| Oratore |
Trascrizione |
| Valerie Rennoll |
Uno degli obiettivi principali del laboratorio è lo sviluppo di nuovi sensori acustici flessibili da utilizzare sul corpo. |
| |
Oggi parlerò della mia ricerca sull'utilizzo di una progettazione ottimale degli esperimenti per studiare le proprietà acustiche di diversi materiali polimerici con l'aggiunta di particelle. |
| |
I risultati di questo esperimento vengono utilizzati per sviluppare un sensore con adattamento dell'impedenza acustica. |
| |
Pertanto, l'impedenza acustica e l'attenuazione sono proprietà importanti dei materiali che influenzano la propagazione del suono. L'impedenza acustica è funzione della sua densità, ovvero della velocità del suono attraverso il materiale. |
| |
Quando il suono si propaga da un materiale all'altro, le differenze nell'impedenza acustica provocano la riflessione dell'energia al confine. |
| |
Questa discrepanza di impedenza acustica tra acqua e aria è il motivo per cui, se qualcuno produce un suono sott'acqua in una piscina e tu ti trovi a bordo piscina, non sarai in grado di sentire quel suono. |
| |
Queste animazioni mostrano come l'impedenza acustica influisce sulla trasmissione dei suoni corporei. |
| |
In questa prima figura puoi vedere che il suono emesso dal tuo corpo colpisce un'interfaccia tra la tua pelle e l'aria, facendo sì che la maggior parte del suono venga riflessa verso il corpo, a causa della grande discrepanza di impedenza. |
| |
La seconda figura mostra come questo effetto sia realmente amplificato quando un medico ascolta il tuo... |
| |
ascolta il tuo corpo usando uno stetoscopio. La discrepanza di impedenza fa sì che una piccola parte dell'energia incidente venga trasmessa allo stetoscopio e crea anche un percorso in cui il rumore aereo può davvero alterare il segnale. |
| |
Questa terza figura illustra il nostro approccio con il sensore ad adattamento di impedenza. Le impedenze sono ben adattate, quindi si verifica una riflessione del segnale molto ridotta all'interfaccia tra il sensore corporeo e il rumore aereo, che viene riflesso passivamente lontano dal sensore. |
| |
Nel complesso, adattando l'impedenza acustica del mezzo monitorato, è possibile catturare una maggiore quantità di suono. Per raggiungere questo obiettivo, è necessario comprendere come un polimero possa essere fabbricato per raggiungere una specifica impedenza acustica. |
| |
Ricerche precedenti avevano dimostrato che le nanoparticelle possono essere disperse in una matrice polimerica per controllarne l'impedenza acustica. |
| |
Tuttavia, la ricerca esistente era limitata nel suo ambito all'esplorazione fondamentalmente dello spazio di progettazione, utilizzando un approccio un fattore alla volta e concentrandosi su un piccolo sottoinsieme di fattori rilevanti. |
| |
Abbiamo quindi deciso di ampliare la ricerca precedente impostando un disegno sperimentale ottimale in JMP. Il disegno ottimale era ideale perché volevamo considerare un mix di fattori continui, discreti e categoriali. |
| |
Queste due tabelle forniscono una panoramica dei fattori e delle risposte che abbiamo incluso nel DOE. |
| |
Dopo una revisione della letteratura per considerare i fattori che dovrebbero essere studiati, abbiamo scelto di includere sette fattori totali del tipo di polimero: concentrazione, dimensione e densità delle particelle; |
| |
spessore del campione; frequenza e temperatura di caratterizzazione. Come si può vedere in questa terza colonna, i fattori includevano tipicamente impostazioni basse, alte e centrali, |
| |
Sebbene il tipo di polimero includesse quattro livelli, il design era stato impostato anche per tenere conto delle restrizioni dei fattori, quindi alcuni tipi di polimero non potevano essere combinati con la granulometria più piccola, perché ciò impediva la polimerizzazione dei polimeri. |
| |
Abbiamo studiato quattro risposte totali, tra cui densità, velocità del suono, impedenza acustica e attenuazione. |
| |
L'obiettivo era quello di raggiungere un valore specifico di impedenza acustica con attenuazione minima e comprendere i fattori che influiscono sulla densità della velocità del suono. |
| |
Il nostro obiettivo era stimare tutti gli effetti medi, le interazioni di secondo ordine e i termini quadratici per generare un modello con elevata accuratezza predittiva. Per raggiungere questo obiettivo, abbiamo deciso di produrre un totale di 98 campioni per avere una potenza ragionevole per rilevare questi effetti. |
| |
I materiali sono stati caratterizzati utilizzando una tecnica di trasmissione passante in cui le proprietà acustiche sconosciute del materiale vengono ottenute tramite il confronto con un materiale di riferimento, in questo caso l'acqua. |
| |
Un segnale viene inviato dal trasmettitore al ricevitore e il segnale catturato viene confrontato quando viaggia attraverso la sola acqua e quando viaggia attraverso l'acqua e il campione. |
| |
Quindi, all'interno dello spazio di progettazione che abbiamo esplorato, abbiamo scoperto di aver misurato una gamma di impedenze acustiche a seconda del polimero e delle proprietà delle particelle aggiunte. |
| |
Abbiamo scoperto che potevamo eguagliare le impedenze acustiche di materiali come l'acqua, la pelle e il legno. |
| |
Dopo aver raccolto i dati di risposta per ciascuno dei 98 campioni, abbiamo confrontato vari modelli candidati ridotti, con l'obiettivo di ottenere la massima accuratezza predittiva |
| |
con il minor numero di coefficienti del modello. Abbiamo utilizzato tecniche come la selezione all'indietro e la convalida incrociata K-fold |
| |
per ottenere possibili modelli e poi abbiamo utilizzato una varietà di strumenti di valutazione per scegliere il modello finale. Abbiamo considerato se i dati includessero valori anomali o punti influenti, |
| |
se gli errori erano indipendenti e distribuiti normalmente con varianti costanti e media pari a zero, e se vi era una significativa mancanza di adattamento nel modello. |
| |
Nel complesso, abbiamo riscontrato che il modello di impedenza acustica finale scelto era adeguato ai nostri scopi. Questo grafico a sinistra |
| |
mostra il grafico effettivo rispetto a quello previsto e, come puoi vedere, i dati si adattano molto bene lungo la linea diagonale, il che significa che i dati effettivi e quelli previsti sono molto simili. |
| |
E i residui, come potete vedere nel grafico a destra, sono distribuiti normalmente attorno allo zero, senza alcun andamento distintivo. |
| |
Il modello finale scelto includeva fattori significativi quali tipo di polimero, concentrazione di drogante e temperatura. Il modello presentava un valore di R quadrato corretto di 0,995 e un errore quadratico medio di 0,02. |
| |
Quindi, poiché il nostro obiettivo principale era quello di fabbricare un polimero con un'impedenza acustica specifica e un'attenuazione minima, il profiler di previsione è stato davvero utile |
| |
Per raggiungere questo obiettivo. In questo video, potete vedere come il profiler di produzione indichi le condizioni necessarie per raggiungere un valore di impedenza di 1,3 M Ray con la minima attenuazione. |
| |
Abbiamo utilizzato il profiler di previsione per prevedere le condizioni necessarie per fabbricare un totale di nove polimeri con impedenza pari a 1, 1,3, 1,6, 1,9 e 2,2 MRayl. |
| |
L'errore medio tra i valori di impedenza acustica previsti e misurati era solo di circa l'1,4%, una differenza di circa 0,05 MRayl. |
| |
Quindi, fiduciosi dei risultati del nostro DOE, abbiamo utilizzato le specifiche condizioni di fabbricazione del polimero per assemblare un sensore acustico con impedenza adattata, che chiamerò Hearo. |
| |
In questa immagine, si possono vedere diversi dispositivi Hearo con diversi valori di impedenza target, a seconda dell'applicazione di interesse. Confrontiamo questo dispositivo di adattamento dell'impedenza con un tipico microfono e accelerometro utilizzando metriche di rapporto segnale/rumore. |
| |
In questi valori di SNR, un valore più alto indica una maggiore correlazione con il segnale di interesse e una minore correlazione con il rumore aereo. Pertanto, la metrica del segnale complessivo è vincolata prendendo la differenza tra |
| |
La coerenza con il segnale del simulatore meno la coerenza con il rumore. Si può notare che Hearo, in questo colore arancione, mostra meno coerenza con il rumore. |
| |
e una maggiore coerenza con il segnale del simulatore, che determina un rapporto segnale-rumore complessivamente più elevato rispetto a un accelerometro e un microfono con diaframma. |
| |
In queste dimostrazioni, si può vedere come questo consenta a Hearo di catturare un segnale estremamente pulito proveniente dal corpo o dallo strumento, senza interferire con il rumore aereo. Questo primo video mostra Hearo che registra suoni cardiaci e polmonari in un ambiente domestico. |
| |
E il secondo video mostra Hearo che registra le campane. |
| |
Quindi immaginiamo davvero che questo sensore possa offrire un modo migliore per monitorare i suoni provenienti dal corpo o dagli strumenti. I dispositivi tipici richiedono costosi circuiti di soppressione del rumore. |
| |
Quindi, in sintesi, abbiamo utilizzato un modello di esperimenti in JMP per comprendere in che modo molteplici condizioni di fabbricazione e caratterizzazione influiscono sulle proprietà acustiche dei polimeri con particelle aggiunte. |
| |
Il modello ottenuto dall'esperimento ha dimostrato un'elevata accuratezza predittiva ed è stato utilizzato nella progettazione di un sensore acustico con impedenza adattata. |
| |
Il sensore dimostra una fedeltà del segnale e una riduzione del rumore migliorate rispetto ai sensori esistenti, ottimizzati per la rilevazione dei suoni aerei. Grazie per l'attenzione e non esitate a contattarmi per qualsiasi domanda. |
