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Enregistrement W2114262360 · doi:10.1109/3468.911367

Graph theoretic modeling and analysis of multibody planar mechanical systems

2001· article· en· W2114262360 sur OpenAlexaff
S.Y.T. Lang, H. K. Kesavan

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics - Part A Systems and Humans · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDynamics and Control of Mechanical Systems
Établissements canadiensUniversity of WaterlooNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorrectnessComputer scienceRepresentation (politics)Symbolic data analysisDifferential equationSymbolic computationMapleGraph theoryAlgebraic equationGraphBond graphAlgorithmMathematicsTheoretical computer scienceNonlinear system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A methodology of modeling and analysis of planar mechanical systems is developed based on graph theoretic methods, with improvements in component models. The system model based on cutset and circuit topologies is used to derive a new hybrid cutset-circuit method of formulation of the equations of motion for planar systems. Computer-aided formulation is based on analysis of the substitution procedure mandated by the hybrid cutset-circuit formulation. A new graphical representation of the formulation process is introduced: substitution graphs. No special programming is needed for computer-aided formulation which can be achieved in a symbolic form using the off the shelf Maple symbolic mathematics system. Symbolic formulation requires only inputting the systems equations in an order and form as derived from the analysis of the hybrid formulation. An algorithm for symbolic formulation using Maple is given. A compact set of differential-algebraic equations results, which can be solved numerically. Some simple systems will result in closed-form solutions. A number of examples are given to illustrate the modeling and formulation. Numerical solutions are also given to demonstrate the effectiveness and correctness of the formulation procedure.

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)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0030,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,214
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 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
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

Citations10
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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