Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this work was to further establish the viability of the Causality Correlation Technique as a diagnostic tool for the treatment of noise problems. Acoustical dipole radiation can be generated by obstructing a subsonic flow with a rigid strut, if the strut exerts fluctuating forces on the fluid. Such forces would be the forces of reaction arising from the unsteadiness in the local flow and would form a distribution of acoustical dipole sources over the surface of the strut. For the experiments reported herein, a subsonic flow issues from a circular nozzle which is 3.8×10-2 m in diameter. The ‘quiet’ air jet operates at an exit Mach number of .217. The exit velocity is 72 m/s and is approximately uniform over the exit plane. The cylinder model is stationed at the potential core of the jet the Reynolds number is 6.3×104 (based on cylinder diameter and exit velocity). The ‘Dipole Radiation Intensity (DRI)’ is a uniquely defined and measurable quantity that is intimately related to the classical dipole. The ‘spatial distribution’ of the DRI can be constructed on a surface using the Causality Correlation Technique (see Siddon). The ‘DRI distribution’ is constructed on the surface of the rigid cylindrical strut. A diagnosis is made of the aerodynamic noise generation mechanisms using the said distribution. The far field SPL originating from the surface exclusively is predicted from the integrated DRI distribution. For laminar incident flow the predicted SPL is (69.3 ± 2.3 dB). This may be compared with an overall SPL of (70.1±.5 dB) which was directly measured.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».