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Enregistrement W2801031074 · doi:10.1139/tcsme-2010-0002

NUMERICAL ASSESSMENT OF REVERSE-FLOW MUFFLERS USING A SIMULATED ANNEALING METHOD

2010· article· en· W2801031074 sur OpenAlexvenueno aff
Min‐Chie Chiu

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAcoustic Wave Phenomena Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMufflerSimulated annealingTransmission lossAcousticsNoise controlNoise reductionMaximizationComputer scienceBroadbandNoise (video)Mathematical optimizationAlgorithmMathematicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Because of the necessity of maintenance and operation in industries in which the equipment layout is occasionally tight, the space for a muffler is constrained. An interest in maximizing the acoustical performance of mufflers within a limited space is of paramount importance. As mufflers hybridized with reverse-flow ducts may visibly increase acoustical performance, the main purpose of this paper is to numerically analyze and maximize their acoustical performance within a limited space. In this paper, a four-pole system matrix for evaluating the acoustic performance —sound transmission loss (STL)— is derived by using a decoupled numerical method. Moreover, simulated annealing (SA), a robust scheme used to search for the global optimum by imitating the metal annealing process, has been used during the optimization process. Before dealing with a broadband noise, the STL’s maximization with respect to a one-tone noise (300 Hz) is introduced for a reliability check on the SA method. Moreover, an accuracy check of the mathematical model is performed. Results reveal that the STL of a muffler with reverse-flow perforated ducts can be maximized at the desired frequency for pure tone elimination; moreover, the noise reduction for a broadband noise can reach 97.5 dB. Consequently, the approach used for the optimal design of the mufflers is simple and effective.

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,667
Score d'incertitude au seuil0,730

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,287
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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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