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Enregistrement W2769326709 · doi:10.1121/1.5014579

Efficient prediction of the transmission loss of curved systems with attached noise control treatment

2017· article· en· W2769326709 sur OpenAlexaff
Kamal Kesour, Noureddine Atalla

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-clésFinite element methodTransmission lossSound transmission classAcousticsStructural acousticsTransmission (telecommunications)Boundary element methodNoise controlNoise (video)Transfer functionCoupling (piping)Transfer-matrix method (optics)Sound pressureMatrix (chemical analysis)Transfer matrixRange (aeronautics)Computer sciencePhysicsOpticsMaterials scienceNoise reductionVibrationTelecommunicationsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper discusses the modeling of the transmission loss of curved panels with attached sound absorbing materials (foam or fiber). Two approaches are compared. The first is a classical coupled FEM/BEM (Finite element/Boundary element) approach wherein the panel and its cavity are modeled using the FEM and the blocked pressure on the excitation side and radiation from the transmission hole are modeled using the BEM. The second is an approximate approach using a Patch Transfer Function (PTF) method to describe the coupling between the panel, the sound package, the cavity and the transmission hole. To compute the PTF relations, the panel and the cavity are described by FEM while the effect of the sound package is described by a Green’s function methodology using the Transfer Matrix Method (TMM) to speed up the process. It is shown that this latter approach is quick and accurate enough to estimate the TL of the system. Moreover, it allows for a quick comparison of the performance of various sound packages for a given curved panel. Several examples are presented to demonstrate the validity of this approximation and demonstrate its range of applicability and usefulness.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,613
Score d'incertitude au seuil0,371

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,231 · 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'admission1
Résumé présentoui

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