MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1976807824 · doi:10.1115/imece2009-13015

Finite Element Modeling of Setar, a Stringed Musical Instrument

2009· article· en· W1976807824 sur OpenAlexaff
Hossein Mansour, Alireza Kasaiezadeh, Siamak Arzanpour, Mehdi Behzad

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMusic Technology and Sound Studies
Établissements canadiensUniversity of WaterlooSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinite element methodComputer scienceAcousticsField (mathematics)EngineeringStructural engineeringMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper introduces a finite element model of Setar, a Persian long-necked lute. Setar is modeled as a transfer function between the imposed force on the bridge and the near-field resulted sound. Numerical modeling of stringed musical instruments is a computationally challenging task which has always been done with extreme simplifications. Phenomena such as fluid-structure interaction, composite structure, preload effect and infinite boundary are considered in this model. The cycle of Software used in here is CATIA, HyperMesh, Nastran, and HyperGraph. The frequency response between the force of string and generated sound in near field are obtained, taking into account the fluid inside and outside of the soundbox. This model is useful to predict the effect of modification in specific parts to the sound generated by the instrument. The numerical results have excellent agreement with the experimental ones. The modeling procedure can be extended to other musical instruments as well as less complicated problems such as passenger compartment of vehicles.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil0,242

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations5
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetMusic Technology and Sound StudiesTravaux en français237 207