MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4285538043 · doi:10.54570/atpet2021/04/01/0016

Determination of Pressure Loss of Silencers Used in Air Conditioning

2021· article· en· W4285538043 sur OpenAlexaff
Šimon Kubas, Andrej Kapjor, Martin Vantúch, Juraj Drga

Notice bibliographique

RevueAdvances in Thermal Processes and Energy Transformation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical and Thermal Properties Analysis
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSilencerMufflerPressure dropDuct (anatomy)DamperAcousticsDimensioningAir conditioningNoise (video)AttenuationTransmission lossSound pressureEngineeringAnnoyanceComputer scienceMechanical engineeringStructural engineeringInletMechanicsPhysicsOpticsAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When designing air conditioning systems, it is necessary to pay attention to the level of noise generated during the operation of such a system. Each of the components of the air conditioning system either absorbs or generates noise. Noise in pipes and fittings can be reduced to the required level by dimensioning the pipes. However, noise generated by the fan itself must be eliminated in another way. To eliminate fan noise, silencers are used in the duct just behind the air handling unit. For the correct design of the silencer, it is necessary to pay attention not only to its acoustic attenuation, but also to the pressure loss. If the pressure drop of the muffler is too high, noise will occur directly in the muffler. The pressure losses of the dampers are determined mainly experimentally. Based on the performed measurement, a CFD model of the selected damper was constructed, where the influence of various parameters on the value of the pressure loss of the selected damper was investigated.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAdvances in Thermal Processes and Energy TransformationMême sujetMechanical and Thermal Properties AnalysisTravaux en français237 207