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Enregistrement W4400288272 · doi:10.1121/10.0026640

On the vibroacoustics of cross-laminated timber embedded with acoustic black holes

2024· article· en· W4400288272 sur OpenAlexaff
Temitope Akinpelu, Joonhee Lee, Behrooz Yousefzadeh

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Analysis of Composite Materials
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCross laminated timberAcousticsMaterials scienceComposite materialStructural engineeringPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The adoption of cross-laminated timber (CLT) in building construction is challenged by low-frequency impact noise. Conventional treatments typically involve increasing the mass of the floor assembly or employing structural decoupling techniques, both of which result in increased floor thickness. This study explores an alternative solution by examining the feasibility of embedding acoustic black holes (ABHs) into CLT floors. The ABH acts as a passive waveguide, concentrating vibrational energy in specific regions where it is transferred to damping layers and reduced. Using the finite element method, we investigated the vibroacoustic behavior of CLT plates within the 50–600 Hz frequency range. Our primary focus was on the influence of the ABH’s outer radius and the number of ABH inclusions within a CLT plate. The findings indicate that increasing the outer diameter of the ABH lowers the cut-on frequency and enhances the effective damping of the CLT plate. The increase in damping extends the effectiveness of the ABH to a broader frequency range, with the most noticeable effect above the cut-on frequency. The number of ABH inclusions impacts the structural modes below the cut-on frequency, and the optimal number of inclusions depends on the frequency of interest.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,240
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'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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