Phase and amplitude error indices for error quantification in pseudodynamic testing
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Real‐time pseudodynamic (PSD) and hybrid PSD testing methods are displacement controlled experimental techniques that are used to investigate the dynamic behaviour of complex and load rate‐dependent structures. Because the imposed command displacements are not predefined but generated during the test based on measured feedback, these methods are inherently prone to error propagation, which can affect the accuracy and even the stability of the entire experiment. As a result, to have these experimental methods as reliable tools, the accuracy of the test results needs to be assessed by carefully monitoring, and if possible, quantifying the errors involved. In this paper, phase and amplitude error indices (PAEI) are introduced to identify the experimental errors through uncoupled closed‐form equations. Unlike the indicators that have been previously introduced in the literature for error identification purposes, PAEI do not use test setup specific parameters in their formulation, and can quantify the errors independent of the amplitude of the command displacements. As such, PAEI can be used as standard tools for assessing the quality of the experiments performed in different laboratories or under different conditions. Additionally, because they can quantify the error, when implemented online, PAEI have the potential to be incorporated in the control law and thereby improve the actuator control during the tests. The formulation and implementation of PAEI are provided in this paper. The enhanced performance of the proposed indices is demonstrated by processing several different measured and command signals using PAEI and comparing the results with those revealed by the previous indicators. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».