論文の概要: A Data-Driven Approach to Violin Making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.04254v1
• Date: Wed, 3 Feb 2021 00:42:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-05 00:32:31.586380
• Title: A Data-Driven Approach to Violin Making
• Title（参考訳）: バイオリン製造におけるデータ駆動アプローチ
• Authors: Sebastian Gonzalez, Davide Salvi, Daniel Baeza, Fabio Antonacci, Augusto Sarti
• Abstract要約: バイオリントップのモーダル周波数は幾何学的パラメータから予測できることを示す。 本稿では,材料と幾何学的パラメータを考慮したプレートチューニングの予測ツールを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.887707903851569
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Of all the characteristics of a violin, those that concern its shape are probably the most important ones, as the violin maker has complete control over them. Contemporary violin making, however, is still based more on tradition than understanding, and a definitive scientific study of the specific relations that exist between shape and vibrational properties is yet to come and sorely missed. In this article, using standard statistical learning tools, we show that the modal frequencies of violin tops can, in fact, be predicted from geometric parameters, and that artificial intelligence can be successfully applied to traditional violin making. We also study how modal frequencies vary with the thicknesses of the plate (a process often referred to as {\em plate tuning}) and discuss the complexity of this dependency. Finally, we propose a predictive tool for plate tuning, which takes into account material and geometric parameters.
• Abstract（参考訳）: ヴァイオリンの全ての特性のうち、その形状を気にするものはおそらく最も重要なものであり、ヴァイオリンメーカーはそれらを完全にコントロールしている。 しかし、現代のヴァイオリンの製作は、理解よりも伝統に基づいているため、形状と振動特性の間に存在する特定の関係に関する決定的な科学的研究はまだ行われていない。 本稿では, 標準統計学習ツールを用いて, バイオリントップのモーダル周波数を幾何学的パラメータから予測し, 従来のヴァイオリン製造に人工知能がうまく適用可能であることを示す。 また,モード周波数が板の厚さによってどのように変化するかについても検討し,この依存性の複雑さについて考察した。 最後に,材料と幾何学的パラメータを考慮したプレートチューニングの予測ツールを提案する。

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