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Enregistrement W2772721293

Aeroacoustics and Aircraft Noise

2017· article· en· W2772721293 sur OpenAlexaffvenue
Joana Rocha

Notice bibliographique

RevueCanadian acoustics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Acoustics in Jet Flows
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAeroacousticsComputational aeroacousticsAerodynamicsNoise (video)Aerospace engineeringAircraft noiseTurbulenceEngineeringNoise reductionAeronauticsAcousticsComputer sciencePhysicsMechanicsArtificial intelligenceSound pressure
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Noise generated by aircraft is a common complain nowadays, specially for communities near airports. The reduction of noise from aerodynamic origin is one of today major industrial challenge, specially in the field of aviation, even more considering the gradually more stringent noise standard from ICAO (International Civil Aviation Organization). It is therefore desirable to accurately predict the noise generated by turbulent flows, so the noise reduction can effectively be addressed. Aeroacoustics is the study of noise generated by turbulent fluid motion, and by aerodynamic forces interacting with solid surfaces. Aeroacoustic involves coupled aerodynamic and acoustics phenomena. Because of the multi-disciplinary nature of Aeroacoustics and the diversity of the potential applications, Aeroacoustics courses are typically complex and taught at the graduate level and/or at the last year of graduation, requiring the student to be familiar with mathematics, physics and computational techniques. This paper will outline a number of important topics to consider when studying aeroacoustics and aircraft noise, from fundamental concepts to the more advanced and complex topics. Applications to engineering and industry problems are also presented. Both subsonic and supersonic flows are discussed, with emphasis given to turbulent flow induced noise in aircraft.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,190 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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'admission2
Résumé présentoui

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