MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2008283385 · doi:10.1121/1.4805406

Improving the sound absorbing efficiency of closed-cell foams using shock waves

2013· article· en· W2008283385 sur OpenAlexaff
Olivier Doutres, Noureddine Atalla, Martin Brouillette, Christian Hébert, David Begg

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAcoustic Wave Phenomena Research
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials sciencePolyurethaneComposite materialShock waveShock (circulatory)Acoustic wavePorous mediumAirflowThermal shockAcousticsPorosityMechanicsMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Producing closed-cell foams is generally cheaper and simpler than open-cell foams. However, the acoustic efficiency of closed-cell foam materials is poor because it is very difficult for the acoustic waves to penetrate the material. A method to remove the membranes closing the cell pores (known as reticulations) and thus to improve the acoustic behavior of closed-cell foam material is presented. The method is based on the propagation of shock waves inside the foam aggregate where both the shock wave generator and the foam are in air at room conditions. Various shock treatments have been carried out on a polyurethane foams, and the following conclusions were drawn: (1) the reticulation rate increases and thus the airflow resistivity decreases while increasing the amplitude of the shock treatment; (2) the softness of the foam increases; (3) the process is reliable and repeatable; (4) obtained acoustic performance is comparable to classical thermal reticulation; and (5) the process can be used to control the reticulation rate along the thickness.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,563
Score d'incertitude au seuil0,375

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of the Acoustical Society of AmericaMême sujetAcoustic Wave Phenomena ResearchTravaux en français237 207