KI-gestützte Verfahren zur Auswahl akustischer Materialien

Das Unternehmen Das Unternehmen TW AUDiO baut Beschallungssysteme für unterschiedliche Einsatzgebiete, von Restaurants über Clubs bis zu Open-Air-Konzerten. Die Soundanlagen werden für jeden Anlass individuell aus verschiedenen Materialien zusammengestellt. So wird das spätere einwandfreie Klangerlebnis ermöglicht. Das Unternehmen arbeitet laufend daran, die Prozessschritte der Materialauswahl zu optimieren, um Potenziale zum Ressourcensparen zu erschließen. Die Herausforderung Die Ansprüche, die an Beschallungssysteme gestellt werden, sind in den letzten Jahren stetig gestiegen: weniger Gewicht, kleinere Maße, mehr Leistung. Der Prozess der Materialauswahl ist sehr aufwendig. Akustische Materialien für bestimmte Anwendungen werden nach Erfahrungswerten und Verfügbarkeit vorausgewählt, auf ihre akustischen Eigenschaften hin vermessen und iterativ optimiert. Der Auswahlprozess ist zeit- und ressourcenintensiv und führt nicht immer zum Material mit den „idealen“ Eigenschaften. Vorliegende, meist an Schaumstoffen erprobte Messverfahren und Simulationsmodelle, sind nicht ohne Weiteres für andere Arten von Textilien übertragbar. Die Lösung Das Unternehmen möchte den Auswahlprozess des Materials mithilfe von Künstlicher Intelligenz optimieren und hat sich gemeinsam mit den DITF, Partner im Mittelstand-Digital Zentrum Smarte Kreisläufe, mit diesem Thema befasst. Zusammen wurde ein KI-Modell erarbeitet, das die idealen Materialparameter voraussagt, die zu den gewünschten akustischen Eigenschaften führen. Ein Simulationsmodell soll zur Generierung zusätzlicher Trainingsdaten eingesetzt werden. Die Umsetzung Die DITF haben ein Tool aufgesetzt, das mithilfe von akustischen Modellen für poröse Medien auf Basis von Materialparametern akustische Eigenschaften wie z. B. den frequenzabhängigen Absorptionsgrad vorhersagen kann. In dem Tool ist eine Datenbank mit bekannten Materialien integriert. Das Tool bietet andersherum aber auch die Möglichkeit, das akustische Verhalten vorzugeben und möglichst passende Materialparameter zu ermitteln. Dazu können dann auch die am ehesten passenden Materialien aus der Datenbank vorgeschlagen werden. Die nächsten Schritte Die im Projekt gewonnenen und künftige Erkenntnisse fließen direkt in den Produktentwicklungsprozess ein, um de Kunden durch die neuen Technologieansätze und mit Zuhilfenahme Künstlicher Intelligenz innovativere sowie angepasste Produkte für ihre spezifischen Anwendungsfälle anbieten zu können.