Understanding the acoustic behaviour of natural fiber composites and the effects of temperature and humidity
Bibliographic record
Abstract
Les fibres en composites naturelles sont graduellement en train de remplacer les fibres de bois et de verre dans les industries automobiles et aérospatiales. Étant donné que divers bois traditionnels sont en voie de disparition, les fabricants des instruments de musique se sont déjà mis à la recherche de substituts, ce qui a engendré l'apparition sur le marché d'instruments musicaux faits à partir de fibre de carbone. Bien que ce matériau prouva être excellent dans certains aspects tel que sa résistance environnementale et la réduction du poids, il eut par contre moins de succès dans l'aboutissement d'un bon comportement acoustique. Cette recherche examine la fibre de lin en tant que meilleur remplaçant à la fibre de carbone. La fibre de lin est faite à partir de la plante de lin, cultivée en grande quantité dans des pays tels que le Canada. La touche dans les guitares, habituellement fabriquée à partir de palissandre du Brésil, est le sujet abordé. Premièrement, la méthode expérimentale de Taguchi permettra d'identifier la hiérarchie de cinq paramètres (E1, E2, Ef, épaisseur et densité) vis-à-vis du comportement acoustique. Deuxièmement, les effets de la température et de l'humidité sur la fréquence naturelle et l'amortissement seront étudiés pour divers échantillons de touche (composite de lin de deux différents grades, bambou) gardant le palissandre comme ligne de base. Mot clés : Composites en fibre de lin, fréquence naturelle, rapport d'amortissement, méthode de Taguchi, effets de l'humidité et de la température.
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) | 0.000 | 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 | 0.001 | 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".