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Enregistrement W3093156379 · doi:10.3390/ma13204605

Graded and Anisotropic Porous Materials for Broadband and Angular Maximal Acoustic Absorption

2020· article· en· W3093156379 sur OpenAlexaff
Théo Cavalieri, Jean Boulvert, Gwénaël Gabard, Vicente Romero‐García, Marie Escouflaire, Josselin Regnard, Jean‐Philippe Groby

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAcoustic Wave Phenomena Research
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésAnisotropyMaterials scienceAbsorption (acoustics)Porous mediumBroadbandPorosityField (mathematics)Work (physics)Parametric statisticsAcousticsOpticsComposite materialPhysicsMechanical engineeringMathematicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The design of graded and anisotropic materials has been of significant interest, especially for sound absorption purposes. Together with the rise of additive manufacturing techniques, new possibilities are emerging from engineered porous micro-structures. In this work, we present a theoretical and numerical study of graded and anisotropic porous materials, for optimal broadband and angular absorption. Through a parametric study, the effective acoustic and geometric parameters of homogenized anisotropic unit cells constitute a database in which the optimal anisotropic and graded material will be searched for. We develop an optimization technique based on the simplex method that is relying on this database. The concepts of average absorption and diffuse field absorption coefficients are introduced and used to maximize angular acoustic absorption. Numerical results present the optimized absorption of the designed anisotropic and graded porous materials for different acoustic targets. The designed materials have anisotropic and graded effective properties, which enhance its sound absorption capabilities. While the anisotropy largely enhances the diffuse field absorbing when optimized at a single frequency, graded properties appear to be crucial for optimal broadband diffuse field absorption.

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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,723

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations20
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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