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Enregistrement W2910724385 · doi:10.2514/6.2019-2382

Acoustic Atmospheric Propagation Model Validation with the NRC Convair 580

2019· article· en· W2910724385 sur OpenAlexaffabout
Andrew Price, Sebastian Ghinet, Gilles A. Daigle, Mike Stinson, Anant Grewal, Cyrus Minwalla, Upekha Yapa, Viresh Wickramasinghe

Notice bibliographique

RevueAIAA Scitech 2019 Forum · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Acoustics in Jet Flows
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtmospheric modelEnvironmental scienceModel validationComputer scienceAtmospheric sciencesMeteorologyRemote sensingGeologyPhysicsData science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The National Research Council Canada was tasked to concurrently assess the visibility and audibility of aircraft in the vicinity of low-traffic aerodromes. This paper discusses the efforts to numerically estimate the acoustic propagation of an aircraft’s acoustic signature using the Impedance Plane Formulation and the Fast Field Program. The experimental methodology includes the measurement of lowaltitude aircraft fly-by acoustic spectra as reference data and high-altitude aircraft fly-by acoustic spectra as target data for the acoustic propagation models. It is shown that the selected acoustic atmospheric propagation models are able to accurately estimate certain frequency components of the acoustic spectra for low and high altitudes of flight of the Convair 580 aircraft. Signature aircraft tones located at 70 Hz and 140 Hz are identified by the models and accurately estimated in location and amplitude. The models’ performance is evaluated to a range of 8 km in the horizontal plane and 3.66 km in altitude; the models exhibited reduced performance as a function of distance. A rudimentary subjective analysis was completed to inform future work; results were consistent with the objective analysis.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,185

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,176
Écart entre enseignants0,173 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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