Inverse acoustical characterization of open cell porous media using impedance tube measurements
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Unlike porous models developed for particular absorbing materials and frequency ranges, the Johnson-Champoux-Allard model is a generalized model for sound propagation in porous materials over a wide range of frequencies. This model is nowadays used widely across the acoustic research community and by industrial sector. However to use this model, the knowledge, particularly, of the intrinsic material properties defining the model is necessary. Using the proposed porous model and with the knowledge of the intrinsic properties, the calculation of the desired acoustical indicators as well as the design and optimization of several acoustic treatments for noise reduction can be done efficiently and rapidly. The model of Johnson-Champoux-Allard is based on five intrinsic properties of the porous medium: the flow resistivity, the porosity, the tortuosity, the viscous characteristic length, and the thermal characteristic length. While the open porosity and airflow resistivity can be directly measured without great difficulties, the direct measurements of the three remaining properties are usually complex, less robust, or destructive. To circumvent the problem, an inverse characterization method based on impedance tube measurements is proposed. It is shown that this inverse acoustical characterization can yield reliable evaluations of the tortuosity, and the viscous and thermal characteristic lengths. The inversion algorithm contains an optimization process and hence it is verified that the identified optimal three parameter, even though derived from a mathematical optimum for a given experimental configuration (sample's thickness, measured frequency range), are the intrinsic properties of the characterized porous material.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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