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Enregistrement W2967159204 · doi:10.1088/1757-899x/562/1/012017

Effect of Hybrid Alumina/Aluminium Foil Dome Diaphragms on Sound Performance of Loudspeaker

2019· article· en· W2967159204 sur OpenAlexaff
Christian Zung, Ran Cai, I.A. Levitsky, Xueyuan Nie

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Materials Science and Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnesium Alloys: Properties and Applications
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceAluminiumAluminium foilCoatingComposite materialCorrosionLayer (electronics)MetallurgyAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Plasma electrolytic oxidation (PEO) technology enables to fabricate a nanostructured ceramic top layer on an aluminium foil, called hybrid alumina/aluminium material, which has the enhanced properties like hardness, stiffness, wear resistance and corrosion resistance. In this work, PEO nanostructured coatings were applied to aluminium speaker domes to study what effects PEO coatings could offer. A set of treated domes were processed to have a thin coating and the other processed to have a thicker coating. Afterwards, the speaker domes were conducted with several tests and measurements. From the frequency range of a low frequency (200 Hz to 5 kHz) there was very little downside to adding the coating, only at middle frequencies (5 kHz to 12 kHz) a slight decrease in sensitivity can be found. In high range frequencies (12 kHz to 14 kHz) the sensitivity in dampening and sound distortion resistance was increased. In general, these qualities should lead to a better, cleaner sound quality reproduction.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,730

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 savante0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,196 · 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'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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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