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Enregistrement W1980307776 · doi:10.1121/1.4805187

A hybrid modeling approach for vibroacoustic systems with attached sound packages

2013· article· en· W1980307776 sur OpenAlexaff
Luca Alimonti, Noureddine Atalla, Alain Berry, Franck Sgard

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAcoustic Wave Phenomena Research
Établissements canadiensInstitut de recherche Robert-Sauvé en santé et en sécurité du travailUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceBenchmark (surveying)Flexibility (engineering)Range (aeronautics)Finite element methodSimple (philosophy)Transfer functionMatrix (chemical analysis)Function (biology)AlgorithmMathematicsMaterials scienceStructural engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modeling complex vibroacoustic systems including poroelastic materials using finite element (FE) based methods can be computationally expensive. Several attempts have been made to alleviate this drawback, such as high order hierarchical basis and substructuring approaches. Still, these methods remain computationally expensive or limited to simple configurations. On the other hand, analytical approaches, such as the Transfer Matrix Method (TMM), are often used, thanks to the lower computational burden. However, since the geometrical flexibility of the FE method is always needed in the low/mid-frequency range, attempts have been made to couple the FE model of the master system with a TM model of the sound package. Although these hybrid approaches seem promising, the open literature is not comprehensive. The aim of this work is to present a hybrid FE-TMM approach based on a Green's function formulation. The idea is to account for the sound package by approximating the effects over the treated surface using fundamental solutions (i.e., Green's functions) obtained by the TMM. A benchmark representative of typical applications is used to illustrate the capabilities of the presented methodology in terms of efficiency and accuracy in comparison to other classical methods.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,875
Score d'incertitude au seuil0,466

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,220 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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