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Enregistrement W2564329572

Design and Characterization of the UTIAS Anechoic Wind Tunnel

2016· dissertation· en· W2564329572 sur OpenAlexaboutno aff
Derrick H.f. Chow

Notice bibliographique

RevueTSpace (University of Toronto) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Fluid Dynamics Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnechoic chamberWind tunnelCharacterization (materials science)EngineeringMarine engineeringComputer scienceAerospace engineeringTelecommunicationsMaterials scienceNanotechnology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The anechoic open-jet wind tunnel facility at the University of Toronto Institute for Aerospace Studies was updated and characterized to meet the needs of current and future aeroacoustic experiments. The wind tunnel inlet was resurfaced and flow-conditioning screens were redesigned to improve the freestream turbulence intensity to below 0.4% in the test section. The circular nozzle was replaced with a square secondary contraction that increased the maximum test section velocity to 75 m/s and improved flow uniformity to over 99% across a usable cross-sectional area of 500 mm × 500 mm. Acoustic baffles were installed in front of the wind tunnel inlet and foam wedges were installed in the anechoic chamber. The overall background sound pressure levels in the chamber were improved by 8-18 db over the range of operational freestream velocities. The anechoic chamber cut-off frequency is 170 Hz and the reverberation time for a 60 dB sound power decay is 0.032 s.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,966
Score d'incertitude au seuil0,755

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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