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Enregistrement W2623465783 · doi:10.1121/1.4988233

Effect of ultrasound pressure and bubble-bubble interaction on the nonlinear attenuation and sound speed in a bubbly medium

2017· article· en· W2623465783 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 · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueUltrasound and Cavitation Phenomena
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBubbleAttenuationSpeed of soundMechanicsNonlinear systemAcoustic attenuationAcousticsNonlinear acousticsSound pressureWork (physics)PhysicsMaterials scienceAttenuation lengthOpticsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The presence of bubbles changes the attenuation and sound speed of a medium. These changes in medium properties depend on the nonlinear behavior of bubbles which are not well understood. Previous studies employed linear models for the calculation of the attenuation and sound speed of bubbly mediums. These predictions are not valid in the regime of nonlinear oscillations. In addition, bubble-bubble interactions are often neglected. In this work, we have numerically simulated the attenuation and sound speed of a bubbly medium by solving a recently developed nonlinear model and considering the bubble-bubble interactions. A cluster of 52 interacting bubbles was simulated, with sizes derived from experimental measurements. Broadband attenuation measurements of monodisperse solutions were performed with peak pressures ranging within 10-100 kPa. The bubble solutions had mean diameters of 4-6 micron and peak concentrations of 1000 to 15000 bubbles/ml. At lower concentrations (with minimal microbubble interactions) model predictions are in good agreement with experimental measurements. At higher concentrations, new secondary peaks in plots of attenuation and sound speed as a function of frequency appear. By simulating bubble-bubble interactions, the numerical results could predict the frequency shift of the peaks of attenuation and sound speed, and the generation of secondary peaks.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,408
Score d'incertitude au seuil0,339

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,267 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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