Energy-based quasi-static modeling of the actuation and sensing behavior of single-crystal iron-gallium alloys
Notice bibliographique
Résumé
An energy based model [W. D. Armstrong, J. Appl. Phys. 81, 2321 (1997); J. Atulasimha, Ph.D. thesis, Aerospace Engineering, University of Maryland, College Park, MD, 2006] is employed to predict the actuation (λ−H and B−H at various compressive stresses) and sensing behavior (B−σ and ε−σ at various bias fields) of single-crystal FeGa alloys. The significant feature of this formulation is that, in addition to modeling actuation behavior, the sensing behavior can be predicted based on parameters estimated from the actuator characteristics. These predictions are then validated against experimental data for furnace cooled 19 at. % [100] oriented single-crystal FeGa alloys. Furthermore, an attempt is made to couple the energy-based sensing model with a lumped-parameter model that simulates the magnetic interaction between the magnetostrictive specimen and the magnetic circuit comprising the transducer. This enables a prediction of the variation in field through the sample due to changes in reluctance of the magnetostrictive sample with stress, as well as the impact of this variation in field on the B−σ and ε−σ curves. These predictions are benchmarked against experimental data, wherein the bias field varies due to change in sample reluctance with application of compressive stress while the drive current to the transducer is maintained constant.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».