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Enregistrement W2757244700

Subway train-induced noise and vibration in buildings: predictions and measurements

2017· article· en· W2757244700 sur OpenAlexaffvenueabout
Mihkel Toome, J.S. Love

Notice bibliographique

RevueCanadian acoustics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRailway Engineering and Dynamics
Établissements canadiensRowan Williams Davies & Irwin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVibrationNoise (video)Structural engineeringEngineeringAcousticsComputer sciencePhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Urbanization ensures that noise and vibration from rail and metro lines will continue to be an important field of research as structures coexist with nearby rail lines.  The transmission of train-induced noise and vibration through building remains an active field of research.  This ongoing research is largely due to the complexity of modelling the transmission of broadband vibration through the soil, into the building’s foundation, and within the building itself.  There are numerous approximate methods, empirically-derived models, and detailed finite-element approaches available to predict train-induced vibration levels within buildings; however, the uncertainty associated with these predictions remain large, and few have been extensively evaluating with measurements. The current study investigates the transmission of noise and vibration in a 17-storey reinforced concrete building located adjacent to the Toronto Transit Commission (TTC) Bloor-Danforth (Line 2) and Yonge-University (Line 1) lines.  Vibrations are measured on the building’s foundation adjacent to the metro lines, and simultaneously, noise and vibration levels are measured on three elevated floors.  Several dozen train passes are recorded over a measurement period of a few hours, and they are observed to be the dominant source of noise and vibration within the building.  In this paper, the results of the measurement program are presented, and are compared to simple rail vibration and noise prediction methodologies.  These measurements add to the limited but growing body of published in-situ measurement data that is necessary to evaluate predictive models for train-induced vibrations.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,301
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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