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Enregistrement W4320184335 · doi:10.3397/in_2022_0052

Numerical modelling of acoustic metamaterial made of periodic Helmholtz resonator containing a damping material in the cavity

2023· article· en· W4320184335 sur OpenAlexaff
Zacharie Laly, Christopher Mechefske, Sebastian Ghinet, Charly T. Kone, Noureddine Atalla

Notice bibliographique

RevueNOISE-CON proceedings · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAcoustic Wave Phenomena Research
Établissements canadiensNational Research Council CanadaQueen's UniversityUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHelmholtz resonatorResonatorMetamaterialAcousticsMaterials scienceHelmholtz free energyNoise controlResonance (particle physics)PhysicsOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acoustic metamaterials are frequently used in many fields such as aerospace, buildings and ground transportation industries for low frequency noise control applications. Different solutions based on membrane or Helmholtz resonators have been investigated in the past few years. In the present study, a numerical design of acoustic metamaterial made of Helmholtz resonator with a membrane in its cavity is presented. The resonator with a neck extended into the cavity is periodically embedded within a porous material. The membrane inside the resonator cavity is modelled as a linear isotropic elastic material with free and fixed boundary conditions. The transmission loss (TL) of the proposed metamaterial design, predicted by finite element method presents multiple resonant peaks while only one peak is obtained with a conventional resonator. Two TL resonance peaks are observed when the membrane circumferential boundary is free inside the resonator cavity. For fixed boundary conditions, more than two resonance peaks are obtained. The proposed metamaterial design can therefore be used in many industrial applications for low frequency noise attenuation.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,218 · 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'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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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