Contrôle actif du bruit et des vibrations dans une cabine d'hélicoptère
Bibliographic record
Abstract
Le mémoire ci-présent s'inscrit dans le cadre d'un projet conduit en collaboration entre le Groupe d'Acoustique de l'Université de Sherbrooke et [...] par l'intermédiaire du Consortium de Recherche et d'Innovation en Aérospatiale au Québec et dont l'un des objectifs est la réduction du bruit structural et des vibrations ressenties en cabine par contrôle actif de ces vibrations au niveau des attaches de la boîte de transmission principale au plafond de la cabine. Au cours de cette maîtrise, un modèle analytique permettant de reconstruire le schéma modal plan d'une structure 2D composée de poutres minces dans lesquelles se propagent des ondes de flexion et d'extension a été développé.Le modèle analytique se base sur l'approche variationnelle selon laquelle l'énergie du système entier est minimisée par les équations de Lagrange. Les hypothèses de Love-Kirchhoff sont utilisées pour construire le champ de déplacement de la structure et la résolution du problème se base sur la méthode de Rayleigh-Ritz avec des fonctions de forme polynomiales ou hyperboliques.Le couplage des poutres de la structure est réalisé soit par continuité des déplacements et des rotations, soit par des ressorts virtuels de grande raideur.Le modèle a été employé pour représenter la membrure de la boîte de transmission principale d'un hélicoptère [...] Enfin, il a servi d'outil de conception préliminaire pour le contrôle actif optimal. Il est possible de minimiser un critère global (vitesse quadratique moyenne sur une partie de la structure) ou local (accélérations ponctuelles) au moyen de forces de contrôle (axiale, en flexion ou moment) en réponse à des efforts de perturbation.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".