Aprimoramento de metamateriais acústicos com a aplicação da dinâmica não linear

• Processo: 24/22736-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado Direto
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 2025
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2030
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Mecânica - Mecânica dos Sólidos
• Pesquisador responsável: Leopoldo Pisanelli Rodrigues de Oliveira
• Beneficiário: Lucas José Dantas Alcântara
• Instituição Sede: Escola de Engenharia de São Carlos (EESC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 18/15894-0 - Projeto e otimização de estruturas periódicas para aprimoramento de desempenho vibroacústico, AP.TEM
• Assunto(s): Controle Dinâmica não linear Metamateriais Vibrações
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Controle | Dinâmica Não Linear | metamateriais | Vibracoes | Dinâmica e Controle de Sistemas

Resumo

Metamateriais acústicos têm se destacado em aplicações de engenharia devido à sua capacidade de controlar ondas mecânicas, utilizando elementos periódicos para explorar fenômenos como espalhamento de Bragg e ressonâncias internas. Esses sistemas são projetados para criar faixas de frequência onde a propagação de ondas é atenuada, denominadas bandgaps. Contudo, em sistemas lineares invariantes no tempo, as propriedades das bandgaps são fixas, o que limita seu desempenho diante de alterações nas condições ambientais ou de carga. Para superar essas limitações, os metamateriais não lineares se destacam por suas propriedades dinâmicas, possibilitando bandgaps ajustáveis e dependentes da amplitude. Ademais, o uso de materiais inteligentes permite a criação de metamateriais reconfiguráveis por meio do ajuste de parâmetros do sistema, aprimorando a bandgap obtida. A modelagem de metamateriais tradicionalmente utiliza técnicas lineares de solução, como o método de elementos finitos e análises de diagramas de dispersão. Contudo, esses métodos enfrentam limitações ao serem aplicados a metamateriais não lineares, devido à complexidade de suas interações dinâmicas e dependência de amplitude. Nesse contexto, o uso de Machine Learning surge como um complemento à modelagem desses sistemas, oferecendo ferramentas capazes de prever seu comportamento e caracterizar as não linearidades presentes. Dessa forma, este projeto tem o objetivo de desenvolver metamateriais acústicos não lineares aliados a materiais inteligentes para o ajuste de parâmetros do sistema de modo a aprimorar a bandgap obtida. A análise abrange desde o estudo da célula unitária até o comportamento do sistema completo por meio do desenvolvimento de modelos analíticos e sua simulação, e da validação experimental das respostas obtidas. Além disso, técnicas de Machine Learning serão integradas para complementar a modelagem e a análise do desempenho dessas estruturas, permitindo a identificação de parâmetros dinâmicos e a predição do comportamento não linear em diferentes condições.