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Enregistrement W1989595839 · doi:10.3397/1.2919547

Realism assessment of sonic boom simulators

2008· article· en· W1989595839 sur OpenAlexfundno aff
Brenda M. Sullivan, Patricia Davies, Kathleen K. Hodgdon, Joseph A. Salamone, Anthony Pilon

Notice bibliographique

RevueNoise Control Engineering Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Acoustics in Jet Flows
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTransport CanadaPurdue UniversityNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésSonic boomRealismBoomComputer scienceAerospace engineeringAeronauticsEngineeringPhilosophyEpistemologySupersonic speed

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Developments in small supersonic aircraft design are predicted to result in low-intensity sonic booms. Booms generated by current aircraft are similar to those that led to the ban on commercial supersonic fli ght over the US, so are unsuitable for parametric studies of psychoac oustic response to low-intensity booms. Therefore, simulators have be en used to study the impact of predicted low-intensity sonic booms. H owever, simulators have been criticized because, when simulating conv entional-level booms, the sounds were observed to be unrealistic by p eople experienced in listening to sonic booms. Thus, two studies were conducted to measure the perceived realism of three sonic boom simul ators. Experienced listeners rated the realism of conventional sonic boom signatures when played in these simulators. The effects on percei ved realism of factors such as duration of post-boom noise, exclusion of very low frequency components, inclusion of ground reflections, a nd type of simulator were examined. Duration of post-boom noise was f ound to have a strong effect on perceived realism, while type of simu lator had a weak effect. It was determined that post-boom noise had t o be at least 1.5 seconds long for the sound to be rated very realist ic. Loudness level did not affect realism for the range of sounds pla yed in the tests (80-93 dB ASEL).

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)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,632
Score d'incertitude au seuil0,828

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,195 · 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
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

Citations9
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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