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Enregistrement W4318591226 · doi:10.3397/in_2022_0828

Description of sound absorption by a flat resonator stacking metamaterial with double porosity model

2023· article· en· W4318591226 sur OpenAlexaff
Daniel Brooke, Olga Umnova, Philippe Leclaire, Thomas Dupont

Notice bibliographique

RevueNOISE-CON proceedings · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAcoustic Wave Phenomena Research
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceResonatorPerforationStackingPorosityMetamaterialPorous mediumAbsorption (acoustics)AcousticsOpticsComposite materialPhysicsOptoelectronicsNuclear magnetic resonance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acoustic metamaterials can be designed by inserting along the path of a sound wave periodically spaced side resonators. An example of efficient design was recently proposed consisting of a perforated stacking of flat annular cavities (the pancake resonator), the perforation allowing the propagation of sound waves. The pancake resonator is used in absorber mode and the theoretical description of sound absorption can be achieved with the help of the theory of sound propagation in fluid saturated porous media in which two porosities are considered: the main porosity associated with the perforation and a porosity associated with the flat cavity volumes. Considering a perforation diameter and flat cavity thickness ranging from submillimetric values to a few millimeters allows a wide range of material permeabilities and permeability contrasts between main pore and stacking of cavities. The relatively small values of diameter and cavity thickness also results in the existence of viscous and thermal boundary layers in the main pore (the perforation) and in the flat cavities. This metamaterial makes simultaneous use of viscothermal losses and periodicity in order to achieve low frequency sound absorption for an overall small absorber thickness. Experimental results are also presented for the validation of the model.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,630
Score d'incertitude au seuil0,796

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,209 · 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.

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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