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Enregistrement W2100701919 · doi:10.1002/stc.1798

A state space-based explicit integration method for real-time hybrid simulation

2015· article· en· W2100701919 sur OpenAlexafffund
Yanhui Liu, Kevin Goorts, Ali Ashasi-Sorkhabi, Oya Mercan, Sriram Narasimhan

Notice bibliographique

RevueStructural Control and Health Monitoring · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic and Pneumatic Systems
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaChina Scholarship CouncilUniversity of TorontoNational Science Council
Mots-clésDSPACEMATLABRobustness (evolution)Control theory (sociology)Numerical integrationDisplacement (psychology)Co-simulationActuatorState spaceReal-time simulationComputer scienceEngineeringSimulationControl engineeringAlgorithmMathematicsArtificial intelligenceControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Real-time hybrid simulation (RTHS) combines experimental testing with numerical simulation. It provides an alternative method to evaluate the performance of structures subjected to dynamic loading such as earthquake or wind. During RTHS, a numerical integration algorithm is employed to directly solve the equation of motion and generate command displacements for the experimental test structure online. This paper presents an improved explicit numerical integration method for RTHS based on discrete state space formulation. The improved integration method utilizes an extrapolation-based prediction procedure for command displacement by applying a zero-order hold. The predicted command displacement is then used to compute the final command displacement by applying a first-order hold. Both the stability and the accuracy of the proposed integration method are investigated using control theory and numerical and experimental simulations. The proposed method demonstrates improved performance compared with other integration methods. The robustness and feasibility of the proposed method were verified through experimental RTHS on two different computational platforms including a National Instruments system and a dSPACE embedded controller. The proposed method may also be implemented on other platforms containing an xPC target and MATLAB environment. By placing the algorithm on the dSPACE system, any dynamically rated actuator with a controller that can receive analog signal may be used for RTHS. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,297 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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