MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4403266474 · doi:10.3397/in_2024_3690

Pros and cons of equipping Harmonic Acoustic Pneumatic Sources (HAPS) with quarter wave tube: analytical model versus experimental validation

2024· article· en· W4403266474 sur OpenAlexaffabout
Pierre Grandjean, Alexandre Schiavini, Philippe Micheau

Notice bibliographique

RevueNOISE-CON proceedings · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic and Pneumatic Systems
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcousticsQuarter (Canadian coin)Tube (container)consHarmonicComputer scienceEngineeringMechanical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pneumatic acoustic sources enable high Sound Pressure Levels (SPL). Harmonic Acoustic Pneumatic Sources (HAPS), utilizing airflow modulation to create precise acoustic pressure fields with controlled amplitude and phase, emerge as solutions for active harmonic-noise control at high SPLs. While theoretically capable of generating pure tones, HAPS appear to be non-linear sources with significant harmonic distortion in practice. Additionally, the mass airflow consumption of this source could be a drawback in certain applications. The aims of this study is to evaluate the advantages of a Quarter-Wave Tube (QWT) located at the HAPS output. A numerical analytical linear model has been developed to compute the radiated acoustic pressure and consumed mass air flow, according to the QWT and HAPS characteristics. For the cases of HAPS equipped with various QWT, this presentation will compare experimental results with the analytical model. This aims to highlight the advantages, including increased SPL of the radiated fundamental, reduced fundamental/harmonic distortion over a wide frequency range, and decreased airflow consumption. The disadvantage is related to the space required by the QWT because its diameters must be greater than the HAPS output. Whatever, this study demonstrate that HAPS can be improved when equipped with a dedicated exhaust.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,906
Score d'incertitude au seuil0,793

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,218 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNOISE-CON proceedingsMême sujetHydraulic and Pneumatic SystemsTravaux en français237 207