論文の概要: Machine Learning Extreme Acoustic Non-reciprocity in a Linear Waveguide
with Multiple Nonlinear Asymmetric Gates
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.01746v1
- Date: Thu, 2 Feb 2023 17:28:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-06 16:09:54.777005
- Title: Machine Learning Extreme Acoustic Non-reciprocity in a Linear Waveguide
with Multiple Nonlinear Asymmetric Gates
- Title（参考訳）: 複数の非線形非対称ゲートを持つ線形導波路における超音速非相互性学習
- Authors: Anargyros Michaloliakos, Chongan Wang, Alexander F. Vakakis
- Abstract要約: この研究は、2つの局所的非線形非対称ゲートを組み込んだ受動1次元線形導波路による音響的非相互性の研究である。
最大透過率は40%に達し、上流から下流までの伝達エネルギーは波動伝播の方向によって最大9桁まで変化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.8204255655161
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This work is a study of acoustic non-reciprocity exhibited by a passive
one-dimensional linear waveguide incorporating two local strongly nonlinear,
asymmetric gates. Two local nonlinear gates break the symmetry and linearity of
the waveguide, yielding strong global non-reciprocal acoustics, in the way that
extremely different acoustical responses occur depending on the side of
application of harmonic excitation. To the authors' best knowledge that the
present two-gated waveguide is capable of extremely high acoustic
non-reciprocity, at a much higher level to what is reported by active or
passive devices in the current literature; moreover, this extreme performance
combines with acceptable levels of transmissibility in the desired direction of
wave propagation. Machine learning is utilized for predictive design of this
gated waveguide in terms of the measures of transmissibility and
non-reciprocity, with the aim of reducing the required computational time for
high-dimensional parameter space analysis. The study sheds new light into the
physics of these media and considers the advantages and limitations of using
neural networks to analyze this type of physical problems. In the predicted
desirable parameter space for intense non-reciprocity, the maximum
transmissibility reaches as much as 40%, and the transmitted energy from
upstream to downstream varies up to nine orders of magnitude, depending on the
direction of wave transmission. The machine learning tools along with the
numerical methods of this work can inform predictive designs of practical
non-reciprocal waveguides and acoustic metamaterials that incorporate local
nonlinear gates. The current paper shows that combinations of nonlinear gates
can lead to extremely high non-reciprocity while maintaining desired levels of
transmissibility.
- Abstract（参考訳）: この研究は、2つの局所的非線形非対称ゲートを組み込んだ受動1次元線形導波路による音響的非相互性の研究である。
2つの局所非線形ゲートは導波路の対称性と線形性を壊し、高調波励起の応用によって非常に異なる音響応答が発生するように、強い大域的な非相反音響を生成する。
著者らの知る限りでは, この2本の導波路は, 能動型や受動型などにより報告されるものよりも, 極めて高い音響的非相反性を有しており, また, この極端な性能は, 所望の波動伝搬方向における透過性の許容レベルと組み合わさっている。
機械学習は、高次元パラメータ空間解析に必要な計算時間を短縮することを目的として、このゲート導波路の透過性と非相互性の尺度を用いて予測設計に使用される。
この研究は、これらのメディアの物理に新しい光を当て、この種の物理的問題を分析するためにニューラルネットワークを使用する利点と限界を考察している。
予測された非相反性予測パラメータ空間では、最大透過率は最大40%に達し、上流から下流への透過エネルギーは波の伝播方向によって最大9桁まで変化する。
この研究の数値的手法とともに機械学習ツールは、非相反導波路や局所非線形ゲートを組み込んだ音響メタマテリアルの予測設計に役立てることができる。
本論文は, 非線形ゲートの組み合わせは, 所望の透過性を維持しつつ, 極めて高い非相互性をもたらすことを示す。
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