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Enregistrement W1981942327 · doi:10.1121/1.4805128

Design, optimization, and testing of door-grille silencers

2013· article· en· W1981942327 sur OpenAlexaff
Vivek Vasudevan Shankar, Murray Hodgson

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAcoustic Wave Phenomena Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDoorsSilencerAirflowAcousticsNoise (video)Computer scienceTransmission lossComputational fluid dynamicsFinite element methodSoftwareVentilation (architecture)Marine engineeringEnvironmental scienceSimulationAutomotive engineeringMechanical engineeringEngineeringTelecommunicationsStructural engineeringAerospace engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is a common practice to install doors that have openings in them to improve cross airflow through horizontal ventilation. However, excessive outdoor noise and poor noise privacy are known associated issues. Grilles are often installed in these door openings to address this issue. While they may reduce the noise level slightly, they have proven not to be very effective. Effective silencers would be too thick to be installed in doors. This work investigates the design and development of a novel door silencer that reduces the sound transmission to acceptable limits without compromising the airflow. A model of the silencer has been designed and tested—using the Acoustics module of the COMSOL Finite Element software—in a diffuse field environment, and validated with STC ratings. The airflow was modeled using the COMSOL CFD module. The dimensions of the ventilation opening and its position in the door have also been optimized. A real prototype of the model has then been built and its performance tested. Various design guidelines have then been proposed for the design of these doors.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,232
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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