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Enregistrement W3080570552 · doi:10.5772/intechopen.93296

Noise Transmission Losses in Integrated Acoustic and Thermo-Fluid Insulation Panels

2020· book-chapter· en· W3080570552 sur OpenAlexfundno aff
Himanshu Dehra

Notice bibliographique

RevueIntechOpen eBooks · 2020
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConcordia University
Mots-clésSoundproofingNoise (video)AirflowDamperDynamic insulationNoise controlThermal insulationSound pressureAcousticsStructural engineeringNoise reductionEngineeringMaterials scienceMechanical engineeringComposite materialVacuum insulated panel

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A simulation model is proposed for integrated acoustic and thermo-fluid insulation constituting an airflow window with a photovoltaic (PV) solar wall spandrel section. The physical model of an outdoor test-room comprises of a wooden framed double or cavity wall assembly with: (i) a triple glazed fenestration section with a closed roller blind; (ii) a solar wall spandrel section of double-glass PV modules and back panel of polystyrene filled plywood board; and (iii) fan pressure-based manually operated inlet and exhaust dampers with ventilation through an exhaust fan for transportation of heat. A generalized two-dimensional analysis of a double wall structure is illustrated by the placement of surface and air nodes into two adjacent stacks of control volumes representing outer and inner walls. The integrated noise insulation and energy conversion model is presented. The energy conversion and noise insulation model are supported with some numerical results using devised noise measurement equations. The following additional parameters are also calculated to support the integrated insulation model: noise transmission losses and noise reduction coefficients for various types of noises. State-of-the-art of acoustic and thermo-fluid insulation along with general building construction guidelines for acoustic and thermal insulation are also presented.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,184 · 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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