Resumen
Los metamateriales acústicos, como los Cristales de sonido (SC), son estructuras artificiales periódicas diseñadas para controlar las ondas sonoras de maneras que los materiales naturales no pueden. Estos materiales exhiben propiedades únicas, como la refracción negativa y las Band Gaps (BG), que se pueden aprovechar para crear soluciones de control de ruido altamente efectivas. Estos Band Gaps (o bandas prohibidas en español) permiten prohibir la transmisión de ciertos rangos frecuenciales en determinadas direcciones de incidencia de la fuente sonora con respecto al crisal, lo que los hace ideales para aplicaciones en barreras de ruido y otros dispositivos acústicos. Esta investigación investiga el potencial de estos materiales avanzados para mejorar el rendimiento de los dispositivos de reducción de ruido mediante estrategias innovadoras de diseño y optimización, diseñados para minimizar el sonido no deseado, mejorando así el entorno acústico en diversos entornos.
Más concretamente, dentro de los dispositivos de reducción de ruido, que abarcan barreras, absorbentes y difusores, esta tesis se centra en las barreras basadas en cristales de sonido (SCNB).
El diseño y la optimización de estos dispositivos requieren una comprensión profunda de los principios acústicos y la capacidad de predecir cómo interactúa el sonido con diferentes materiales y estructuras. Para ello, es necesario la utilización de simulaciones que predigan el comportamiento y rendimiento de estos dispositivos, pudiendo asi ahorrar tiempo y dinero de tener que fabricar los diferentes diseños y tener que probar los prototipos experimentalmente para finalmente dar con la mejor solución para cada caso especifico.
En esta linea,la tesis investiga el potencial de los sistemas de control activo del ruido (ANC), mejorados con técnicas de aprendizaje por refuerzo (RL), como un complemento que permita mejorar las SCNB. Al integrar el aprendizaje por refuerzo, el estudio tiene como objetivo desarrollar sistemas ANC que aprendan y se adapten continuamente a las condiciones ambientales cambiantes, proporcionando un enfoque dinámico y adaptativo para el control del ruido, con un especial foco en frecuencias bajas donde el control activo es más eficiente y donde las SCNB lo son menos.
Además del ANC, se incorporan Resonadores de Helmholtz (HR) para mejorar estas barreras. Gracias a la combinación de métodos númericos y algoritmos de optimización, no solo se mejora el rendimiento de las barreras de esta tipologia encontradas en la literatura sino que mejora la comprensión de los principios físicos que las gobiernan y su interacción con los HRs. Aprovechando los avances en la tecnología de impresión tridimensional (3D) en la ingeniería arquitectónica y mediante el uso de modelado paramétrico, la versatilidad aumenta enormemente en el proceso de creación de los prototipos que han sido resultados de las optimizaciones con los HRs.
Esta tesis también aborda la capacidad de aislamiento de las SCNB hechas de dispersores cilíndricos con varios resonadores de Helmholtz, proponiendo un diseño con dispersores que incluyen dos resonadores de Helmholtz. Este diseño demuestra un aumento significativo en la Insertion Loss (IL) en comparación con las barreras convencionales.
La tesis también explora tanto numerica como experimentalmente, resultados de mediciones de incidencia de ondas para refinar aún más las estrategias de control de ruido. Se testea experimentalmente prototipos diseñados a mitigar un ruido tonal molesto como el de la frenada de los trenes, tanto en incidencia normal como incidencia difusa de las ondas sobre la barrera de SC.
En resumen, esta tesis doctoral proporciona una exploración exhaustiva de las SCNB, desde el diseño y la optimización hasta las aplicaciones prácticas. Entiendo toda la fenomenologia de las interacciones de estos materiales periodicos con ANC, HRs y 3D printing.Al integrar técnicas avanzadas de optimización y aprendizaje por refuerzo, el estudio t
