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Enregistrement W2072730447 · doi:10.1115/ncad2008-73088

A Method for Noise Reduction in Hydraulic Lines

2008· article· en· W2072730447 sur OpenAlexaff
James Wang, Michael P. Paı̈doussis, Luc Mongeau

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAcoustic Wave Phenomena Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttenuationAcousticsShell (structure)Attenuator (electronics)Noise reductionTransfer matrixNoise (video)MechanicsMaterials scienceEngineeringStructural engineeringPhysicsComputer scienceMechanical engineeringOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sound transmission in hydraulic lines is of great importance in many engineering applications. Sound produced from hydraulic pumps may be radiated to the environment, and transmitted between components through flexible hoses, often modelled as shell-type structures. Noise in hydraulic lines filled with flowing fluid is generated through complex fluid-structure interactions. In this project, a conceptual muffler configuration consisting of a set of alternating shell segments was investigated. By varying parameters such as material properties and the hose dimensions, both fluid and structural waves in the hose are attenuated through the creation of stop bands at the operating frequency. In this paper, thick- and thin-shell theories were investigated. It was found that, for low frequencies or long wavelengths, consistent results were obtained from both theories. The transfer matrix method was used in conjunction with Floquet theory in the analysis of the periodic shell system. Preliminary results showed that numerous stop bands appear and substantial attenuation can be achieved. The first two natural frequencies of a shell with and without fluid loading were computed. Their values agree with similar results from other researchers. Finally, several parameters were varied to study their effects on the natural frequencies. These results will be used later in the design of the shell attenuator.

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,691
Score d'incertitude au seuil0,239

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations1
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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