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Enregistrement W1986316390 · doi:10.1121/1.4831112

Modeling the generation and propagation of hydrodynamic hull noise near the ocean surface

2013· article· en· W1986316390 sur OpenAlexaffabout
R. Doyle, Mae Seto, Julio Militzer

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueUnderwater Acoustics Research
Établissements canadiensDalhousie UniversityDefence Research and Development CanadaMartec (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcousticsHullInterference (communication)Noise (video)Envelope (radar)Sound pressureSonarComputer sciencePhysicsGeologyMarine engineeringEngineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrodynamic hull noise is an important consideration for determining the detection envelope of SONAR domes mounted to surface vessels. In order to model the generation of this noise by a moving ship, a hybrid computational hydro-acoustic modeling methodology has been developed by combining the Lighthill-Curle acoustic analogy with the Numerical Wind Tunnel computational fluid dynamics code. This model has been shown in previous work to significantly over-predict the experimentally observed far field sound of Canadian Forces Auxiliary Vehicle Quest in at-sea acoustic trials. This deficiency is shown to be due in part to neglecting the Lloyd’s Mirror interference effect of the sea surface in the Lighthill-Curle equations. By utilizing a method of images solution to the acoustic analogy to simulate the Lloyd’s Mirror interference, an average sound pressure level improvement of 25 dB was obtained. This solution is compared and contrasted to a model utilizing the Lloyd’s Mirror interference of a simple source, and a normal mode sound propagation model, and is shown to be superior for transmission ranges up to 2 km.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,214 · 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'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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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