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Enregistrement W3015395998 · doi:10.1177/1475472x20905060

An experimental investigation of the use of an outlet silencer to quiet ejectors

2020· article· en· W3015395998 sur OpenAlexafffund
Gerard Desmarais, Joana Rocha

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Aeroacoustics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRefrigeration and Air Conditioning Technologies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSilencerInjectorOffset (computer science)AcousticsNoise controlNoise (video)Jet noiseNoise reductionComputer scienceMechanical engineeringPhysicsMechanicsEngineeringTurbulenceInlet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ejectors are simple fluid movers and mixers used in a range of industries; however, the attractiveness of their simplicity can be offset by high levels of noise generation. This work experimentally investigates the use of a silencer affixed to the outlet of a subsonic air–air ejector as a means of quieting the ejector. An emphasis is placed on finding a silencer design which has a minimal impact on the mass flow rate exhausting from the ejector (pumping performance). This paper discusses the results of 10 different silencer designs, tested in an attempt to further understand noise generation mechanisms and to find a practical method to reduce the noise of ejectors. It is found that the placement of a perforated cone at the mid-length of the silencer is the only solution tested which provides a significant acoustic advantage with only a small drop in pumping performance. Other solutions tested provide either no acoustic advantage or have too great of a reduction in pumping performance. It is found that the size and shape of the ejector can be designed in such a way to reduce the overlap of natural modes and thus the overall noise levels of the ejector caused by high levels of resonance. The use of acoustic foam to dampen acoustic natural modes proves that the natural modes of the ejector are a significant contributor to the overall noise levels.

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)0,000
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 enseignants0,342
Score d'incertitude au seuil0,202

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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