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Enregistrement W2007756535 · doi:10.1002/cmr.b.20162

Analysis of an MRI gradient coil duct with a micro‐perforated panel acoustic absorber

2010· article· en· W2007756535 sur OpenAlexafffund
Gemin Li, Chris K. Mechefske

Notice bibliographique

RevueConcepts in Magnetic Resonance Part B · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAcoustic Wave Phenomena Research
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésElectromagnetic coilAcousticsDuct (anatomy)Materials scienceEngineeringPhysicsMedicineAnatomyElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract An analytical model was developed for an MRI gradient coil duct with a micro‐perforated panel (MPP) acoustic absorber placed inside the duct. The absorption coefficients of a series of MPP absorbers with varying design parameters including diameter of the holes, perforation rate and thickness of the air gap were calculated. Boundary Element Method (BEM) models were then developed for the coil duct with MPP absorbers and porous materials with varying design parameters and material properties. The acoustic power, sound pressure levels and sound field inside the duct were calculated using the BEM. The results show that the principal advantage of an MPP acoustic absorber is its effectiveness in absorbing relatively low frequency noise. By using the proper combination of parameters, a MPP acoustic absorber can be designed to be a wide bandabsorber or a narrow band absorber at any specific central frequency. © 2010 Wiley Periodicals, Inc. Concepts Magn Reson Part B (Magn Reson Engineering) 37B: 103–115, 2010

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
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)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,243 · 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.

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

Citations2
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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