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Enregistrement W4403341648 · doi:10.1142/s0219455426500392

Optimizing Acoustic Performance and Structural Integrity of the Oud

2024· article· en· W4403341648 sur OpenAlexaff
Elshaikh Mohamed, Amine Sassi, Mohamed Gharib, Sadok Sassi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Structural Stability and Dynamics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTree Root and Stability Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStructural integrityAcousticsStructural engineeringComputer scienceReliability engineeringEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a combined numerical and experimental investigation into the vibroacoustic behavior of a traditional oud. An experimental modal analysis was conducted using impact hammer testing to determine the oud’s soundboard’s dynamic characteristics and frequency response function for up to 400[Formula: see text]Hz. Finite element analysis was used to model the oud, incorporating its precise geometry, the wood’s orthotropic material properties, and its interaction with the surrounding air. Validation was performed by matching the numerical and experimental mode shapes and the natural frequencies. Harmonic acoustic analysis examined the oud’s sound pressure level radiation and cavity resonance. Structural–acoustic optimizations were conducted systematically, varying the soundhole’s size, the soundboard’s thickness, and the dimensions of the internal bracing to maximize the acoustics properties while minimizing the structural stress. The effects of these geometric factors on the instrument’s tonal characteristics were quantified. The results provide physical insights into the relationship between the oud’s construction and sound production. The methodology demonstrates a rigorous approach combining simulations and experimentation to comprehensively evaluate and optimize the vibroacoustic behavior of a musical instrument. This fundamental understanding could guide future improvements in the design of ouds.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,403
Score d'incertitude au seuil0,283

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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