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Enregistrement W4391029038 · doi:10.61782/fa.2023.0280

Labyrinthine metamaterials and sorptive porous media applied to vented-box loudspeakers' design

2024· article· en· W4391029038 sur OpenAlexaff
Rodolfo Venegas, Genesis M. Nunez, F. Orellana, C. Caamaño, N. F. Castro, Juan Félix Rodríguez Rebolledo, N. Szczepanczyk, B. Liu, Jun Yang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAcoustic Wave Phenomena Research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCHIST-ERAAgencia Nacional de Investigación y DesarrolloAgenția Națională pentru Cercetare și Dezvoltare
Mots-clésLoudspeakerPorous mediumMetamaterialComputer sciencePorosityMaterials scienceAcousticsPhysicsComposite materialOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acoustic metamaterials have shown great potential for a number of acoustic applications due to their extraordinary, tunable acoustic properties such as deep sub-wavelength sound absorption, bandgaps, and focusing to name a few.Likewise, multiscale sorptive porous media have been shown to exhibit remarkable acoustic properties, including unusually high low frequency sound absorption and enabling the enhancement of the compliance of resonator's cavities or loudspeaker's boxes.This work applies labyrinthine metamaterials and multiscale sorptive porous materials to the design of vented-box loudspeakers.An electro-mechano-acoustical model of a ventedbox loudspeaker is introduced.This model takes into account the effects of the said meta-and porous material on the vented-box loudspeaker's sensitivity and electrical impedance.It is shown that by combining both types of materials, the form factor of vented-box loudspeakers can be significantly reduced, without compromising their low frequency performance.Thus, this work contributes towards the sought-after 'holy grail' of loudspeaker's design; that is to achieve 'big bass from small boxes'.

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

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,222 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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