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Enregistrement W2553615688 · doi:10.1121/1.4971067

Pressure dependence of the attenuation and sound speed in a bubbly medium: Theory and experiment

2016· article· en· W2553615688 sur OpenAlexaff
Amin Jafari Sojahrood, Qian Li, Hossein Haghi, Raffi Karshafian, Tyrone M. Porter, Michael C. Kolios

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueUltrasound and Cavitation Phenomena
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttenuationMaterials scienceBubbleMicrobubblesRange (aeronautics)AcousticsAcoustic attenuationSound pressureNonlinear acousticsNonlinear systemSpeed of soundMechanicsPhysicsOpticsUltrasoundComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Existence of bubbles in a medium changes the attenuation and sound speed (Cs) of the medium. The relationship between the nonlinear oscillations of the MBs and acoustical parameters of the medium is not fully understood. In this work, monodisperse solutions of lipid coated bubbles with mean diameter of 5.2 micron and peak concentration of (5000 microbubbles/ml) were sonicated with a broadband pulse with center frequency of 2.25 MHz. The attenuation and Cs, were measured over a pressure range of 10-100 kPa. Using our recent nonlinear model and by solving the Marmattont Model, the attenuation and Cs of the solution were numerically analyzed. Experimental results showed that as the pressure increased, the attenuation peak increased by ~7-8 dB while its frequency decreased from 2.05 to 1.55 MHz. The maximum Cs of the medium increased with pressure (1521 to 1529 m/s) and shifted towards lower frequencies (2.34 to 1.95 MHz). At a fixed frequency (e.g., 1.65 MHz) the Cs increased by ~14%. The Cs of the bubbly medium remained the same as the Cs in the absence of bubbles at the frequency of the attenuation peaks. Numerical simulations were in good agreement with experimental observations and confirm the experimentally observed phenomenon.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,484
Score d'incertitude au seuil0,365

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,243 · 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'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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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