Evaluation of the performance of technologies for reducing ships' machinery noise using a small-scale ship-like structure in a Water Basin
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Ocean ambient levels have increased in the last decades, especially in the low-frequency domain (under 500 Hz). This increase is partly due to underwater radiated noise (URN) from commercial ships. Excessive URN harms marine life and is, therefore, considered a pollution that needs to be reduced. At low speeds, machinery is the primary noise source on ships. Mitigation technologies exist to limit machinery’s contribution to URN. While implementing these technologies is costly, a lack of quantitative data regarding their exact performances usually results in limited concrete ship applications since the cost-to-benefit ratio is imprecise. This study aims to quantify better the performance of standard noise mitigation technologies using a small-scale ship-like structure in a water basin. The basin’s acoustic field is first characterized with and without the structure. The structure is then equipped with different mitigation technologies. A loudspeaker and a vibration shaker are fed with pink noise or measured signals on actual machinery. Hydrophones, microphones, accelerometers, and force sensors measure the response in the basin and on the structure. The performance of each tested technology is evaluated and ranked in terms of URN reduction. The relative contributions of airborne and structure-borne transmission paths on URN are also examined.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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