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Enregistrement W4412975945 · doi:10.1121/10.0037432

Nonlinear vibration characterization of the synthetic jet actuator to reduce noise levels

2025· article· en· W4412975945 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Acoustics in Jet Flows
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcousticsVibrationPiezoelectricitySynthetic jetOvertoneNoise (video)Nonlinear systemActuatorLaser Doppler vibrometerJet (fluid)Materials scienceJet noiseControl theory (sociology)MechanicsEngineeringPhysicsComputer scienceElectrical engineeringOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Synthetic jet actuators (SJAs) generate unwanted noise levels that can be detrimental to human well-being if exposed to these noise levels over long periods of time. SJAs produce noise through the pressure variations from the jet and through the vibration of the piezoelectric actuator. Laser Doppler velocimetry has shown that harmonic excitation causes vibration response at overtone frequencies. The reasoning for excitation at overtone frequencies is not well understood. Understanding of vibrational nonlinearities can lead to developing methods or selecting design parameters to minimize noise levels while maximizing jet performance. The vibration of the SJA is characterized at three separate levels: the piezoelectric disk, the single membrane, and the full SJA structure. The piezoelectric disk is subject to hysteresis in the piezoelectric effect and electrostriction. The single membrane is a sandwich structure consisting of two piezoelectric disks with a laminate material as the sandwich layer, which may contribute to additional nonlinearities due to material properties. Finally, the complete SJA structure has coupling between the structural and acoustical system. Characterization of the sources of nonlinear behavior is to be used in establishing a more accurate numerical simulation, which can be used to optimize design parameters such as dimensions and voltage input to minimize noise levels while maximizing jet performance.

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)0,000
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 GPT0,232
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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