Numerical analysis of honeycomb structure with embedded membrane For tranmission loss improvement
Notice bibliographique
Résumé
Honeycomb structures find use in many applications because of their high stiffness to weight ratio and excellent mechanicalimpact energy absorption. However, their acoustic performance is poor. Li et al [1] studied the transmission loss (TL) of lightweight multilayer honeycomb membrane-type acoustic metamaterials experimentally and observed that the sandwich panel acoustic metamaterials exhibit good TL. A lightweight and yet sound-proof honeycomb acoustic metamaterial is investigated by Sui et al. [2] and Lu et al. [3]. The metamaterial structure is made of a lightweight flexible rubber material layer sandwiched between two layers of honeycomb cell plates. They demontrated excellent TL with minimum weight penalty. Li et al. [4] presented a theoretical model to estimate the TL of acoustic micro-membranes, which demonstrate improved TL at low frequency. In this study, the transmission loss of a honeycomb structure with embedded membranes is investigated using the finite element method. It is shown that the transmission loss of the honeycomb structure is significantly improved by the embedded membrane while the TL of the honeycomb structure core alone is zero. The influence of the honeycomb structure cell size is illustrated as well as the effect on the membrane material properties. The investigated structure presents good TL especially at low frequencies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».