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Enregistrement W2121091447 · doi:10.4271/2014-01-9124

The Influence of the Acoustic Transfer Functions on the Estimated Interior Noise from an Electric Rear Axle Drive

2014· article· en· W2121091447 sur OpenAlexaff
David Lennström, Roger Johnsson, Anders Ågren, Arne Nykänen

Notice bibliographique

RevueSAE International Journal of Passenger Cars - Mechanical Systems · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle Noise and Vibration Control
Établissements canadiensVolvo (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAxleAcousticsNoise (video)Transfer (computing)PhysicsStructural engineeringComputer scienceEngineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 12th 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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,222 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations11
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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