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Enregistrement W7065263372

Development of an Eco-Acoustic Absorber Based on Local Recycled Granular Materials

2023· article· en· W7065263372 sur OpenAlexafffundvenue

Notice bibliographique

RevueCanadian acoustics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSilicon and Solar Cell Technologies
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésGranular materialRaw materialConsolidation (business)CementitiousAbsorption (acoustics)Particle (ecology)PorosityParticle size
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Enhancing the acoustic absorption performance across a wide frequency band can be processed through improving the selection of raw materials. In the field of acoustics, there is a growing shift towards eco-friendly resources to mitigate environmental and economic impacts. The use of recycled granular materials of local origin requires special attention to the granulometry and the optimal combinations of grain sizes. This study focuses on two key aspects: investigating the consolidation of granules as well as creating and testing monodispersed and bi-dispersed granular test specimens using different proportions of granules. The diameter range of particles is fixed between 250 μm and 2 mm. The properties of the samples are characterized using direct measurement methods, which enables the assessment of various properties such as porosity, resistivity, bulk density and absorption coefficient. The results show promising improvements in acoustic absorption performance, with the exception of anti-resonant dips. To remedy these dips and achieve broadband absorption, an experimental approach is proposed where the relationship between resistivity ratios, cementitious binder content and particle diameters are optimized. This approach aims to fine-tune the parameters and achieve a more balanced acoustic absorption profile.Keywords: sound absorption, granular material, recycled material, eco-friendly material, granulometry, experimental approach, material properties.

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)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,449
Score d'incertitude au seuil0,687

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,195 · 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
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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