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Enregistrement W4412871033 · doi:10.1121/10.0037396

Comparison of sound power levels of vehicles traveling on expressways determined by the Square integration method and the Pass-by method

2025· article· en· W4412871033 sur OpenAlexaff
Kimikazu IKEYA, Daichi Yokomise, Tomoyuki Itiki, Akinori Fukushima, Yasuaki Okada

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle Noise and Vibration Control
Établissements canadiensNexen (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSquare (algebra)Sound (geography)Power (physics)AcousticsEngineeringMathematicsPhysicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reports on unit patterns (time-histories) of traveling automobile noise measured on expressways. In general, symmetrical patterns were the most common, but many patterns with high noise levels were also recorded for approaching vehicles and after the vehicles had passed. The A-weighted sound power level LW A,Fmax determined by the Pass-by method were compared with the LW A,RMS obtained by the Square integration method. The noise unit patterns were classified by pavement and vehicle type. In all groups, LW A, Fmax corresponded well with LW A,RMS, and the average level difference between them were 0.1 and 0.4 dB. It was found that the difference in the levels of LW A, Fmax and LW A,RMS was related to driving speed, which was thought to be influenced by the time weighting circuit (characteristic F) of the sound level meter. However, the effect is considered to be less than 0.5 dB if the vehicle had been traveling at a speed of about 100 km/h.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,942
Score d'incertitude au seuil0,236

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,299 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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