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Enregistrement W2007393642 · doi:10.1155/2013/760939

Vibrations due to Flow-Driven Repeated Impacts

2013· article· en· W2007393642 sur OpenAlexaff
Sumin Jeong, Natalie Baddour

Notice bibliographique

RevueMathematical Problems in Engineering · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVibrationMechanicsDragCoefficient of restitutionMomentum (technical analysis)Quadratic equationMechanism (biology)Drag coefficientFlow (mathematics)Focus (optics)Fluid–structure interactionClassical mechanicsPhysicsMathematicsEngineeringStructural engineeringGeometryFinite element methodAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We consider a two-degree-of-freedom model where the focus is on analyzing the vibrations of a fixed but flexible structure that is struck repeatedly by a second object. The repetitive impacts due to the second mass are driven by a flowing fluid. Morison’s equation is used to model the effect of the fluid on the properties of the structure. The model is developed based on both linearized and quadratic fluid drag forces, both of which are analyzed analytically and simulated numerically. Conservation of linear momentum and the coefficient of restitution are used to characterize the nature of the impacts between the two masses. A resonance condition of the model is analyzed with a Fourier transform. This model is proposed to explain the nature of ice-induced vibrations, without the need for a model of the ice-failure mechanism. The predictions of the model are compared to ice-induced vibrations data that are available in the open literature and found to be in good agreement. Therefore, the use of a repetitive impact model that does not require modeling the ice-failure mechanism can be used to explain some of the observed behavior of ice-induced vibrations.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations5
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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