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Enregistrement W2993528981

Sound transmission loss improvement by a viscoelastic material used in a constrained layer damping system

2011· article· en· W2993528981 sur OpenAlexaffvenue
Ivan Sabourin, Stefan Schoenwald, Jan-Gerrit Richter, Berndt Zeitler

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAcoustic Wave Phenomena Research
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésViscoelasticityLoss factorConstrained-layer dampingTransmission lossDamperSound transmission classAcousticsVibrationMaterials scienceStructural engineeringModalStatistical energy analysisSound powerComposite materialVibration controlEngineeringPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A constrained layer damper is a viscoelastic material that is embedded between two parallel plates. The vibration energy in the first leaf creates shear strain in the viscoelastic material which dissipates kinetic energy into heat. A CLD is an effective way to maximize transmission loss through a partition by increasing its damping. SEA is a method for estimating the acoustic power flow through a system. The method subdivides the system into smaller elements, the so-called subsystems, that support a group of resonant modes and have a sufficient modal density and modal overlap. The measurement of the loss factors on the wall specimens with and without the viscoelastic material was done as part of a parallel paper by J.G. Richter. The reverberation method was used to measure the total loss factors on one side of the installed wall. The addition of a viscoelastic material between the leaves improves the TL significantly by more than 10 dB in the mid- and high frequency range increasing the STC rating by 8 points from 44 to 52.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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