Results show that significant improvement of intonation can be achieved at reasonable computational cost. Finally, the perspectives of this approach for computer-aided instrument design are evoked, considering optimization algorithm improvements and problem formulation modifications using for instance different design variables, multiple objectives and constraints or objective functions based on the instrument's timbre.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle