SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

WFRF:(Kouyoumji Jean Luc)
 

Sökning: WFRF:(Kouyoumji Jean Luc) > (2022) > Sound insulation of...

Sound insulation of lightweight wooden floor structures : ANN model and sensitivity analysis

Eddin, Mohamad Bader (författare)
University of Quebec at Chicoutimi
Ménard, Sylvain (författare)
University of Quebec at Chicoutimi
Bard, Delphine (författare)
Lund University,Lunds universitet,Teknisk akustik,Institutionen för byggvetenskaper,Institutioner vid LTH,Lunds Tekniska Högskola,LTH profilområde: Cirkulär byggindustri,LTH profilområden,Engineering Acoustics,Department of Construction Sciences,Departments at LTH,Faculty of Engineering, LTH,LTH Profile Area: Circular Building Sector,LTH Profile areas,Faculty of Engineering, LTH
visa fler...
Kouyoumji, Jean Luc (författare)
Vardaxis, Nikolaos Georgios (författare)
Lund University,Lunds universitet,Teknisk akustik,Institutionen för byggvetenskaper,Institutioner vid LTH,Lunds Tekniska Högskola,Engineering Acoustics,Department of Construction Sciences,Departments at LTH,Faculty of Engineering, LTH
visa färre...
 (creator_code:org_t)
2022
2022
Engelska.
Ingår i: Internoise 2022 - 51st International Congress and Exposition on Noise Control Engineering. - 9781906913427
  • Konferensbidrag (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • The study aims to develop an artificial neural networks (ANN) model to estimate the acoustic performance for airborne and impact sound insulation curves of different lightweight wooden floors. The prediction model is developed using 252 standardized laboratory measurement curves in one-third octave bands (50 − 5000 Hz). Each floor structure has been divided into three parts in the database: upper, main and ceiling parts. Physical and geometric characteristics (materials, thickness, density, dimensions, mass, and more) are used as network parameters. The results demonstrated that the predictive ability of the model is satisfactory. The forecast of the weighted airborne sound reduction index Rw was calculated with a maximum error of 2 dB. However, it is increased up to 5 dB in the worst case prediction of the weighted normalized impact sound pressure level Ln,w. A sensitivity analysis explored the essential parameters on sound insulation estimation. The thickness and the density of upper and main parts of the floors seem to affect estimations the most in all frequencies. In addition, no remarkable attribution has been found for the thickness and density of the ceiling part of the structures.

Ämnesord

TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Samhällsbyggnadsteknik -- Annan samhällsbyggnadsteknik (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Civil Engineering -- Other Civil Engineering (hsv//eng)

Nyckelord

artificial neural networks
prediction model
sensitivity analysis
sound insulation

Publikations- och innehållstyp

kon (ämneskategori)
ref (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy