فهرست مطالب

  • سال دهم شماره 1 (بهار و تابستان 1401)
  • تاریخ انتشار: 1401/09/16
  • تعداد عناوین: 9
|
  • اصغر زارعی*، امیر قاسمی، مجتبی غلامی پور صفحات 1-12

    صداهای قلبی در اثر فعالیت های مکانیکی قلب ایجاد می شوند و اطلاعات مفیدی در رابطه با عملکرد دریچه های قلبی فراهم می کنند. به دلیل ماهیت گذرا و غیرایستان علامت صدای قلب و محدودیت شنوایی گوش انسان، یافتن نشانه هایی براساس صداهای شنیده شده از گوشی پزشکی برای طبقه بندی علامت های صدای قلب امری دشوار است. بنابراین، تجزیه و تحلیل علامت صدای قلب به منظور فراهم نمودن یک الگوریتم خودکار برای تشخیص اولیه بیماری قلبی کاری بسیار ارزشمند است. در این مقاله یک روش خودکار برای طبقه بندی صداهای قلبی با استفاده از علامت های ضبط شده از دستگاه فونوکاردیوگرام ارایه شده است. در روش پیشنهادی ضرایب کپسترال بسامد مل (ام اف سی سی) به همراه ویژگی های مبتنی بر تبدیل موجک از علامت صدای قلبی استخراج می شوند. در مرحله ی بعدی، بهترین مجموعه از ویژگی ها با استفاده از الگوریتم جستجوی ترتیبی روبه جلو (اس اف ا ف اس) انتخاب می گردند. سرانجام، مجموعه ویژگی های انتخاب شده به ورودی طبقه بند ماشین های بردار پشتیبان (اس وی ام) اعمال شده، تا صداهای قلبی طبقه بندی شوند. عملکرد روش پیشنهادی با استفاده از مجموعه داده عمومی که توسط برگزارکنندگان چالش صداهای قلب (چالش 2016 در تارگاه فیزیونت) ارایه شده، ارزیابی شد. روش پیشنهادی میانگین ام ای سی سی برابر با 88/15 درصد، میانگین حساسیت 92/74 درصد و میانگین اختصاصیت 83/56 درصد را در طبقه بندی صداهای قلبی فراهم کرد. نتایج نشان می دهند که روش پیشنهادی دارای عملکرد بهتری نسبت به بهترین روش های موجود است و ابزاری مناسب در تجزیه و تحلیل صداهای قلبی است.

    کلیدواژگان: علامت صدای قلبی، ضرایب ام اف سی سی، تبدیل موجک، ویژگی های آنتروپی، طبقه بند اس وی ام
  • سعید شفیعی ثابت*، فاطمه علیزاده لادمخی صفحات 13-22

    مطالعات رفتارشناسی وابسته به امواج صوتی برای بررسی اثر موج صوتی بر گونه های جانوری آبزی در تانک و در شرایط کنترل شده آزمایشگاهی انجام می گیرد. در این مطالعه، اهداف ما بررسی پراکنش فشار صوتی و شیب های صوتی در یک تانک کوچک بود که برای انجام مطالعات رفتارشناسی اثر امواج صوتی بر رفتار ماهی و بی مهرگان آبزی و هم چنین افزایش آگاهی محققین در زمینه صوتیات زیرآب استفاده می شود. برای اندازه گیری فشار صوتی، از یک تانک ماهی به ابعاد 25 در 30 در 35 سانتی متر و عمق آبگیری 20 سانتی متر استفاده شد. الگوی صوتی پخش شده از نوع پیوسته در دامنه بسامدی 200 تا 4000 هرتز می باشد. نتایج شیب فشار صوتی در تانک ماهی نشان داد که در دیواره جانبی نزدیک به محل استقرار بلندگو شیب فشار صوتی بالا بود. علاوه بر این، در نزدیکی تمامی دیواره های تانک ماهی با وجود دور شدن از منبع صوتی، به دلیل نقش دیواره های تانک ماهی به عنوان منبع ثانویه صوتی تراز فشار صوتی افزایش پیدا کرد. نوسانات سطوح صوتی و عدم وجود شیب صوتی واضح در جهت محور طولی در تانک ماهی می تواند به دلیل وجود امواج ایستاده پایا و ابعاد تانک ماهی باشد. ارزیابی میدان صوتی در مخازنی که در آن پخش صدا و زیست صوتیات انجام می شود ضروری است.

    کلیدواژگان: تانک ماهی، پراکنش، فشار صدا، زیست شناختی رفتاری، جانوران آبزی
  • امیر قاسمی*، حامد صادقی، مجتبی شهراب صفحات 23-33

    جهت یابی علامت صوتی در حوزه های مختلفی از قبیل جنگ الکترونیک، سونار و غیره از اهمیت بسیار بالایی برخوردار است. روش های شکل دهی پرتو مانند ام وی دی آر و دی ای اس و روش مبتنی بر زیرفضای موزیک، از شناخته شده ترین روش های جهت یابی علامت به شمار می آیند. پیچیدگی محاسباتی بالای روش های ذکر شده باعث می شود که استفاده از این الگوریتم ها در کاربردهایی که جهت یابی زمان حقیقی نیاز است، با چالش جدی مواجه شود. از سوی دیگر، یک ویژگی مهم روش های فوق، پتانسیل بالای آن ها برای موازی سازی است. هدف این مقاله، پیاده سازی موازی الگوریتم های نام برده با به کارگیری واحد پردازنده گرافیکی (جی پی یو) به جای واحد پردازنده مرکزی (سی پی یو)، به منظور افزایش سرعت اجرا و رسیدن به حالت زمان حقیقی می باشد. برای دست یابی به این هدف، از الگوی برنامه نویسی کودا برای پیاده سازی الگوریتم روی پردازنده گرافیکی استفاده شده است. به منظور بررسی عملکرد پیاده سازی موازی، این الگوریتم ها در نرم افزار متلب نیز به صورت سریال پیاده سازی شدند. نتایج به دست آمده نشان می دهند که پیاده سازی موازی این الگوریتم ها می تواند تا بیش از ده برابر سرعت اجرای برنامه را نسبت به حالت سریال افزایش دهد. صحت عملکرد پیاده سازی های مختلف، در هر دو محیط متلب و کودا توسط داده های شبیه سازی شده تایید گردید.

    کلیدواژگان: جهت یابی علامت، شکل دهی پرتو، پردازش موازی، واحد پردازنده گرافیکی (جی پی یو)، الگوی برنامه نویسی کودا
  • اصغر زارعی، امیر قاسمی*، حامد صادقی، مجتبی غلامی پور صفحات 34-45

    استفاده از کوادکوپترهای تجاری یک فن اوری به سرعت در حال پیشرفت است که دارای کاربردهای بسیاری در بخش های خصوصی، تجاری و دولتی است. در حال حاضر، هیچ تضمینی برای تسهیل عملکرد ایمن این دستگاه ها در فضای جامعه وجود ندارد. در این مقاله، سه روش مختلف برای شناسایی خودکار کوادکوپترهای تجاری ارایه می شود. از بین سه فن ارایه شده، دو روش مبتنی بر شبکه های یادگیری عمیق است که در آن ها تمام مراحل استخراج ویژگی و طبقه بندی به صورت خودکار انجام می شود. روش های مبتنی بر یادگیری عمیق شامل شبکه های عصبی کانولوشن (سی ان ان)، شبکه های ال اس تی ام و ترکیب آن ها است. روش سوم با استفاده از ضرایب کپسترال (به عنوان ویژگی) و ماشین های بردار پشتیبان (به عنوان طبقه بند) ارایه می شود. در این مقاله الگوریتم های مبتنی بر یادگیری عمیق از الگوهای طیفی منحصر به فرد کوادکوپترهای تجاری به منظور استخراج ویژگی استفاده می کنند. الگوهای طیفی با اعمال روش تبدیل فوریه کوتاه مدت روی داده های صوتی به دست می آیند. هم چنین، در روش سوم از ضرایب کپسترال و طبقه بند ماشین بردار پشتیبان به منظور شناسایی و دسته بندی علایم صوتی دریافتی استفاده می شود. عملکرد روش های مبتنی بر یادگیری عمیق و روش مبتنی بر ضرایب کپستروم با استفاده از مجموعه داده های صوتی ثبت شده از کوادکوپترهای تجاری مقایسه شده است. نتایج به دست آمده نشان می دهند که هر سه روش ارایه شده دارای عملکرد مناسبی در شناسایی کوادکوپترها هستند. با این حال، روش سی ان ان- ال اس تی ام با فراهم نمودن میانگین دقت 95/31 درصد، میانگین حساسیت 96/24 درصد و میانگین اختصاصیت 95/61 درصد دارای بهترین عملکرد است.

    کلیدواژگان: کوادکوپترهای تجاری، شبکه های یادگیری عمیق، ضرایب کپستروم، یادگیری ماشین
  • محسن تاری وردی، عطاالله ابراهیم زاده*، بیژن ذاکری گتابی صفحات 46-53

    در این مقاله از ویژه مقادیر معادله ی صوتی برای تعیین ضریب شکست اجسام استفاده می شود. این ضریب شکست کمک می کند تا مولفه های صوتی ماده از قبیل سرعت صوتی در ماده را استخراج نمود. این امر در شناسایی اهداف به خصوص در حوزه ی پردازش علامت کمک شایانی خواهد کرد. بدین منظور روشی استخراج شده است که بتوان به کمک آن، بین ویژه مقادیر و ضریب شکست ارتباط برقرار کرد که هدف اصلی این مقاله نیز همین می باشد. برای یافتن این رابطه باید بردارهای پایه ی مناسبی را برای فضای مسیله به دست آورد تا بتوان ویژه بردارها را بر حسب این پایه ها بسط داد. لذا در این مقاله از ویژه بردارهای عملگر بیضوی مرتبه ی چهارم به عنوان پایه های مستقل برای فضای سوبولف استفاده شده که به کمک آن ها مسیله ی مقدار ویژه ی غیرخطی تبدیل به یک رابطه ی ماتریسی می شود که به راحتی قابلیت پیاده سازی دارد. در انتها نیز روش پیشنهادی به چندین جسم با ضریب شکست های مختلف اعمال گردیده و نتایج حاصله با روش فضای دوگان مقایسه شده که نشان می دهد روش پیشنهادی از خطای کم تری در بازسازی ضریب شکست برخوردار می باشد و هر چه که مقدار ضریب شکست بزرگ تر می شود این خطا نیز کم تر می شود.

    کلیدواژگان: ویژه مقادیر، ویژه بردارها، ضریب شکست صوتی، مسئله ی پراکندگی معکوس
  • معصومه شفیعیان*، سلمان نوری زه آب صفحات 54-66

    کلاس های درس به عنوان یکی از مهم ترین محیط های آموزشی نقش عمده ای در یادگیری و پیشرفت تحصیلی دانش آموزان دارند. زمان واخنش به عنوان یکی از مهم ترین شبه سنج های صوتی در داخل اتاق ها، تاثیر بسزایی در کیفیت صدا دارد. عدم کارآیی مناسب فرمول های کلاسیک مانند سابین، باعث شد که در این مقاله به بررسی استفاده از روش های یادگیری ماشین به عنوان یک روش جایگزین برای پیش بینی زمان واخنش محیط پرداخته شود. در این پژوهش ابتدا با استفاده از روش های مبتنی بر صوتیات هندسی و با استفاده از نرم افزار اودیون به جمع آوری مجموعه دادگان مورد نیاز در بسامد های 500 و 2000 هرتز پرداخته می شود. در این مجموعه دادگان چهار کلاس درس با فضایی مستطیل شکل، همراه با عنصر هایی مانند میز و صندلی و پنجره و در، استفاده شد. پس از آن به منظور ارایه یک سامانه مبتنی بر یادگیری ماشین از شبکه عصبی پرسپترون چندلایه و شبکه عصبی مبتنی بر توابع پایه شعاعی به همراه الگوریتم خوشه بندی کی- میانگین و هم چنین شبکه عصبی کانولوشن استفاده شده است. این الگو ها ویژگی های محیط را در نظر می گیرند و در نهایت مقادیر زمان واخنش را به عنوان تابعی از بسامد برآورد می کنند. در این پژوهش با استفاده از شبکه عصبی پرسپترون چندلایه برای بسامد 500 هرتز، ضریب تعیین 93 درصد و برای بسامد 2000 هرتز، ضریب تعیین 95 درصد حاصل شد. هم چنین با استفاده از شبکه عصبی مبتنی بر توابع پایه شعاعی برای بسامد 500 هرتز، ضریب تعیین 82 درصد و برای بسامد 2000 هرتز، ضریب تعیین 89 درصد ثبت شد. هم چنین با استفاده از شبکه عصبی کانولوشن یک- بعدی برای بسامد 500 هرتز، ضریب تعیین 94 درصد و برای بسامد 2000 هرتز ضریب تعیین 96 درصد ثبت شد.

    کلیدواژگان: صوتیات کلاس درس، زمان واخنش، پرسپترون چندلایه، توابع پایه شعاعی، کانولوشن یک- بعدی
  • حمدالله صالحی*، عباس کاظم حسن صفحات 67-73

    در این کار پایداری فاز ساختاری و خواص فونونی ترکیب سدیم هیدروکسید در دو فاز اورتورومبیک و تری گونال با استفاده از نظریه تابعی چگالی اختلالی مورد بررسی قرار گرفته است. محاسبات با استفاده از روش شبه پتانسیل و با امواج تخت در چارچوب نظریه تابعی چگالی (دی اف تی) انجام شده است. تقریب چگالی موضعی (ال دی ای) و تقریب شیب تعمیم یافته (جی جی ای) برای الگوسازی پتانسیل تبادلی- همبستگی استفاده شده اند. علاوه بر این بسامدهای فونونی این ترکیب در دو فاز محاسبه و هیچ گونه بسامد منفی که نشان دهنده ناپایداری سامانه باشد، مشاهده نشده است. در کل نتایج به دست آمده با دیگر داده های موجود سازگاری دارند.

    کلیدواژگان: نظریه تابعی چگالی، سدیم هیدروکسید، فاز اورتورومبیک، پایداری ساختاری، خواص فونونی
  • حمدالله صالحی*، اکرم اسکندری صفحات 74-80

    در این مقاله ساختار فونونی و آنتالپی ترکیب دی بوریدکلسیم در فاز هگزاگونال ساده و اورتورومبیک 2OsB برررسی شده است. محاسبات با استفاده از روش شبه پتانسیل در چارچوب نظریه تابعی چگالی و با استفاده از کد محاسباتی کوانتوم- اسپرسو انجام گردیده است. با استفاده از نظریه گروه و جدول مشخصه گروه نقطه ای ترکیب، مدهای فونونی بر حسب گونه های تقارنی شناسایی شدند. مدهای فونونی در نقاط با تقارن بالا در هر دو فاز به دست آمده که همگی مثبت هستند، بنابراین ناپایداری ساختاری را نشان نمی دهند. هم چنین مشاهده می شود بسامد فونون های صوتی وقتی که انرژی آن ها به سمت صفر میل می کند صفر می شوند. در حالی که فونون های نوری دارای بسامد غیرصفر بوده و تقریبا بدون پاشندگی هستند. علاوه بر این، نمودار آنتالپی در دو فاز نشان دهنده گرمای جذب شده توسط سامانه است. نتایج به دست آمده با دیگر داده های موجود سازگاری دارد.

    کلیدواژگان: ساختار فونونی، آنتالپی، دی بوریدکلسیم
  • عباس بحرینی، محمد تلافی نوغانی*، مرتضی ثقفی یزدی، اکبر قاسمی یکلنگی صفحات 81-88

    فوم های آلومینیوم یاخته باز (سلول باز) خواص میرایی صوتی خوبی دارند. در این پژوهش با هدف ارتقاء ظرفیت میرایی صوتی این فوم ها، 0/9، 1/5 و 3 درصد وزنی نانولوله های کربنی به فوم آلومینیوم افزوده شدند. فوم ها به روش فضاساز در متالورژی پودر تولید گردیدند. نتایج نشان دادند فوم نانوکامپوزیتی آلومینیوم- 0/9 درصد وزنی نانولوله کربنی بیشترین میانگین افت تراگسیل صدا را در محدوده بسامدی 500-2048 هرتز با 43/11 دسی بل داشته که در مقایسه با میانگین افت تراگسیل صدای آلومینیوم خالص با 18/35 دسی بل، در حدود 135 درصد بهبود داشته است. هم چنین این نمونه با پشم سنگ چگالی 120 کیلوگرم بر متر مکعب، که عموما بهترین انتخاب در صنعت عایق سازی صوتی می باشد، مقایسه گردید. فوم نانوکامپوزیتی آلومینیوم- 0/9 درصد وزنی نانولوله کربنی علاوه بر کاهش ضخامت، بیش از 157 درصد میانگین افت تراگسیل صدا را بهبود داده است.

    کلیدواژگان: میرایی صوتی، فوم نانوکامپوزیتی، نانولوله کربنی، پشم سنگ
|
  • A. Zarei*, A. Ghasemi, M. Gholamipour Pages 1-12

    Cardiac sounds are produced by the mechanical activities of the heart and provide useful information about the function of the heart valves. Due to the transient and unstable nature of the heart's sound and the limitation of the human hearing system, it is difficult to categorize heart sound signals based on what is heard from a stethoscope. Therefore, providing an automated algorithm for primary diagnosis of heart disease by analytic use of heart sound signals is very valuable. In this paper, an automated method for classifying cardiac sounds using signals recorded from a phonocardiogram is presented. In the proposed method, the Mel frequency cepstral coefficients along with wavelet-based features are extracted from the heart sound signals. In the next step, the most informative features are selected using the Sequential Forward Floating Search (SFFS) algorithm. Finally, the selected feature set is fed into the classifier, support vector machines, to classify heart sounds. The performance of the proposed method was evaluated using a public dataset presented by the organizers of the the PhysioNet/CinC Challenge 2016. The proposed method provided an average MAcc of 88.15%, an average sensitivity of 92.74% and an average specificity of 83.56% in the classification of cardiac sounds. The results show that the proposed method has better performance than the best available methods and is a suitable tool in the analysis of heart sounds.

    Keywords: Heart sound signal, MFCC coefficients, Wavelet transform, Entropy features, SVM classifier
  • S. Shafiei Sabet*, F. Alizadeh Lademakhi Pages 13-22

    Sound-related behavioural studies explore the effects of sound on underwater animals in tanks under controlled laboratory conditions. In this study, we aim to assess sound pressure distributions and gradients in a small-sized water-filled tank that can be used in behavioural studies to examine anthropogenic sound effects on fish and invertebrates and to raise awareness among scientists in the field of underwater acoustics. To assess sound pressure, a water-filled fish tank was used with dimensions of 35*30*25cm; water depth 20cm. The playedback sound was a white noise file with continuous temporal pattern (200-4000 Hz). The results of the sound pressure gradient in the fish tank showed that in the side wall near the speaker location, there was a sharp sound pressure gradient. Moreover, near all the walls of the fish tank, despite moving away from the sound source, the walls of the fish tank played a role as a secondary source of sound and induced elevation of the sound pressure levels. Oscillation of sound levels and the lack of a clear gradient of sound in the longitudinal direction in the fish tank may be due to the presence of standing waves and related to the dimensions of the fish tank. It is essential to assess the acoustic field in any tank in which sound playbacks and bioacoustics are to be carried out.

    Keywords: Fish tank, Distribution, Sound pressure, Behavioural biology, Aquatic animal
  • A. Ghasemi*, H. Sadeghi, M. Shahrab Pages 23-33

    Direction-of-arrival (DOA) estimation of audio signals is critical in different areas, including electronic war, sonar, etc. The beamforming methods like Minimum Variance Distortionless Response (MVDR), Delay-and-Sum (DAS), and subspace-based Multiple Signal Classification (MUSIC) are the most known DOA estimation techniques. The mentioned methods have high computational complexity. Hence using the algorithms with high computational complexity in the real-time DOA estimation applications is a serious challenge. On the other hand, the main characteristic of the methods is their high potential for parallelization. The objective of this paper is a parallel implementation of the considered algorithms using a Graphics Processing Unit (GPU) instead of a Central Processing Unit (CPU) for increasing execution speed and real-time implementation of the mentioned algorithms. To this aim, the Kuda programming model is used to implement the algorithm on a GPU. This algorithm is also implemented serially in MATLAB to investigate the parallel implementation performance. The results show that parallel implementation of these algorithms can increase the program execution time ten times more than serial implementation. Accuracies of different implementations are validated using simulations by MATLAB and Kuda.

    Keywords: Signal Orientation, Beamforming, Parallel Processing, Graphics Processing Unit (GPU), Kuda Programming Model
  • A. Zarei, A. Ghasemi*, H. Sadeghi, M. Gholamipour Pages 34-45

    Commercial quadcopters with many private, commercial, and public sector applications are a rapidly advancing technology. Currently, there is no guarantee to facilitate the safe operation of these devices in the community. Three different automatic commercial quadcopters identification methods are presented in this paper. Among these three techniques, two are based on deep neural networks in which all the feature extraction and classification processes are performed automatically. Deep learning-based methods include the convolutional neural network (CNN), LTSM networks, and a combination of those. The third method is presented using cepstral coefficients and support vector machines. In deep learning-based algorithms, the spectral patterns extracted from the commercial quadcopters' sounds are used as input data. The spectral patterns are obtained by applying the short-time Fourier transform method to the acoustic data. Besides, the cepstral coefficients and the support vector machines are used in the third method to identify and classify the received acoustic signals. The performance of the deep learning and cepstrum coefficients-based methods are compared using the acoustic datasets recorded from the commercial quadcopters. The results show that all three presented methods have adequate performance in identifying the quadcopters. However, the LSTM-CNN method had the best performance by providing an average accuracy of 95.31%, average sensitivity of 96.24%, and average specificity of 95.61%.

    Keywords: Commercial quadcopters, Deep neural networks, Cepstrum coefficients, Machine learning
  • M. Tariverdi, A. Ebrahimzadeh*, B. Zakeri Gatabi Pages 46-53

    In this article, the eigenvalues of the sound equation are used to determine the refractive index. This refractive index helps to extract the acoustic components of the material such as the speed of sound in the material. This will help in identifying targets, especially in the field of signal processing. For this purpose, a method has been extracted that can be used to establish a relation between the eigenvalues and refractive index, which is the main goal of this article. In order to find this relation, it is necessary to obtain appropriate basis vectors for the space of problem, so that the eigenvectors can be expanded in terms of these bases. Therefore, in this article, the eigenvectors of the fourth-order elliptic operator are used as independent bases for the Sobolov space, with the help of which the nonlinear eigenvalue problem becomes a matrix relation that can be easily implemented. Finally, the proposed method is applied to several objects with different refractive indices and the results are compared with the dual space method, which shows that the proposed method has less error in reconstructing the refractive index. As the refractive index value increases, the error is also reduced.

    Keywords: Eigenvalues, Eigenvectors, Acoustic refractive index, Inverse scattering problem
  • M. Shafieian*, S. Nouri Zehab Pages 54-66

    Classrooms, as one of the most important educational environments, play a major role in the learning and academic progress of students. reverberation time, as one of the most important acoustic parameters inside rooms, has a significant effect on sound quality. The inefficiency of classical formulas such as Sabin, caused this article to examine the use of machine learning methods as an alternative method for predicting the environment's reverberation time. In this research, firstly, by using methods based on geometrical acoustics and by using Odeon software, the collection of required data sets at frequencies of 500 and 2000 Hz is done. In this dataset, 4 classrooms with a rectangular space, along with elements such as desks and chairs, windows, and doors, were used. After that, to provide a system based on machine learning, multilayer perceptron neural network and neural network based on radial basis functions along with K-means clustering algorithm and also convolutional neural network has been used. These models consider the characteristics of the environment and finally estimate the values of reverberation time as a function of frequency. In this research, by using the multi-layer perceptron neural network, the determination coefficient was 93% for the frequency of 500 Hz and 95% for the frequency of 2000 Hz. Also, by using the neural network based on radial basis functions, for the frequency of 500 Hz, the coefficient of determination was 82% and for the frequency of 2000 Hz, the coefficient of determination was recorded as 89%. Also, by using a one-dimensional convolutional neural network, a determination coefficient of 94% was recorded for the frequency of 500 Hz, and a determination coefficient of 96% for the frequency of 2000 Hz.

    Keywords: Classroom acoustic, Reverberation time, Multilayer Perceptrons, radial basis function, 1D Convolutional
  • H. Salehi*, A. Hasankazem Pages 67-73

    In this work the structural phase stability and phononic properties of sodium hydroxide compound have been reported. The calculations have been performed using the pseudo potential method with plane wave based on density functional theory (DFT). Local density approximation (LDA) and generalized gradient approximation (GGA) have been used for modeling the exchange-correlation potential. Negative frequencies have been observed to indicate system instability. The calculated results are in good accordance with existing theoretical and experimental data.

    Keywords: Density Function Theory, NaOH, Orthorhombic phase, Structural stability, Phononic properties
  • H. Salehi*, A. Eskandari Pages 74-80

    In this paper, the phononic structure and Enthalpy of CaB2 compound in simple hexagonal and orthorhombic phase have been investigated. The calculations were performed using the pseudo-potential method in the framework of the density functional theory and using the Quantum-Espresso code. Using the group theory and the characteristic table of the composition point group, the phonon modes were identified in terms of symmetry species. Phonon modes are obtained at points with high symmetry in both phases, which are all positive, so they do not show structural instability. Also, it can be seen that the frequency of acoustic phonons becomes zero when their energy tends to zero, while optical phonons have a repulsive frequency of zero and are almost without scattering. In addition, the enthalpy diagram in two phases shows the heat absorbed by the system. The obtained results are in good accordance with other available data.

    Keywords: OsB2, Enthalpy, phonon modes, CaB2
  • A. Bahreini, M. Talafi Noghani*, M. Saghafi Yazdi, A. Ghasemi Yeklangi Pages 81-88

    Open cell aluminum foams have good acoustic dampening properties. In this research, in order to improve the sound damping capacity of these foams, 0.9, 1.5 and 3wt% carbon nanotubes were added to the aluminum foam. Foams were produced by the space holder method in powder metallurgy. The results showed that Al-0.9wt%CNT nanocomposite foam had the highest average sound transmission loss in the frequency range of 500-2048 Hz with 43.11 dB, which compared to the average sound transmission loss of pure aluminum with 18.35 dB, has improved by about 135%. Also, this sample was compared with rockwool with a density of 120 kg/m3, which is generally the best choice in the sound insulation industry. In addition to reducing the thickness, the Al-0.9wt%CNT nanocomposite foam has improved the average loss of sound transmission by more than 157%.

    Keywords: Acoustic damping, Nanocomposite foam, Carbon nanotube, Rockwool