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Enregistrement W3009755939 · doi:10.4271/2020-01-0507

Design and Optimization of a Muffler Integrated with an Adaptive Quarter Wave Tube for Noise Reduction in Commercial Vehicles

2020· article· en· W3009755939 sur OpenAlexaboutno aff
Arun Cherkkil, Ajay Pratap Singh Rathor

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAcoustic Wave Phenomena Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMufflerNoise reductionReduction (mathematics)Noise (video)Tube (container)AcousticsComputer scienceQuarter (Canadian coin)EngineeringElectronic engineeringPhysicsMechanical engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With rising concerns on internal combustion engine noise levels in commercial vehicles, it is necessary to attenuate noises present in specific frequency bands. This can be achieved with the implementation of a quarter wave tube on the present exhaust system. Historically such passive attenuators have been efficient only at specific engine speeds and exhaust gas temperatures. A new folded adaptive quarter wave tube design is proposed here which can give significant noise attenuation at various engine operating conditions. The proposed design eliminates the requirement of complex electronic actuating mechanisms for the adaptive quarter wave tubes and replaces the same by perforated diaphragms and adjustable end plates, which are more robust and effective. The module can replace the turbo S-flow single chambered muffler which is installed on most of the commercial vehicles. A design is conceptualized and developed using CAD tools. The performances for various combinations of quarter wave tube and muffler lengths are compared using analytical solutions and Finite Element Analysis/CFD. A comparative study on the transmission losses achieved by the current muffler design and the proposed design is also carried out. After comparison of the results, an optimum design for an integrated muffler system is proposed.

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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