The validation of a sound intensity imaging system for wall STC calculation, with leak detection
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a comparison study of two methods that can be used for calculating the sound transmission classification (STC) of a sample wall in a test laboratory, as per ASTM E2249-2016. In both methods, the average sound pressure level within a reverberant room is taken, and the incident sound power on the wall in the source room is calculated. In the 1st method, the traditional method of E2249, an intensity probe is swept at a constant speed, across a set path, through a wire-frame grid specially constructed for the measurement. The sound power radiating from the whole wall is then calculated from the sound intensity, and the sound transmission loss is calculated by subtracting the radiated sound power of the wall from the incident sound power. Having calculated the TL, the STC can then be calculated via ASTM E413-2016. In the 2nd method, the sound intensity probe of the I-track sound intensity imaging system is swept across the wall surface at both an irregular speed and an irregular pattern. The sound power is instantly calculated by the software, as optical tracking of the probe means the spatial and temporal sampling of the sound intensity is made automatically. The sound power is then used to calculate the STC in the same manner as the traditional method.The paper presents the precision of the two methods (traditional vs imagery). Additionally, the paper will present a secondary benefit from the use of the imagery method not available to the traditional scan method; the ability to locate and rank acoustical weaknesses within the single surface scan.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».