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Enregistrement W2017492666 · doi:10.1115/imece2011-63411

Natural Frequency Improvement of a Suspended FGM Bridge

2011· article· en· W2017492666 sur OpenAlexaff
Mousa Hadipour, Mohammad Taghi Ahmadian, S. G. Lashkari, Ahmad Barari

Notice bibliographique

RevueVolume 8: Mechanics of Solids, Structures and Fluids; Vibration, Acoustics and Wave Propagation · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVibration and Dynamic Analysis
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVibrationNatural frequencyMaterials scienceBridge (graph theory)Galerkin methodSuspension (topology)Structural engineeringFunctionally graded materialCeramicMaterial propertiesComposite numberComposite materialAcousticsEngineeringFinite element methodPhysicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper application of Functionally Graded Materials (FGMs) in suspension bridge structures for the purpose of vertical vibration improvement is investigated. Functionally graded materials are inhomogeneous composites, which are usually made from a mixture of metal and ceramic. Initially the classical equation of motion is modified based on the FGM model and natural frequencies of structure are extracted by Galerkin method. The material properties of structure vary continuously in the longitude direction according to power law form. In this regard, combination of materials is structured in such a way that the desired frequencies of the bridge are achieved by designing the proper power law of the FGM. Natural frequencies are evaluated to avoid any resonant due to environmental vibration. A bridge structure based on FGM made of steel and aluminum oxide is designed and improved for proper frequency. For the simple case of homogenous structures results are compared with those reported in the literature and very good agreements are obtained.

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)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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