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Enregistrement W194536921

Finite Element Modeling Overview: The Simulation Approachas Educational Tools in Solving Engineering Problems

2013· article· en· W194536921 sur OpenAlexvenueno aff
A.O. Ojo, Omojola Awogbemi

Notice bibliographique

RevueMechanical Engineering Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical and Thermal Properties Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiphysicsFinite element methodComputer scienceMATLABFlexibility (engineering)SoftwareBoundary value problemComputational scienceMechanical engineeringEngineeringMathematicsStructural engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The versatility of simulation toolsrunning on the Finite Element Analysis (FEA)can be employed in understanding many engineering processes and in extension, it can be used to simulate more complex engineering related problems. There is a great challenge duringteaching, when applying theoretical knowledge of simulation proceeduresto the study of complex geometries. However, with the ease of modeling and rapid solution provided by these simulation tools available in commercial software packages, students, especially at undergraduate level, can be made to have a foreknowledge of the advances in engineering practise in reference to analysis, interpretation and verification of results. This paper examines the basics employed in FEA, in terms of theoretical and simulation study of the same test problem on heat transfer, governed by the Poisson Equation. The results from the simulation using COMSOL Multiphysics and MATLAB PDE Tool are compared with the analytical results which were obtained by solving the governing equation using the Galerkin's Finite Element Method. These results are found to be in good agreement. Emphasis was placed on the flexibility of these computational tools in handling various boundary conditions and test cases. As such, there is need for incorporation of these packages as teaching and research tools for the design, optimization and prediction of engineering systems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,004

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.

Tête enseignante Opus0,115
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,182 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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