A semi-analytical ray method to predict the propagation of long-range vertical noise: Application of NORD 2000 to the prediction of aircraft en-route noise
Notice bibliographique
Résumé
In the past, considerable efforts were made into developing models for the prediction of short-range propagation, in the context of airport noise (Integrated Noise Model, FAA) or more generally for short-range horizontal community noise propagation (NORD 2000, Delta Inc.). Recent research efforts have focused on the prediction of aircraft en-route noise for flights above 18 000 feet above ground level (AGL) (5.49 km AGL), in order to estimate the noise impact in U.S. National Parks and other quiet areas. Unlike other community noise issues, long-range vertical propagation requires an altitude-stratified and realistic atmosphere, which directly impacts the geometrical and absorption losses as well as the ground effects. Given the large distances involved, the use of a semi-analytical propagation model based on the ray theory could prove to be useful in reducing the computation time. NORD 2000, based on semi-analytical ray theory, was modified for use with aircraft en-route noise. A comparative study against AERNOM (Advanced En Route NOise Module, based on the numerical ray method) from Penn State is presented. [Work supported by VOLPE National Transportation Systems Center. The findings are the views of the authors and do not necessarily reflect the views of VOLPE, the FAA, NASA, or Transport Canada.]
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».