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Enregistrement W4389244215 · doi:10.3397/in_2023_0206

Wideband fast multipole boundary element method for flow-induced noise analysis based on Lighthill's equation

2023· article· en· W4389244215 sur OpenAlexaff
Takayuki Masumoto, Masaaki Mori, Yosuke Yasuda, Naohisa Inoue, Tetsuya Sakuma

Notice bibliographique

RevueNOISE-CON proceedings · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAcoustic Wave Phenomena Research
Établissements canadiensCybernet Systems Corporation (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBoundary element methodNoise (video)Multipole expansionFlow (mathematics)Computer scienceFast multipole methodBoundary (topology)WidebandFinite element methodAlgorithmAcousticsMathematical analysisMathematicsGeometryPhysicsElectronic engineeringEngineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to reduce the computational load for the analysis of three-dimensional flow-induced noise based on the Lighthill equation using the boundary element method (BEM), an efficient method is developed on the basis of the fast multipole BEM (FMBEM). The common hierarchical cell structure for grouping boundary element nodes, sound-receiving points and flow-induced noise sources is used; this enables coefficients of the FMBEM to be reused during the calculation of sound pressure at boundary element nodes and receiving points, thereby further accelerating the analysis. In addition, to deal with the increasing hierarchical level for encompassing flow-induced noise sources, which are often widely distributed around the object to be analyzed, a wideband version of the FMBEM is applied. Following the computational procedure, two application examples are presented for discussion. First, noise from a cylinder located in a flow is analyzed to discuss the accuracy of the method. Then, a problem with large number of degrees-of-freedom and flow-induced noise sources is analyzed to demonstrate its applicability to large-scale problems.

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)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,265 · 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
GenreMéthodes

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
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Résumé présentoui

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