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Enregistrement W4391733915 · doi:10.1121/10.0024767

On the area-averaged effective sound absorption coefficient of porous materials excited by a monopole

2024· article· en· W4391733915 sur OpenAlexafffund
Franck Sgard, Noureddine Atalla, Olivier Robin, Alain Berry

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAcoustic Wave Phenomena Research
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeInstitut de recherche Robert-Sauvé en santé et en sécurité du travail
Organismes subventionnairesInstitut de recherche Robert-Sauve
Mots-clésMagnetic monopoleAcousticsAbsorption (acoustics)Sound powerExcitationAttenuation coefficientPhysicsPlane waveAcoustic waveComputational physicsPorosityExcited stateSound intensityOpticsMaterials scienceSound (geography)Atomic physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The area-averaged effective sound absorption coefficient (SAC) of a rigid-backed homogeneous porous material subjected to a monopole excitation is calculated as the absorbed-to-incident sound power ratio. Using Allard's model to describe the sound propagation above the porous material, an analytical model for this power-based SAC is proposed and proves to give a good approximation of the sound absorption performance under monopole excitation of sufficiently large areas of material. The impact of factors on the power-based SAC, such as monopole height, material radial dimension used to calculate the sound powers, and material properties is discussed. The power-based SAC frequency-dependent behavior is analyzed through sound intensity field assessments at the material surface and is compared to normal incident plane wave and diffuse field SACs. The sound absorption behavior of sound absorbers under monopole excitation exhibits notable distinctions and peculiar results compared to those observed under plane wave and diffuse fields, particularly at low frequencies and for sources close to the material.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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