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Enregistrement W6990999012

Error in predicted flanking sound reduction index due to reduction of average area in velocity measurements

2010· article· en· W6990999012 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueUnderwater Acoustics Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlanking maneuverReduction (mathematics)WavelengthBendingMeasure (data warehouse)Sound powerTransmission (telecommunications)Transmission lossPlane (geometry)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a recent research project equations for the prediction of flanking sound transmission through lightweight framed assemblies are derived in a statistical energy analysis (SEA) framework and prediction results are validated with well established measurement method. The equations of the new method are similar to those of the EN 12354 method for heavy homogenous monolithic structures that are weakly damped and support a diffuse structure-borne wave field. However, good prediction results are obtained with the new method only if measured velocity level differences are used as input data because propagation of bending waves is strongly attenuated in lightweight framed structures due to the fairly high loss factor of the structure in combination with the rather short bending wavelength of the leaves. The great velocity gradient on the receive element leads to the assumption that most sound power is radiated by the area of high velocity close to the junction into the receive room. Good prediction results are also obtained when the area that is considered on the receive leaf for the velocity level measurement is reduced moderately and the element area in the prediction is adjusted accordingly. The change in flanking sound reduction index due to this area reduction is investigated more thoroughly in this paper and a simple model of a plane propagating banding wave on a damped infinite plate is used to estimate the error in the prediction.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,222 · 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
Publié2010
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Résumé présentoui

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