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Enregistrement W2985189680 · doi:10.1121/1.5131653

Acoustic wave propagation in effective graded fully anisotropic fluid layers

2019· article· en· W2985189680 sur OpenAlexaff
Théo Cavalieri, Jean Boulvert, Logan Schwan, Gwénaël Gabard, Vicente Romero‐García, Jean‐Philippe Groby, Marie Escouflaire, Jacky Mardjono

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAcoustic Wave Phenomena Research
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésAnisotropyScatteringPorous mediumAcoustic waveTransfer matrixWave propagationSpecular reflectionMaterials scienceMechanicsAcousticsOpticsPorosityPhysicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work deals with the sound wave propagation modeling in anisotropic and heterogeneous media. The considered scattering problem involves an infinite layer of finite thickness containing an anisotropic fluid whose properties can vary along the layer depth. The specular transmission and reflection of an acoustic plane wave by such a layer is modeled through the state vector formalism for the acoustic fields. This is solved using three different numerical techniques, namely, the transfer matrix method, Peano series, and transfer Green's function. These three methods are compared to demonstrate the convergence of the numerical solutions. Moreover, the implemented numerical procedures allow the authors to retrieve the internal acoustic fields and show their dependency along with the fluid anisotropic properties. Results are presented to illustrate the changes in absorption that can be achieved by tuning the fluid anisotropy as well as the variation of these properties across the depth of the layer. The results presented are in very good agreement across the different methods. Given that many porous materials can be modeled as equivalent fluids, the results presented show the potential offered by such numerical techniques, and can further give more insight into inhomogeneous anisotropic porous materials.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,369
Score d'incertitude au seuil0,415

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,219 · 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
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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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