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Enregistrement W1555781192

Sound package for a magnesium alloy dash panel

2011· article· en· W1555781192 sur OpenAlexaffvenue
Aljosa Rakic, Raymond Panneton, Noureddine Atalla

Notice bibliographique

RevueCanadian acoustics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCellular and Composite Structures
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStatistical energy analysisSound transmission classStiffnessMaterials scienceStructural engineeringDoorsTransmission lossSound energyDashAlloyVibrationAcousticsSound (geography)Finite element methodEngineeringComposite materialComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The automobile companies such as Ford and Volkswagen decided to use magnesium alloy to replace some steel parts of the car. The magnesium alloy has several advantages over steel. It is more malleable, more ductile, lighter, and it has a higher stiffness weight ratio. However, its low mass gives a poor sound transmission loss performance compared to steel. A 3D model of a car has been designed in the statistical energy analysis (SEA) software VA ONE to calculate the average sound absorption of the car cabin. This model takes into account the sound absorption of seats, roof, floor and doors. The first concept is composed of absorbers and insulators materials. A similar structure was used for the second concept. Only a small damping material layer was added to improve the transmission loss at low frequencies. The optimization was performed on 33 different materials considering the following criteria.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,699
Score d'incertitude au seuil0,604

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,158 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission2
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