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Enregistrement W2895894736 · doi:10.1121/1.5067572

Design and evaluation of a high-speed aeroacoustic wind tunnel

2018· article· en· W2895894736 sur OpenAlexaffabout
Joana Rocha

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Acoustics in Jet Flows
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWind tunnelHypersonic wind tunnelSupersonic wind tunnelAnechoic chamberMach numberSubsonic and transonic wind tunnelAeroacousticsAerodynamicsNozzleTurbulenceWind speedBoundary layerNoise (video)Jet (fluid)Aerospace engineeringFlow (mathematics)AirflowAcousticsMarine engineeringMeteorologyMechanicsEngineeringTransonicPhysicsMechanical engineeringComputer scienceSound pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The high-speed aeroacoustic wind tunnel (HSAWT) at Carleton University is a new facility commissioned with the purpose of facilitating experimental studies of turbulent boundary layer (TBL) induced surface pressure fluctuations. This research is primarily intended for applications related to aircraft cabin noise generation from structures exposed to high-speed flow. This open-jet, blowdown wind tunnel is a unique facility in Canada and one of a few aeroacoustic wind tunnels in the world capable of achieving speeds up to Mach 0.8. Flow is delivered from a nozzle with dimensions of 6.1 cm × 15 cm to a test section enclosed within an anechoic chamber with internal dimensions of 1.9 m × 0.88 m × 1.95 m. This study details the complete design methodology for all major wind tunnel components, including the numerical simulations performed in the validation of the designed components. Results of preliminary test section flow characterization and chamber background noise measurements are discussed. Finally, experimental results of the TBL surface pressure fluctuation spectral behavior developed over a flat test section plate are compared with established data and empirical models available in literature.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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