The Influence of the Acoustic Transfer Functions on the Estimated Interior Noise from an Electric Rear Axle Drive
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">In the vehicle development process, targets are defined to fulfill customers' expectations on acoustic comfort. The interior complete vehicle acoustic targets can be cascaded down to system and component targets, e.g. insulation properties and source strengths. The acoustic transfer functions (ATFs) from components radiating airborne noise play a central role for the interior sound pressure levels. For hybrid vehicles fitted with an electric traction motor, the contribution of high frequency tonal components radiated from the motor housing needs to be controlled. The interior sound pressure due to an airborne motor order can be estimated by surface velocities and ATFs. This study addresses the ATFs measured from a large number of positions located around an electric rear axle drive (ERAD) and their influence on estimated interior noise. First, the magnitude variation between the individual ATFs and how it clearly can be visualized was presented. Displaying all ATFs in a color map revealed the magnitude at each geometrical location of the respective microphone. Secondly, the influence of the ATF's spatial resolution on estimated interior sound pressure was investigated. This was done for theoretical models of the stator shell source shape and also for measured surface velocities. By reducing the spatial resolution from 0.05 to 0.10 m between each microphone, the difference in noise contribution is typically within three decibels with a 12<sup>th</sup> octave smoothing filter applied to the narrow-band data. The findings from this work provide insight in the risks of compromising with the number of ATF's needed for contribution analysis.</div></div>
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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