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Enregistrement W2091498568 · doi:10.1108/ijicc-02-2013-0003

Identification of a dynamic model for shape memory alloy actuator using Hammerstein-Wiener gray box and mutable smart bee algorithm

2013· article· en· W2091498568 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Intelligent Computing and Cybernetics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueShape Memory Alloy Transformations
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceActuatorSMA*IdentifierNonlinear systemIdentification (biology)Artificial intelligenceSystem identificationMetaheuristicControl engineeringAlgorithmData miningEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose – The purpose of the current investigation is to design a robust and reliable computational framework to effectively identify the nonlinear behavior of shape memory alloy (SMA) actuators, as one of the most applicable types of actuators in engineering and industry. The motivation of proposing such an intelligent paradigm emanates in the pursuit of fulfilling the necessity of devising a simple yet effective identification system capable of modeling the hysteric dynamical respond of SMA actuators. Design/methodology/approach – To address the requirements of designing a pragmatic identification system, the authors integrate a set of fast yet reliable intelligent methodologies and provide a predictive tool capable of realizing the nonlinear hysteric behavior of SMA actuators in a computationally efficient fashion. First, the authors utilize the governing equations to design a gray box Hammerstein-Wiener identifier model. At the next step, they adopt a computationally efficient metaheuristic algorithm to elicit the optimum operating parameters of the gray box identifier. Findings – Applying the proposed hybrid identifier framework allows the authors to find out its advantages in modeling the behavior of SMA actuator. Through different experiments, the authors conclude that the proposed identifier can be used for identification of highly nonlinear dynamic behavior of SMA actuators. Furthermore, by extending the conclusions and expounding the obtained results, one can easily infer that such a hybrid method may be conveniently applied to model other engineering phenomena that possess dynamic nonlinear reactions. Based on the exerted experiments and implementing the method, the authors come to the conclusion that integrating the power of metaheuristic exploration/exploitation with gray box identifier results a predictive paradigm that much more computationally efficient as compared with black box identifiers such as neural networks. Additionally, the derived gray box method has a higher degree of preference over the black box identifiers, as it allows a manipulated expert to extract the knowledge of the system at hand. Originality/value – The originality of the research paper is twofold. From the practical (engineering) point of view, the authors built a prototype biased-spring SMA actuator and carried out several experiments to ascertain and validate the parameters of the model. From the computational point of view, the authors seek for designing a novel identifier that overcomes the main flaws associated with the performance of black-box identifiers that are the lack of a mean for extracting the governing knowledge of the system at hand, and high computational expense pertinent to the structure of black-box identifiers.

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.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,858
Score d'incertitude au seuil0,516

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,265 · 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