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Enregistrement W2610960210 · doi:10.1121/2.0000418

Vibrational analysis of arundo donax L (woodwind reed cane) through internal friction measurements and microstructure evaluation

2016· article· en· W2610960210 sur OpenAlexaff
Connor Kemp, Gary Scavone

Notice bibliographique

RevueProceedings of meetings on acoustics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBamboo properties and applications
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre for Interdisciplinary Research in Music Media and Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArundo donaxMaterials scienceShakerVibrationComposite materialMicrostructureCaneAcousticsPhysicsEcologyChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Natural cane reeds (Arundo Donax L and here termed ADL) have been used on woodwind instruments for centuries with little change. Problematically, their consistency, variable performance, durability and sensitivity to ambient conditions make it difficult for the musician to find and maintain a reed that responds to their liking. In this study material, microstructural and anatomical properties of the reed are examined and their contributions to vibrational performance analyzed. Measures of material damping (internal friction) are obtained through observations of phase lag between input stress and output strain waveforms. The effects of mechanically induced vibrations on these measurements are also investigated through the use of a shaker rig inducing small amplitude, fixed-free vibrations up to 440Hz. Experimental samples are examined under optical microscope for characterization of several microstructural features. It is shown that ADL fiber size is positively correlated with a reduction in damping (loss angle, δ) after exposure to oscillatory stresses. Additionally, vessel diameter (lumen) is negatively correlated with changes in δ values. Overall, mechanical vibrations simulating in-vivo conditions are found to affect δ values with time. Future work will include the comparison of the results with those obtained from reeds that are regularly played by a professional musician.

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 enseignants0,562
Score d'incertitude au seuil0,164

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)0,0000,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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