High sound pressure level sound absorption in acoustic resonant metamaterials: adapting a mass-spring model for nonlinear effects
Notice bibliographique
Résumé
In aerospace, conventional materials as micro-perforated panels backed by cavities are used to absorb sound at high sound pressure levels. These solutions are not optimal at low frequencies compared to resonant acoustic metamaterials, which present an acoustic absorption peak with a wavelength-to-thickness ratio greater than conventional materials, i.e., a ratio>>5. Acoustic resonant metamaterials are mainly studied at low sound pressure levels (<100dB). However, they are sensitive to increasing the amplitude of acoustic excitation. The studied metamaterial is composed of a compact array of thin single-perforation panels spaced by thin cylindrical air cavities. In a previous study, a mass-spring model was developed for low sound pressure levels. The perforations are modeled by equivalent masses, whereas cavities by equivalent springs. In the perforations, high values of the acoustic velocity lead to an increase in the acoustic resistance of the material. This effect is considered by the Forchheimer parameter in the mass-spring model. To determine this parameter and to study how it is impacted by the metamaterial geometry, the computational fluid dynamic method is used. The mass-spring model is adapted with a nonlinear term. The adapted model agrees well with simulations by finite element method at sound pressure levels up to 140dB.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».