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Enregistrement W2119148051 · doi:10.1109/icnsc.2006.1673198

Relative Assessments of Current Dependent Models for Magneto-Rheological Fluid Dampers

2006· article· en· W2119148051 sur OpenAlexaff
Xiao Qing, Subhash Rakheja, Chun‐Yi Su

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVibration Control and Rheological Fluids
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSigmoid functionCurrent (fluid)Nonlinear systemDamperFunction (biology)HysteresisExcitationControl theory (sociology)PolynomialRheologyPhysicsComputer scienceMathematicsEngineeringMathematical analysisStructural engineeringArtificial neural networkThermodynamicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The magneto-rheological dampers exhibit hysteretic and nonlinear force-velocity characteristics, which are strongly dependent upon the nature of excitation and applied current. An independent current function is proposed that could enhance the current-dependent damping force prediction ability of the selected models, when integrated with the hysteretic force function. These models included modified linear biviscous, polynomial, extended Bouc-Wen and generalized sigmoid function models. The validity of the modified models and the proposed current function is examined by comparing the model results with the measured data under different currents and excitation conditions. The results show that the integration of the proposed current function could significantly enhance the performance of all the models in predicting current-dependent hysteretic damping force. The relative error analyses revealed that the modified Bouc-Wen and sigmoid function models can provide reasonably good characterization of the nonlinear and hysteretic MR damping force over range of currents and excitation conditions considered in the study. <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">1</sup>

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,972
Score d'incertitude au seuil0,368

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations5
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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