Identification of geometric parameters influencing the flow-induced vibration of a two-layer self-oscillating computational vocal fold model
Notice bibliographique
Résumé
Simplified models have been used to simulate and study the flow-induced vibrations of the human vocal folds. While it is clear that the models' responses are sensitive to geometry, it is not clear how and to what extent specific geometric features influence model motion. In this study geometric features that played significant roles in governing the motion of a two-layer (body-cover), two-dimensional, finite element vocal fold model were identified. The model was defined using a flow solver based on the viscous, unsteady, Navier-Stokes equations and a solid solver that allowed for large strain and deformation. A screening-type design-of-experiments approach was used to identify the relative importance of 13 geometric parameters. Five output measures were analyzed to assess the magnitude of each geometric parameter's effect on the model's motion. The measures related to frequency, glottal width, flow rate, intraglottal angle, and intraglottal phase delay. The most significant geometric parameters were those associated with the cover--primarily the pre-phonatory intraglottal angle--as well as the body inferior angle. Some models exhibited evidence of improved model motion, including mucosal wave-like motion and alternating convergent-divergent glottal profiles, although further improvements are still needed to more closely mimic human vocal fold motion.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».