Active Control of Structure-Borne Road Noise Based on the Separation of Front and Rear Structural Road Noise Related Dynamics
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">Axle forces from tire-road interaction can excite different structural resonances of the vehicle hence a high number of sensors is required for observing and separating all the vibrations dynamics that are coherent with the cabin noise. Feed-forward road noise control strategies adopted so far rely mainly on capturing these dynamics and thus the number of sensors constitutes one major limitation of this approach.</div><div class="htmlview paragraph">Therefore there is a necessity for reducing the number of sensors without degrading the performance of an ANC system. In the past coherence function analysis has been found to be a useful tool for optimizing the sensor location. In this case coherence function mapping was performed between an array of vibration sensors and the headrest microphones in order to identify the locations on the structure that are highly correlated with road noise bands in the compartment.</div><div class="htmlview paragraph">A vehicle with an advanced suspension system was used for applying the method and defining some locations as reference signals for feed-forward active road noise control.</div><div class="htmlview paragraph">Three different real-time control experiments were performed with structure-borne road noise simulated by applying broad band random forces to tires through shaker transducers. A single reference feed-forward adaptive controller evaluated the signals from each sensor location with simulated road noise excitation applied to: front wheels only, rear wheels only and whole vehicle. This way it is demonstrated that the control can be focused at specific road noise bands with a low number of sensors.</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 | 0,000 | 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