Quels sont le contenu et l'objectif de ce projet?
Le projet vise à développer des méthodes numériques efficaces pour l'optimisation des métamatériaux acoustiques. Ces matériaux spécialisés permettent de manipuler les ondes sonores de manière ciblée et peuvent être utilisés pour optimiser acoustiquement des systèmes techniques tels que les véhicules ou les murs anti-bruit, réduisant ainsi la pollution sonore. L'objectif principal est de résoudre des systèmes d'équations complexes avec des structures spécifiques, ce qui permet de développer de nouvelles méthodes numériques plus efficaces pour concevoir des métamatériaux acoustiques optimaux.
Que signifie le soutien du Fonds national suisse pour vous?
Étant essentiel pour mon projet, le soutien du Fonds national suisse (FNS) me fournit les ressources nécessaires pour mener à bien cette recherche et la terminer avec succès. Ce financement me permet en outre d’engager un doctorant ou une doctorante qui développera et mettra en œuvre mes idées.
Qu'est-ce que vous trouvez particulièrement passionnant dans ce projet?
Ce qui me fascine particulièrement dans ce projet, c'est qu'il relie les mathématiques appliquées à un bénéfice concret pour la société. La possibilité que nos résultats mathématiques soient un jour réellement utilisés dans la pratique et contribuent à la réduction du bruit dans des applications quotidiennes est extrêmement motivante. Ce projet montre comment des concepts mathématiques abstraits peuvent concrètement aider à relever des défis techniques, comme la minimisation du bruit, et ainsi améliorer la qualité de vie à long terme.
Matthias Voigt est professeur assistant en mathématiques appliquées à UniDistance Suisse depuis plus de trois ans, où un bachelor en mathématiques est actuellement proposé. Son domaine de recherche se concentre sur la théorie du contrôle, les mathématiques numériques et l'optimisation, en particulier dans le domaine de l'ingénierie.
Pour le projet actuel de réduction du bruit, il collabore étroitement avec le Prof. Dr.-Ing. Stefan Marburg, qui dirige la chaire d'acoustique des systèmes mobiles à l’Université technique de Munich.
En Savoir plus
PhD researcher in Computer Science – Effortful Learning with Generative AI (100 %)
PhD researcher in Computer Science – Collaborative Embodied Learning in VR (100%)
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Lehrbeauftragte/r für das Modul «G3 Stress – Ursachen, Auswirkungen und Bewältigung, 5 ECTS»…
Un-e chargé-e de cours en droit des contrats (M09) – Bachelor of Law – 18%