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Enregistrement W3205923293 · doi:10.1080/15440478.2021.1944429

Optimization and Modeling of Sound-Absorption Properties of Natural Fibers for Acoustical Application

2021· article· en· W3205923293 sur OpenAlexaff
Seyed Ehsan Samaei, Ebrahim Taban, Umberto Berardi, Seyyed Mohammad Mousavi, Mohammad Faridan, Hassan Asilian Mahabadi

Notice bibliographique

RevueJournal of Natural Fibers · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesIran National Science Foundation
Mots-clésKenafMaterials scienceComposite materialNoise reduction coefficientUltimate tensile strengthPorosityScanning electron microscopeAbsorption (acoustics)FiberDurability

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kenaf fibers have long been utilized because of their remarkable properties, such as availability, durability, and strength. Recently, they have also been used as sound-absorbing composites for noise control purposes. This paper investigates the possibility of improving the tensile strength of kenaf fibers through optimizing the alkaline treatment process. It also considers the effects of such optimization on the acoustic absorption coefficients of the samples fabricated from these treated kenaf fibers as well as the applicability of the numerical model to predict the acoustic absorption. Having employed the response surface methodology (RSM) to optimize the alkaline treatment process and achieve optimal conditions for the kenaf fibers, the scanning electron microscopy (SEM) and tensile test were used to study and compare the morphological and tensile properties of raw fibers (nonoptimal) and the fibers treated in optimal conditions. Several cylindrical samples with constant thickness and density (30 mm and 200 kg/m3) were then made of fibers treated in optimal conditions. The sound absorption coefficient, porosity, and airflow resistivity of these samples were measured based using ISO 10534–2 (impedance tube system), SEM and ASTM C423-09A, respectively. The results demonstrated that the tensile strength of optimally treated fibers increased by 182.39%. The acoustic absorption coefficients of the samples fabricated from these fibers were also higher at all frequencies (low-, mid-, and high-frequency range) compared with samples made of untreated fibers in a way that the Sound Absorption Average value of the former increased by 17.97%. Moreover, it was found that inverted Dunn and Davern model via Nelder-Mead simplex method well follows the sound absorption pattern from the experimental results in the overall frequency range. The use of multifaceted improvement approaches for natural materials such as kenaf fibers increases the usability of these materials as sustainable and eco-friendly alternatives in the engineering process of manufacturing sound-absorbing materials.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations21
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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