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Enregistrement W1995275365 · doi:10.1504/ijrs.2007.014965

Statistical approximations of vibration power flow for complex structures with uncertainties

2007· article· en· W1995275365 sur OpenAlexaff
Soo Yeol Lee, Matthew P. Castanier, Christophe Pierre

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Reliability and Safety · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueProbabilistic and Robust Engineering Design
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesResearch, Development and Engineering CommandAutomotive Research Center
Mots-clésProbabilistic logicVibrationFlow (mathematics)Reliability (semiconductor)Interpolation (computer graphics)Probabilistic analysis of algorithmsPower (physics)Component (thermodynamics)Computer scienceControl theory (sociology)MathematicsMathematical optimizationAlgorithmAcousticsGeometryArtificial intelligencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, an efficient approach is presented for probabilistic power flow analysis of complex structures with parameter uncertainties. A component-based technique is used to generate Reduced-Order Models (ROMs) of low- to mid-frequency vibration and power flow. Using this framework, two techniques are employed for probabilistic vibration power flow analysis: (1) a Locally Linear Interpolation (LLI) method, which is a new response surface construction method that has been specifically developed for probabilistic vibration analysis and (2) the Advanced Mean Value (AMV) method, which is a more general technique from the reliability literature. The advantages and limitations of the LLI method are examined and compared to those of the AMV method with respect to probabilistic power flow analysis. Numerical results are shown for a simple example system, an L-shaped plate, and for an important engineering application, a ground vehicle structure.

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)0,005
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,296 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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