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Enregistrement W7162006866 · doi:10.82308/23001

Exploration of snowmobile noise: Conventional models and an electric snowmobile

2016· dissertation· en· W7162006866 sur OpenAlexaboutno aff
David Kuyek

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle Noise and Vibration Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResearch methodologyStatistical analysisHigh speed train

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le bruit de la motoneige est un problème majeur qui affecte la perception et la réglementation de l'industrie de motoneige et la communauté motoneigiste. Les producteurs de motoneige et leurs fournisseurs investissent toujours dans la conception, expérimentation et mise en oeuvre des technologies de réduction de bruit. D'autres groupes ont étudié le bruit de la motoneige et ses effets pour élargir la compréhension de ce sujet.Les véhicules électriques (VE) sont en train de devenir plus en plus populaire dans l'espace automobile. Avec la montée de VE, certains groupes ont ajouté avec succès des motopropulseurs électriques à d'autres types de véhicules, incluant des motoneiges. Un exemple de ce type de modification est une motoneige VE conçue pour une station de recherche arctique.Pour de nombreux véhicules à combustion interne (CI), les composants CI (moteur, admission et échappement par exemple) représentent une source considérable de bruit. Un certain nombre de chercheurs ont étudié les différences acoustiques entre voiture CI et VE (ou voitures VE-hybrides) et ont trouvé que les voitures VE sont beaucoup plus silencieuses que les voitures CI dans certain scénarios. À ce jour, ce type de recherche n'a pas encore inclus les véhicules électriques hors route. Cette thèse examine les avantages potentiels de l'électrification d'une motoneige en termes de bruit. Une motoneige CI et une motoneige VE presque pareil en forme ont été testées ensemble. Les tests ont été effectués en utilisant une variante de la norme de mesure de bruit de motoneige à vitesse constante (SAE J1161). En outre, cette thèse vise à examiner l'effet de la dureté du sol sur cette norme basée sur des recherches antérieures sur le sujet. Pour atteindre cet objectif, ces véhicules ont été testés sur deux types de neige (durs et mous). Cette thèse examine également des réductions dans le bruit de la motoneige durant la dernière décennie. La motoneige la plus populaire de l'année 2003 au Québec et la motoneige la plus populaire d'hiver 2014-2015 ont été testées simultanément en utilisant la norme SAE J1161 et un la norme de mesure de bruit en accélération plein régime (SAE J192).Les essais sur ces véhicules ont démontré que la motoneige VE fait moins de bruit que la motoneige CI de près de 7 dB sur la neige molle, mais que ce nombre réduit sur la neige plus dure. Dans les essais des motoneiges les plus populaires de 2003 et de l'hiver 2014-2015, la motoneige plus récente était considérablement plus silencieuse que la motoneige plus âgée (plus de 10 dB plus silencieuse) pour les essais à plein régime et à vitesse constante. Bien que les résultats obtenus avec la motoneige VE ne fussent pas remarquable par rapport à la comparaison ancienne-nouvelle, des essais supplémentaires sont nécessaires pour comprendre pleinement les possibilités d'une motoneige VE.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,241 · 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'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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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