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Enregistrement W2000866634 · doi:10.1121/1.4805229

Aircraft sound environment reproduction: Sound field reproduction inside a cabin mock-up using microphone and actuator arrays

2013· article· en· W2000866634 sur OpenAlexaff
Philippe-Aubert Gauthier, Cédric Camier, Olivier Gauthier, Yann Pasco, Alain Berry

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle Noise and Vibration Control
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcousticsMicrophoneSound recording and reproductionSound (geography)TrimComputer scienceSound qualityActuatorMicrophone arraySound pressurePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sound environment reproduction of various flight conditions in aircraft cabin mock-ups is useful for the design, demonstration, and jury testing of interior aircraft sound quality. To provide a faithfully perceived sound environment, time, frequency, and spatial characteristics should be preserved. Physical sound field reproduction approaches for spatial sound reproduction are mandatory to immerse the listener in the proper sound field so that localization cues are recreated. A 80-channel microphone array was built and used to capture a 2-h recording of in-flight sound environments within an actual Bombardier CRJ aircraft. An instrumented cabin mock-up was used to reproduce, in the least-mean-square sense, the recorded sound field using a 41-channel trim-panel actuator array. In this paper, experiments with multichannel equalization are reported. One of the practical difficulties was related to the use of the trim panels as sound sources. Windows and trim panels introduce audible squeaks and rattles if driven at low frequencies. Bass management was therefore implemented. Floor shakers and a subwoofer were used to recreate the low frequency content while the trim panels were only used for the high frequency range. The paper presents objective evaluations of reproduced sound fields. Results and practical compromises are reported.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,626
Score d'incertitude au seuil0,326

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations4
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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