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Enregistrement W4389273272 · doi:10.3397/in_2023_0302

Producing a High Level Harmonic Acoustic Pressure Field with Harmonic Acoustic Pneumatic Source (HAPS): Experimental Validation of the Harmonic Distortion Reduction

2023· article· en· W4389273272 sur OpenAlexaff
Pierre Grandjean, Philippe Micheau, Pierre-Olivier Lajoie

Notice bibliographique

RevueNOISE-CON proceedings · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Acoustics in Jet Flows
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcousticsHarmonicsHarmonicSound pressureAnechoic chamberDistortion (music)Total harmonic distortionNoise (video)Phase distortionPhysicsElectrical engineeringPhase (matter)EngineeringVoltageComputer scienceAmplifier

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Applications such as active control of fane noise, require high Sound Pressure Levels (SPL). Pneumatic acoustic sources are usually used for that purpose (e.g. the WAS 3000 and the Mark VI and VII). The harmonic acoustic pneumatic sources (HAPS) - which use the chopping of an airflow to generate an acoustic pressure field - are being studied for applications requiring high-level harmonic acoustic pressure fields. A recent study has shown that the amplitude, phase, and frequency generated by HAPS are accurately controllable, and can reach 120 dBSPL. However, higher harmonics are also generated at high SPL and this could be detrimental to the intended applications (e.g. active control of tonal noise). An experimental campaign dedicated to understanding the harmonic distortion of HAPS has been conducted on a single HAPS in a semi-anechoic chamber. Measurements with quarter-wave tube at the output of the HAPS were also carried out to reduce this distortion. Levels of 120 to 130 dBSPL for the fundamental were reached, with a difference of 10 dB between the fundamental and the second harmonic (H1/H2 distorsion). Adding a quarter-wave tube increased the acoustic pressure level from 4 to 6 dBSPL, and the H1/H2 distorsion from 2 to 8 dBSPL.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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