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Enregistrement W2510206908

Development of the Second Generation NRC Acoustic Spectrum Control System for High Intensity Noise Testing

2016· article· en· W2510206908 sur OpenAlexaffvenueabout
Anant Grewal, Yong Chen, Shahrukh Alavi, Viresh Wickramasinghe, Brent Lawrie

Notice bibliographique

RevueCanadian acoustics · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePlanetary Science and Exploration
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpacecraftSpectrum analyzerSoftwareEngineeringNoise (video)Test planController (irrigation)Computer scienceComputer hardwareElectrical engineeringAerospace engineeringOperating system
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

NRC conducts high-intensity noise testing using a reverberant chamber that measures 6.9 x 9.75 x 8m.  This is the only facility in Canada capable of vibroacoustic testing of full-size spacecraft and large spacecraft components at high sound pressure levels (SPL) to ensure that they withstand exposure to the intense acoustic environment during launch. Within this chamber, testing at SPLs of greater than 150dB with accurate spectrum shaping is routinely performed. From 1984 until 1993, the target acoustic spectrum for test articles was achieved through the real-time manual adjustment of 1/3-octave spectrum shapers.  Over time, with ever tighter target tolerances, the ability of human operators to achieve the target spectrum over the duration of tests became severely challenged.  In response, NRC developed an in-house closed-loop system for spectrum control.  The key components of the first generation controller are a B&K-2131 spectrum analyzer, a Norsonic-731 noise-shaper, and a PC executing the control algorithm.   Data flow between the analyzer, computer and shaper was achieved using the IEEE-488 interface.  The system worked extremely well, providing accurate and reliable performance, and was used in the testing of major satellites (RADARSAT-1 and -2, and CASSIOPE amongst others). In order to eliminate the risk due to obsolescence, ageing hardware and reliance on an unsupported operating system and development environment, a plan was developed to migrate the control algorithm to a current hardware and software.  After a review of available hardware and software, the National Instruments PXI platform and Labview-RT development system was chosen.  A control system that provided the baseline functionality of the First Generation controller with additional features and performance was developed and benchmarked against the original system as well as two commercial acoustic control systems.  A more detailed discussion of the system, along with information on its performance will be provided in the full paper.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,004

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,164 · 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
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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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