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Enregistrement W4416758233 · doi:10.1177/10775463251405137

Tri-Cell-p satellite honeycomb acoustic metamaterial for enhanced low-frequency sound absorption

2025· article· en· W4416758233 sur OpenAlexaff
Hongyu Yan, Suchao Xie, Kunkun Jing, Fengyi Zhang, Haiping Ding

Notice bibliographique

RevueJournal of Vibration and Control · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAcoustic Wave Phenomena Research
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of China
Mots-clésResonatorAcoustic resonanceAbsorption (acoustics)MetamaterialResonance (particle physics)DissipationParametric statisticsFinite element methodAcoustic impedance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Low-frequency noise control is challenging, as traditional absorbers need large cavity depths. This study introduces a Tri-Cell-p Satellite Honeycomb Acoustic Metamaterial with P-shaped cavities and micro-perforations near cavity walls. Its acoustic performance was evaluated using transfer matrix modeling, COMSOL finite element simulations, and impedance tube tests. The Cell-p metamaterial, with a 20 mm cavity depth, achieved a peak absorption of 0.94 at 700 Hz, a 340 Hz (49%) lower resonance than a conventional honeycomb’s 0.78 peak at 1040 Hz. Parametric analysis showed micro-perforation positioning tuned resonance from 700–1040 Hz while maintaining absorption above 0.83. Narrow cavity regions near perforations, under 5% of total volume, contributed ∼40% of energy dissipation due to thermoviscous effects. The full Tri-Cell-p configuration displayed dual resonances at 880 Hz and 1040 Hz, broadening effective absorption (α > 0.5) to 720–1150 Hz and boosting the 500–1000 Hz average absorption by 44.2%. These results guide the design of compact, high-efficiency acoustic metamaterials for low-frequency applications.

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 seuil0,002

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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