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Enregistrement W2078536787 · doi:10.1177/1077546307076901

The <i>h</i> -, <i>p</i> -, and <i>r</i> -refinements of Finite Element Analysis of Flexible Slider Crank Mechanism

2007· article· en· W2078536787 sur OpenAlexaff
Yong-Lin Kuo, William L. Cleghorn

Notice bibliographique

RevueJournal of Vibration and Control · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDynamics and Control of Mechanical Systems
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrankFinite element methodDeflection (physics)MathematicsInterpolation (computer graphics)Lagrange polynomialMathematical analysisApplied mathematicsStructural engineeringGeometryEngineeringPhysicsClassical mechanicsMotion (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Three common refinement methods of achieving more accurate finite element solutions are to increase the number of elements, to employ higher-degree interpolation functions, and to implement an adaptive mesh by moving the nodes but maintaining the same number of elements as well as the degree of interpolation functions. This paper presents a finite element analysis by applying these refinements to a flexible slider crank mechanism. The formulation is based on the Euler—Lagrange equation, for which the Lagrangian includes the components related to the kinetic energy, the strain energy, and the work done by axial loads in a link that undergoes elastic transverse deflection. A beam element is modeled based on a translating and rotating motion. An error analysis is demonstrated by defining several error indicators, which are based on energy of an entire mechanism, transverse displacement, and bending strain of midpoints on crank and coupler. This paper also demonstrates the effect of the stiffness of the crank.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,906
Score d'incertitude au seuil0,245

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,200 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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