Modélisation d'une connaissance imprécise sur les influences des conditions météorologiques dans la propagation du son, à partir de données expérimentales

Learning an imprecise knowledge about the influences of meteorological conditions in the propagation of sound, from experimental data

• Auteur / Autrice : Etienne Séchet
• Direction : Pierre Cazes
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences. Mathématiques
• Date : Soutenance en 1996
• Etablissement(s) : Paris 9

Mots clés

Mots clés contrôlés

Météorologie dynamique

Son -- Propagation

Pollution par le bruit

Résumé

La propagation du son dans l'atmosphère est influencée par les conditions météorologiques. Il est donc important pour l'acousticien de pouvoir appréhender la part de ces influences dans ses mesures. L'approche présentée se distingue par l'usage de la théorie des sous-ensembles flous: la modélisation des phénomènes s'appuie exclusivement sur les résultats expérimentaux de mesures simultanées de météorologie et d'acoustique, à grande distance d'une source sonore stable. Pour cela, un algorithme d'apprentissage d'une connaissance floue a été proposé, développé, puis utilisé. On cherche à rendre la modélisation du phénomène compatible avec l'information disponible: l'évaluation imprécise de l'état atmosphérique par l'opérateur à travers des modalités linguistiques. On cherche à extrapoler une mesure physique précise de façon à gagner en représentativité spatiale