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Enregistrement W2897341839 · doi:10.1121/1.5068064

Reactive acoustic liner design

2018· article· en· W2897341839 sur OpenAlexaff
Ramani Ramakrishnan, David H. Van Every

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Fluid Dynamics Research
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNozzleAcousticsWind tunnelDiffuser (optics)Materials scienceNoise (video)Noise reductionSound powerGas compressorCross section (physics)PhysicsComputer scienceSound (geography)Mechanical engineeringEngineeringMechanicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acoustic treatment to reduce fan noise levels in a wind tunnel circuit consists of fibrous materials such as fibreglass or rockwool. Open cell foam materials are also used as acoustic treatments. The acoustic treatments are conventionally applied at fan tail cone regions, tunnel walls along fan diffuser section, cross-legs, test section diffuser, and nozzle contraction areas. However, conventional treatments are not possible in cryogenic wind tunnels, since bulk absorber materials with required resistivity, when operating at cryogenic temperatures, are not available. One possible solution is to design reactive silencers tuned to dominant frequencies. One such approach was used as noise control technique so as to satisfy test section noise specifications. The sound power spectrum of the compressor at different speeds were evaluated. The estimated test section sound pressure levels showed noise reduction at two dominant frequencies were required. The acoustic treatment, therefore, resulted in a double layer reactive design tuned to the two dominant frequencies. The design process will be highlighted in the presentation. The final treatment details will also be presented.

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,942
Score d'incertitude au seuil0,361

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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