MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4399995401 · doi:10.28979/jarnas.1392427

Ağır Hizmet Araçlarının Gürültü Kalkanı Parçasının Akustik ve Mekanik Dayanım Performansının İncelenmesi

2024· article· tr· W4399995401 on OpenAlexaff
İbrahim Aydın, Sena Arslan, Merve Çalışkan Akduman, Dilara Çay, Öznur İskender

Bibliographic record

VenueJournal of Advanced Research in Natural and Applied Sciences · 2024
Typearticle
Languagetr
FieldEngineering
TopicStructural Health Monitoring Techniques
Canadian institutionsVancouver Enterprise Forum
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhysicsArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Kamyon, tır gibi ağır hizmet araçlarında en çok gürültü üreten yapı olan motor odasında oluşan ısı ve sesin izole edilmesi için bu yapının yakına yalıtım malzemesi olarak gürültü kalkanı konumlandırılmaktadır. Bu çalışmada, ağır hizmet araçlarında gürültü kalkanı olarak kullanılmak üzere, ses ve ısı üreten yapıya bakacak yönde konumlandırılan alt katmanda taş yünü, gürültü kalkanı parçasının mukavemet ve akustik performansını arttırmakla görevli üst katmanda PP/GF, GF/EP, GF/PET, Karbon/EP, fenolik keçe ve yapıştırıcı malzeme olarak PE film kullanılarak düz kalıpta, 190 °C sıcaklıkta ve 110 bar basınç altında kompozit sandviç yapılar oluşturulmuş ve bu yapıların empedans tüpünde ses yutum katsayıları ölçülerek akustik performansları birbiriyle karşılaştırılmıştır. Akustik performans test sonuçları incelendiğinde, ses yutum katsayısı (α) 1 değerine en yakın olan kompozit sandviç yapının dıştan içe doğru iki kaplama telası arasında PP/GF, PE film, taş yünü içeren malzeme kompozisyonu 1 olduğu tespit edilmiştir. Kalınlığın akustik performansa ve mukavemete etkisini incelemek üzere, en iyi akustik performansı gösteren malzeme kompozisyonu 1 ile 10 mm, 20 mm ve 30 mm kalınlıklarında üretilen numunelere akustik performans ve 3 nokta eğilme testleri uygulanmıştır. Elde edilen verilerden kalınlık arttıkça ses yutum kapasitesinin ve eğilme dayanımının arttığı tespit edilmiştir.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Other design · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.903
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.054
GPT teacher head0.398
Teacher spread0.344 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designOther design
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2024
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueJournal of Advanced Research in Natural and Applied SciencesSame topicStructural Health Monitoring TechniquesFrench-language works237,207