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Enregistrement W4304607046 · doi:10.1002/mame.202200464

NBR/CR‐Based High‐Damping Rubber Composites Containing Multiscale Structures for Tailoring Sound Insulation

2022· article· en· W4304607046 sur OpenAlexaff
Xiankui Zeng, Gao‐Wei Li, Jinmei Zhu, Mohini Sain, Ranran Jian

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Materials and Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAcoustic Wave Phenomena Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Shandong ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceSoundproofingComposite materialNatural rubberElastomer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract High‐damping acoustic composites with unique sound insulation feature is reported, demonstrating surprisingly stable soundproof properties over a wide bandwidth of frequency (63–6300 Hz) with good mechanical properties. The extraordinary acoustic properties are attributed to the multiscale synergy of lamellar and hollow structures by multifillers adding. The acoustic composites are designed and fabricated through a low‐temperature one‐time rubber mixing process using nitrile butadiene rubber(NBR), chloroprene rubber (CR) as matrix and mica powder (MP), hollow glass beads (HGB), and montmorillonite (MMT) as multifillers. The soundproof mechanism is discussed in detail. Results indicate that the synergism of damping and sound absorption behaviors in the composition has a considerable impact on the acoustic characteristics, which can be controlled by the blending ratio of NBR/CR matrixes and the multiscale structures of MP/HGB/MMT multifillers. The designed multifillers acoustic composites can adapt to broadband engineering noise control including walls in express train constructions, panels of vessel or aircraft cabins, and large transportation pipelines.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations20
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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