Ağır Hizmet Araçlarının Kabin İçi İzolasyonunda Kullanılmak Üzere Geliştirilen Hibrit Kompozitlerin Termal ve Akustik Performanslarının İncelenmesi
Bibliographic record
Abstract
Kamyon, tır vb. ağır hizmet araçlarında sürüş konforunu artırmak ve motor bölgesinde ortaya çıkan ses ve yüksek sıcaklığın kabin içerisine geçişini engellemek amacıyla, kompozit yapılar kullanılmaktadır. Bu çalışmada, kamyon, tır vb. gibi ağır hizmet araçlarında, motor bölgesinde ortaya çıkan ses ve yüksek sıcaklığın ortamlar arası geçişini engelleyip, kabin içi sürüş konforu sağlamak üzere, ses ve darbe izolasyonu sağlamakla görevli alt ve üst katmanda fenolik keçe, akustik ve termal dayanımı arttırmakla görevli ara katmanda aerojel, seramik kumaş, cam kumaş ve kombinasyonları kullanılarak düz kalıpta, 185 °C sıcaklıkta ve 170 bar basınç altında hibrit kompozit yapılar oluşturulmuş ve bu yapıların empedans tüpünde ses yutum katsayıları, ısıl iletkenlik ölçüm cihazında ısıl iletkenlik katsayıları ölçülerek birbiriyle karşılaştırılmıştır. Akustik performans test sonuçları incelendiğinde, geniş frekans aralığında kararlı bir ses yutum performansı gösteren hibrit kompozit yapının ısı üreten yapıya bakacak yönde iki kaplama telası arası fenolik keçe, cam kumaş, toz formda aerojel ve fenolik keçe içeren malzeme kompozisyonu 5 olduğu tespit edilmiştir. Termal izolasyon performansı en yüksek hibrit kompozit yapının ise sırayla, iki kaplama telası arası fenolik keçe, toz formda aerojel ve fenolik keçe içeren malzeme kompozisyonu 3 ve iki kaplama telası arası fenolik keçe, cam kumaş, toz formda aerojel ve fenolik keçe içeren malzeme kompozisyonu 5 olduğu tespit edilmiştir. Elde edilen veriler göz önüne alındığında hem akustik hem de termal izolasyon performansını bir arada sunabilecek kompozit yapı malzeme kompozisyonu 5 ile sağlanmıştır.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.007 |
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".