Active Modeling: A Method for Creating and Simulating Variable-Complexity Models
Notice bibliographique
Résumé
Effective and efficient simulation-based design is facilitated by models of appropriate complexity. A single model will not have the most appropriate level of complexity throughout all phases of a simulation maneuver if inputs or parameters vary. Ideally, a model for which complexity can be varied as necessary will achieve the best possible trade-off between accuracy and computational efficiency. A method is presented for switching system model elements on and off as their importance changes, and predicting the response of the resulting variable-complexity model. A modified transformer element removes the dynamic output of a model element to the rest of the system when the moving average of its absolute power falls below a user-defined threshold. When the element is “off,” the input from the system to the element is still passed through the transformer so that an estimate of element power and importance can continue to be calculated and the element switched back “on” if necessary. The bond graph formalism is used to facilitate implementation. Switch configurations are defined for both causally weak and causally strong energy storage and dissipative elements. The method is applicable to linear or nonlinear systems that can be modeled with lumped parameter elements. The approach is demonstrated for quarter- and half-car vehicle models subject to a road profile of varying frequency. The appropriate model complexity at all stages is determined and implemented continuously without prior knowledge of input or parameter changes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».