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Enregistrement W4231600533 · doi:10.1121/1.2972138

Optimal sound absorbing and manufacturable two-dimensional, hexagonal-like porous structure

2008· article· en· W4231600533 sur OpenAlexaff
Camille Perrot, Fabien Chevillotte, Raymond Panneton

Notice bibliographique

RevueProceedings of meetings on acoustics · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAcoustic Wave Phenomena Research
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTortuosityMaterials scienceNoise reduction coefficientPorous mediumPorosityAbsorption (acoustics)FiberCross section (physics)Composite materialMechanicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Results from a numerical study examining micro-macro relations linking local geometry parameters to sound absorption properties are presented. For an hexagonal structure of solid fibers, the porosity Phi, the thermal characteristic length Λ', the static viscous permeability k0, the tortuosity α∞, the viscous characteristic length Λ, and the sound absorption coefficient are computed. Numerical solutions of the steady Stokes and electrical equations are employed to provide k0, α∞, and Λ. Hybrid estimates based on direct numerical evaluation of Phi, Λ', k0, α∞, Λ and the analytical model derived by Johnson, Allard, and Champoux are used to relate varying (i) throat size, (ii) pore size, and (iii) fibers cross-section shapes to the sound absorption spectrum. The result of this paper tends to demonstrate the important effect of throat size in the sound absorption level, cell size in the sound absorption frequency selectivity, fibers cross-section shape in the porous material weight reduction. In a hexagonal porous structure with solid fibers, the sound absorption level will tend to be maximized with a 48 +/- 10 micrometers throat size corresponding to an intermediate resistivity, a 13 +/- 8 micrometers fiber radius associated with relatively small inter-fiber distances, and convex triangular cross-section shape fibers allowing weight reduction.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,309
Score d'incertitude au seuil1,000

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,214 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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