建筑聲學效應研究項目

建筑聲學（architectural acoustics）是研究建筑中聲學環境問題的科學。它主要研究室內音質和建筑環境的噪聲控制，以保證室內具有良好聽聞條件。室內聲學的研究方法有幾何聲學方法、統計聲學方法和波動聲學方法。今天小編推薦的這個科研項目就是研究生活中的建筑的聲學效應。課題題目是加州理工學院科研課題：大型禮堂中的聲學效應。

課題簡介

建筑聲學主要研究如何在室內獲得良好的聲學效果（音質）,如何在建筑環境中避免噪音的干擾和危害（環境噪聲控制）以及如何提高聲學效果、控制噪聲過程中所需要考慮的各種建筑材料、構造、空間特性。中國建成著名的北京天壇皇穹宇，正殿和配殿都被一堵圓形回音壁環繞，墻高3.72米，直徑61.5米，周長193.2米?？墒刮⑷醯穆曇粞乇趥鞑ヒ欢倜?。站立于皇穹宇第一塊石板上擊掌，可聽到回音一聲；于第二塊石板上擊掌，可聽到回音兩聲；于第三塊石板上擊掌，可聽到回音三聲。

建筑聲學是研究建筑環境中聲音的傳播，聲音的評價和控制的學科，是建筑物理的組成部分。建筑聲學作為建筑技術學科的一個分支，一方面要研究在室內如何保證一個很好的聲響效果，另一方面要求降低和控制噪音，在當下越來越收到人們的重視。

本課題將通過計算機模擬來研究大型禮堂中的聲學效應，將聲學的研究置入到一個實體建筑中，用激勵響應和快速傅里葉變化的方法評價禮堂結構對聲場的影響。

科研方法

AI+X數據驅動型科研

AI＋X數據驅動型科研是指使用人工智能（AI）算法，收集、處理、分析具體學科（X）的海量數據，并基于此進行預測，從而獲得科學發現的研究方法。與傳統的、基于實驗或邏輯推理的研究方式相比，AI＋X數據驅動型科研可以借助AI算法強大的運算能力，高效地進行大數據分析，具有投入產出比高、適用范圍廣的優點。

AI＋X數據驅動型科研已被廣泛地應用于各個領域，利用AI算法研究基因數據，從而進行早期的癌癥篩查便是其中一例。基因組與癌癥病患的數據千千萬萬，使用傳統的科研方式對其進行分析，工程量大、過程繁瑣，在客觀上難以實現。但借助AI算法這一便捷的工具，生命科學家便能夠以海量的患者的遺傳信息為基礎，建立數據庫，與過往的研究成果進行對照，快速、準確地在兩者中發現規律、建立聯系，從而使癌癥診斷的“標準化”成為可能。

授課導師

加州理工學院 博士

研究方向為電子工程，光學；

多次以第一作者身份在optics express等重要期刊上發表學術論文；

課題要求

本課題適合： 9-12 年級學生，有較強的邏輯思維和抽象思維能力

英文：

具備基本的學術英語閱讀能力；

接觸過英文寫作，有論文寫作經驗者更佳；

數學：

偏微分方程

微積分

計算機：

計算機模擬

計算機繪圖

加州理工學院科研課題：大型禮堂中的聲學效應這個科研項目與單純的研究物理學的相關知識要有趣一些，感興趣的同學可以踴躍參與報名了。

報名/咨詢課題詳情

請識別下方二維碼