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Enregistrement W2023336136 · doi:10.1002/zamm.201300270

Some recent results on MDGKN‐systems

2014· article· en· W2023336136 sur OpenAlexaff
Peter Hagedorn, E. Heffel, Peter Lancaster, Peter C. Müller, Santosh Kapuria

Notice bibliographique

RevueZAMM ‐ Journal of Applied Mathematics and Mechanics / Zeitschrift für Angewandte Mathematik und Mechanik · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBrake Systems and Friction Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesDeutsche ForschungsgemeinschaftUniversity of CanterburyAlexander von Humboldt-Stiftung
Mots-clésEigenvalues and eigenvectorsMatrix (chemical analysis)Variety (cybernetics)Equations of motionType (biology)VibrationDamping matrixMathematicsGyroscopeApplied mathematicsClassical mechanicsPhysicsEngineeringFinite element methodStiffness matrixStructural engineeringMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The linearized equations of motion of finite dimensional autonomous mechanical systems are normally written as a second order system and are of the MDGKN type, where the different n × n matrices have certain characteristic properties. These matrix properties have consequences for the underlying eigenvalue problem. Engineers have developed a good intuitive understanding of such systems, particularly for systems without gyroscopic terms (G‐matrix) and circulatory terms (N‐matrix, which may lead to self‐excited vibrations). A number of important engineering problems in the linearized form are described by this type of equations. It has been known for a long time, that damping (D‐matrix) in such systems may either stabilize or destabilize the system depending on the structure of the matrices. Here we present some new results (using a variety of methods of proof) on the influence of the damping terms, which are quite general. Starting from a number of conjectures, they were jointly developed by the authors during recent months.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations25
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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