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Enregistrement W1994446707 · doi:10.1121/1.4871355

Assessment of a hybrid finite element-transfer matrix model for flat structures with homogeneous acoustic treatments

2014· article· en· W1994446707 sur OpenAlexaff
Luca Alimonti, Noureddine Atalla, Alain Berry, Franck Sgard

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2014
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-clésFinite element methodReduction (mathematics)Computer scienceFlexibility (engineering)Matrix (chemical analysis)Transfer matrixRange (aeronautics)HomogeneousTransfer-matrix method (optics)Transfer (computing)AlgorithmMathematicsMaterials scienceStructural engineeringGeometryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modeling complex vibroacoustic systems including poroelastic materials using finite element based methods can be unfeasible for practical applications. For this reason, analytical approaches such as the transfer matrix method are often preferred to obtain a quick estimation of the vibroacoustic parameters. However, the strong assumptions inherent within the transfer matrix method lead to a lack of accuracy in the description of the geometry of the system. As a result, the transfer matrix method is inherently limited to the high frequency range. Nowadays, hybrid substructuring procedures have become quite popular. Indeed, different modeling techniques are typically sought to describe complex vibroacoustic systems over the widest possible frequency range. As a result, the flexibility and accuracy of the finite element method and the efficiency of the transfer matrix method could be coupled in a hybrid technique to obtain a reduction of the computational burden. In this work, a hybrid methodology is proposed. The performances of the method in predicting the vibroacoutic indicators of flat structures with attached homogeneous acoustic treatments are assessed. The results prove that, under certain conditions, the hybrid model allows for a reduction of the computational effort while preserving enough accuracy with respect to the full finite element solution.

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 enseignants0,823
Score d'incertitude au seuil0,502

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations13
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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