Locally heterogeneous three-dimensional fibrous media : Representative elementary volumes and calculation of acoustic properties
Bibliographic record
Abstract
Milieux fibreux tridimensionnels localement hétérogènes : volumes élémentaires représentatifs et calcul des propriétés acoustiques Cette thèse explore les relations complexes entre microstructures, propriétés acoustiques et processus de fabrication des matériaux fibreux non tissés. Elle étudie deux familles de milieux fibreux composites, issues de fibres textiles recyclées (coton, PET), offrant une diversité de polydispersité. Grâce à la caractérisation microstructurale et à l'homogénéisation numérique, ces travaux ont permis d'identifier les paramètres clés associés aux propriétés de transport et d'absorption sonore.Les diamètres moyens pondérés en volume Dv et en volume inverse Div se sont révélés être des descripteurs géométriques essentiels. Ils expliquent les comportements acoustiques à différentes fréquences, révélant que les échanges visqueux et thermiques se produisent à travers les canaux les plus larges de la microstructure à basse fréquence, tandis qu'à haute fréquence, la signature acoustique est influencée par l'ensemble de la microstructure, y compris les étranglements les plus petits. Les contributions originales de cette recherche comprennent (1) le développement des Volumes Élémentaires Représentatifs (VERs) pour les milieux fibreux polydisperses; (2) la résolution d'un problème d'optimisation basé sur le degré de polydispersité; (3) et la proposition d'une technique expérimentale pour estimer les propriétés de transport à hautes fréquences de milieux fibreux résistifs. En somme, cette thèse offre des perspectives prometteuses pour la compréhension et l'optimisation des propriétés acoustiques des milieux fibreux polydisperses, tout en identifiant les descripteurs microstructuraux cruciaux pour ces matériaux complexes
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".