Estimating Ship Underwater Radiated Noise from Onboard Vibrations
Notice bibliographique
Résumé
The acoustic signature of an Orca-class training vessel (Patrol Craft Training, PCT) Moose from the Royal Canadian Navy (RCN) was measured at the RCN’s Patricia Bay acoustic range on Vancouver Island, British Columbia, Canada. The acoustic range trials included accelerometer measurements on the ship hull and in the engine room and hydrophone measurements at approximately 100 m from the ship. The trials were carried out at the ship speed range of 3 to 20 knots. The test data from all the trial runs was used to derive, evaluate and validate the method of estimating ship underwater radiated noise from onboard vibrations. In the investigation, the runs were split into two sets: a training set and a testing set. A least squares approximation, AQV (average quadratic velocity) SL (source level) correlation, was then applied to the training set data to formulate a transfer function to estimate the underwater radiated noise from onboard vibrations. The AQV is calculated from accelerometer measurements (vibration levels) and SL is obtained from the hydrophone measurements. The third octave frequency band (from 10 Hz to 10 kHz) SL estimations of the testing set runs (using the transfer function and AQV) are within 1 to 3 dB of SL from the hydrophone measurements. This study demonstrates a capability of monitoring underwater radiated noise from ships using only onboard vibration levels which may be of interest for future projects relating to the reduction of shipping noise against a threshold in acoustically sensitive environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».