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Enregistrement W2623154011 · doi:10.1121/1.4987612

Using reciprocity principles and sensitivity functions for the vibroacoustic response of panels under random excitations

2017· article· en· W2623154011 sur OpenAlexaff
Christophe Marchetto, Laurent Maxit, Olivier Robin, Alain Berry

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAcoustic Wave Phenomena Research
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReciprocity (cultural anthropology)AcousticsImpulse responseAnechoic chamberSensitivity (control systems)Frequency responsePhysicsMathematicsMathematical analysisEngineeringElectronic engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The vibroacoustic characterization of panels submitted to random pressure fields is of great interest for the industry. The test means associated with those excitations (i.e., wind tunnel, reverberant room) are expensive and can hardly be controlled. An alternative method to experimentally characterize the behavior of a panel under random pressure fields is therefore proposed. The mathematical formulation of the problem allows describing the vibroacoustic behavior of a panel as a function of the cross spectral density function of the considered excitation and so-called “sensitivity functions.” These functions can be estimated experimentally using reciprocity principle, which can either be applied for characterizing the structural response by exciting the panel with a normal force at the point of interest or for characterizing the acoustic response (radiated pressure, acoustic intensity) by exciting the panel with a monopole and a dipole source. For validation purposes, the method is applied numerically and experimentally for the case of a diffuse acoustic field. Based on indicators such as the vibratory response and the transmission loss factor, the method is finally confronted to measurements in coupled anechoic-reverberant rooms facility following standards.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,800
Score d'incertitude au seuil0,651

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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