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Enregistrement W4389241286 · doi:10.3397/in_2023_0151

Numerical study on honeycomb membrane-type acoustic metamaterial with added mass

2023· article· en· W4389241286 sur OpenAlexaff
Zacharie Laly, Christopher Mechefske, Sebastian Ghinet, Behnam Ashrafi, Charly T. Kone

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-clésHoneycombMaterials scienceMetamaterialIsotropyHoneycomb structureComposite materialTransmission lossMembraneAcousticsOpticsOptoelectronicsChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents numerical investigations on the transmission loss (TL) of a honeycomb structure with embedded membrane to which small masses are attached. The structure is a lightweight honeycomb membrane-type acoustic metamaterial that presents excellent transmission loss especially at low frequencies. The added mass is a solid material that is attached to the membrane, which is modelled as a linear isotropic elastic material with fixed boundary conditions. The influences of the membrane material properties and of the added mass parameters on the transmission loss are presented. It is demonstrated that the resonant peak amplitude of the transmission loss and its frequency band can be controlled by the properties of the added mass. The various numerical simulation results of configurations with and without added masses as well as various membrane elastic properties are compared. The honeycomb structure used in this study constitutes generally the core layer in sandwich honeycomb panels. While the TL of the honeycomb structure alone is zero, due to the open cell distribution, the integration of a membrane within the honeycomb with added masses induces a significant improvement of the transmission loss. This lightweight metamaterial is shown to attenuate the low frequency noise.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,655
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,232 · 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.

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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