Ottimizzazione sperimentale dei modelli di calcolo delle prestazioni acustiche di elementi edilizi - Experimental optimization of computational models for acoustic performances of building elements

La letteratura tecnico-scientifica propone diversi modelli di calcolo per la determinazione previsionale del potere fonoisolante di elementi costruttivi, definiti in funzione di una o più variabili significative. In questo lavoro sono stati applicati nuovi metodi di calcolo partendo da un’analisi di...

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Bibliographic Details
Main Authors: Marianna Guerra, Fabio Serpilli, Gianni Cesini
Format: Article
Language:English
Published: Associazione Italiana di Acustica 2018-09-01
Series:Rivista Italiana di Acustica
Subjects:
Online Access:http://www.acustica-aia.it/ria/index.php?journal=E-RIA&page=article&op=view&path%5B%5D=138
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spelling doaj-b37bc65271334a29b6f886b56fdd181d2020-11-25T01:30:49ZengAssociazione Italiana di AcusticaRivista Italiana di Acustica2385-26152018-09-01421-21728Ottimizzazione sperimentale dei modelli di calcolo delle prestazioni acustiche di elementi edilizi - Experimental optimization of computational models for acoustic performances of building elements Marianna Guerra 0 Fabio Serpilli 1 Gianni Cesini 2 Università Politecnica delle Marche Università Politecnica delle Marche Università Politecnica delle Marche La letteratura tecnico-scientifica propone diversi modelli di calcolo per la determinazione previsionale del potere fonoisolante di elementi costruttivi, definiti in funzione di una o più variabili significative. In questo lavoro sono stati applicati nuovi metodi di calcolo partendo da un’analisi di sensibilità statistica, al fine di stabilire quale parametro mostri maggiore rilevanza per la descrizione del potere fonoisolante in funzione delle diverse frequenze. La successiva sperimentazione delle reti neurali per il calcolo del potere fonoisolante ha mostrato soddisfacenti risultati. Si illustrano i principi generali di impostazione della attività di ricerca.- There are various models of sound insulation of building elements in the scientific literature as a function of one or more significant variables. A statistical sensitivity analysis was applied in this work through the use of new calculation models, to determine which parameters were most statistically important for the calculation of sound insulation of building walls depending on different frequencies. The subsequent trial based on the use of artificial neural networks revealed satisfactory results. This paper discusses the general principles of the research activity.http://www.acustica-aia.it/ria/index.php?journal=E-RIA&page=article&op=view&path%5B%5D=138Isolamento acusticoRete neurale artificialeAcustica ediliziaNoise insulationArtificial neural networkBuilding acoustic
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issn 2385-2615
publishDate 2018-09-01
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