A PDMS-based broadband acoustic impedance matched material for\n underwater applications
Notice bibliographique
Résumé
Having a material that is matched in acoustic impedance with the surrounding\nmedium is a considerable asset for many underwater acoustic applications. In\nthis work, impedance matching is achieved by dispersing small, deeply\nsubwavelength sized particles in a soft matrix, and the appropriate\nconcentration is determined with the help of Coherent Potential Approximation\nand Waterman & Truell models. We show experimentally the validity of the models\nusing mixtures of Polydimethylsiloxane (PDMS) and TiO2 particles. The optimized\ncomposite material has the same longitudinal acoustic impedance as water and\ntherefore the acoustic reflection coefficient is essentially zero over a wide\nrange of frequencies (0.5 to 6 MHz). PDMS-based materials can be cured in a\nmold to achieve desired sample shape, which makes them very easy to handle and\nto use. Various applications can be envisioned, such the use of\nimpedance-matched PDMS in the design and fabrication of acoustically\ntransparent cells for samples, perfectly matched layers for ultrasonic\nexperiments, or superabsorbing metamaterials for water-borne acoustic waves.\n
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».