The calculation of the acoustic field in or around objects is an important task in acoustic engineering. To numerically solve this task, the boundary element method (BEM) is a commonly used method especially for infinite domains. The open source tool Mesh2HRTF and its BEM core NumCalc provide users with a collection of free software for acoustic simulations without the need of having an in-depth knowledge into numerical methods. However, we feel that users should have a basic understanding with respect to the methods behind the software they are using. We are convinced that this basic understanding helps in avoiding common mistakes and also helps to understand the requirements to use the software. To provide this background is the first motivation for this paper. A second motivation for this paper is to demonstrate the accuracy of NumCalc when solving benchmark problems. Thus, users can get an idea about the accuracy they can expect when using NumCalc as well as the memory and CPU requirements of NumCalc. A third motivation for this paper is to give users detailed information about some parts of the actual implementation that are usually not mentioned in literature, e.g., the specific version of the fast multipole method and its clustering process or how to use frequency-dependent admittance boundary conditions.


翻译:计算物体内部或周围的声场是声学工程中的一项重要任务。在数值求解该任务时,边界元法是一种常用方法,尤其适用于无限域。开源工具Mesh2HRTF及其边界元法核心NumCalc为用户提供了一套免费的声学仿真软件,无需用户深入了解数值方法。然而,我们认为用户应对其使用软件背后的方法具备基本的理解。我们确信,这种基本理解有助于避免常见错误,并有助于理解使用该软件的要求。提供这种背景知识是本文的第一个动机。本文的第二个动机是展示NumCalc在求解基准问题时的准确性。因此,用户可以了解使用NumCalc时所能预期的精度,以及NumCalc的内存和CPU需求。本文的第三个动机是为用户提供关于实际实现中某些部分的详细信息,这些内容通常在文献中未被提及,例如所使用的快速多极子方法的具体版本及其聚类过程,或者如何使用频率相关的导纳边界条件。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
51+阅读 · 2019年10月11日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
论文浅尝 | 利用 RNN 和 CNN 构建基于 FreeBase 的问答系统
开放知识图谱
11+阅读 · 2018年4月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
论文浅尝 | 利用 RNN 和 CNN 构建基于 FreeBase 的问答系统
开放知识图谱
11+阅读 · 2018年4月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员