Lähes kaikki ympärillämme olevat materiaalit ovat jollakin tavalla huokoisia. Erityisen kiinnostavia ovat materiaalit, joiden huokoset muodostavat toisiinsa liittyneitä jatkuvia ketjuja. Tämä mahdollistaa muun muassa keveitä ja jäykkiä rakenteita, joilla on erinomaiset lämmöneristys-, mekaanisen värähtelyn, ja äänen absorptio-ominaisuudet. Tällaisia materiaaleja käytetäänkin yleisesti monilla teollisuuden aloilla. Lisäksi kyseisenlaisia materiaaleja tavataan lääketieteen ja geotieteiden tutkimuksessa. Monissa sovelluksissa on siten tärkeää selvittää huokoisen materiaalin fysikaaliset ominaisuudet materiaalin käyttäytymisen ennustamiseksi.
Filosofian maisteri Matti Niskanen tutki väitöskirjassaan uusia ainetta rikkomattomia menetelmiä huokoisten materiaalien karakterisoimiseksi. Kehitetyt menetelmät perustuvat akustisten aaltojen hyödyntämiseen siten, että tutkittavan kohteen akustinen profiili mitataan. Kohteen fysikaaliset ominaisuudet vaikuttavat vahvasti sen akustiseen profiiliin, ja näin ollen ne voidaan selvittää mitatusta akustisesta profiilista inversiolaskentaa käyttämällä. Akustiset aallot eivät vahingoita kohdetta, jolloin kokeita voidaan toistaa ja testattuja kohteita voidaan käyttää karakterisoinnin jälkeen.
Inversiolaskenta tutkituissa sovelluksissa on kuitenkin vaativa tehtävä, ja tässä väitöstyössä hyödynnettiin erityisesti Bayesilaisia inversio-ongelmien menetelmiä materiaalien karakterisoimiseen. Bayesilaiset menetelmät antavat puitteet sekä mittaus- että mallinnusvirheiden huomioimiseksi, ja mahdollistavat karakterisointiin liittyvien epävarmuuksien kvantitatiivisen arvioinnin esimerkiksi Markovin ketjuja käyttäen.
Väitöskirjan ensimmäisessä osassa tutkittiin ilmasaturoituneita huokoisia materiaaleja, joiden akustinen profiili voidaan mitata kuultavan äänen taajuuksilla. Esimerkkejä näistä ovat muun muassa polyuretaanivaahdot ja lasivilla. Väitöskirjan jälkimmäisessä osassa keskityttiin jäykempiin materiaaleihin, joiden huokoset ovat tyypillisesti saturoituneet nesteellä, ja joiden akustinen profiili voidaan mitata vedessä ultraäänitaajuuksilla.
Tutkimuksessa osoitettiin, että akustiset menetelmät soveltuvat erilaisten huokoisten materiaalien ainetta rikkomattomaan karakterisointiin. Lisäksi, Bayesilaisilla inversio-ongelmien menetelmillä saadaan tietoa karakterisointiin liittyvistä epävarmuuksista, joka auttaa arvioimaan tulosten luotettavuutta.
FM Matti Niskasen sovelletun fysiikan alaan kuuluva väitöskirja Bayesian inversion methods for acoustical characterisation of poroviscoelastic media tarkastetaan luonnontieteiden ja metsätieteiden tiedekunnassa. Vastaväittäjänä toimii professori Nuutti Hyvönen, Aalto-yliopisto, ja Maître de Conférences Jean-Daniel Chazot, Université de Technologie de Compiègene, Ranska, sekä kustoksena dosentti Timo Lähivaara, Itä-Suomen yliopisto.
Väittelijän painolaatuinen kuva on osoitteessa https://kuvapankki.uef.fi/A/UEF+kuvahakemisto/18489?encoding=UTF-8