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Enregistrement W2914986917 · doi:10.1121/1.5090108

Reduction in edge effects for small panels characterized by a parametric array source

2019· article· en· W2914986917 sur OpenAlexaff
Jeffrey P. Szabo, A. D. Bent

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasonics and Acoustic Wave Propagation
Établissements canadiensDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReduction (mathematics)Parametric statisticsEnhanced Data Rates for GSM EvolutionAcousticsMaterials scienceComputer scienceMathematicsPhysicsTelecommunicationsStatisticsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study sought to explore effects of panel size on underwater acoustic transmission and reflection measurements made with a truncated parametric array source. The transmission loss (TL) and reflection loss spectra of aluminum panels of several different sizes were determined experimentally, and compared to predictions from plane wave theory in the 5-100 kHz frequency range. For the smallest panel size, there were significant discrepancies between experimental data and plane wave theory, which were attributed to contributions from edge-diffracted waves and interferences from the mounting fixture for the panel. For reflection measurements, the latter interference could be corrected for in part by measurement of the reflected signal from the sample holder (with no panel present), and subtracting this signal from reference and test panel waveforms. In order to reduce the contributions from edge diffracted waves in TL measurements, an alternative panel mounting system was investigated, which involved surrounding the panel in a reflective baffle. There was a significant improvement in agreement of experimental TL spectra with plane wave theory for the smallest aluminum panel when the baffle mounting arrangement was used.

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)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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