MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2089353676 · doi:10.1115/imece2011-64349

Analysis of Nonlinear Forced Vibrations of Shallow Shells With Cut-Outs by Using the R-Function Method

2011· article· en· W2089353676 sur OpenAlexafffund
Galyna Pilgun, Marco Amabili

Notice bibliographique

RevueVolume 7: Dynamic Systems and Control; Mechatronics and Intelligent Machines, Parts A and B · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComposite Structure Analysis and Optimization
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsMcGill University
Mots-clésNonlinear systemMathematical analysisMathematicsChebyshev polynomialsVibrationBifurcationPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Geometrically nonlinear forced vibrations of shells based on the domains with cut-outs are investigated. Classical nonlinear shallow-shell theories retaining in-plane inertia is used to calculate the strain energy; the shear deformation is neglected. A mesh-free technique based on classic approximate functions and the R-function theory is used to build the discrete model of the nonlinear vibrations. This allowed for constructing the sequences of admissible functions that satisfy given boundary conditions in domains with complex geometries. Shell displacements are expanded by using Chebyshev orthogonal polynomials. A two-step approach is implemented to solve the problem: first a linear analysis is conducted to identify natural frequencies and corresponding natural modes to be used in the second step as a basis for nonlinear displacements. The system of ordinary differential equations is obtained by using Lagrange approach on both steps. The convergence of the solution is studied by using different multimodal expansions. The pseudo-arclength continuation method and bifurcation analysis are used to study the nonlinear equations of motion. Numerical responses are obtained in the spectral neighbourhood of the lowest natural frequency. When possible, obtained results are compared to those available in the literature.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,858
Score d'incertitude au seuil0,482

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueVolume 7: Dynamic Systems and Control; Mechatronics and Intelligent Machines, Parts A and BMême sujetComposite Structure Analysis and OptimizationTravaux en français237 207