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Enregistrement W2943334543 · doi:10.4271/2019-01-1574

Broadband Membrane-Type Acoustic Metamaterial Structures with Polymorphic Anti-Resonance Modes

2019· article· en· W2943334543 sur OpenAlexaff
Qianqian Zhang, Guojian Zhou, Xiujie Tian, Yuying Jiang, Jiu Hui Wu, Wei Huang, Keda Zhu

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAntenna Design and Analysis
Établissements canadiensNipissing University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBroadbandMetamaterialResonance (particle physics)Materials scienceAcoustic metamaterialsAcousticsTunable metamaterialsOptoelectronicsPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The researches indicate that rational design of membrane-type acoustic metamaterial (MAM) can make it have a high sound transmission loss (STL) at the anti-resonant frequency. Based on the principle of local resonance of acoustic metamaterials, this paper studied the coupling interactions between sound field and vibration modes, and designed four lightweight MAM structural units with different distributed harmonic oscillators, and then the anti-resonant behaviors of different units within the low frequency were gradually analyzed. The regulation mechanism of continuous polymorphic anti-resonance modes on broadening STL bandwidth was further revealed, and the STL characteristics have been verified within the low-frequency range by numerical simulation and experiments. The results show that the design of a single cross-shaped resonator can increase the diversity of anti-resonance modes and eliminate the node-circular-type resonance mode, then ensure the wider STL bandwidth. Furthermore, four metal platelets set symmetrically between the swing arms based on the unit above increase the local anti-resonance modes of the new unit, which greatly expand the STL bandwidth by shifting its upper limit to the right. In addition, the distributed oscillators in the unit have strong anti-resonant behaviors simultaneously, and the incident sound energy is limited to the unit region, thus the STL peak is high.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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