Intelligent Identification System with Applications to Transient Aeroelastic Data
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.
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, intelligent systems have become popular tools in dealing with practical problems in science and engineering. In aeroelasticity applications, a key step in developing a robust intelligent system is to construct an appropriate mathematical model which reproduces the important features of the aeroelastic system. Structural nonlinearity in aeroelasticity can be classied as dieren tiable (such as polynomial spring) or piecewise dieren tiable (such as freeplay). The corresponding mathematical models are completely dieren t, the former is a truly nonlinear system, and the later can be described by three linear systems according to the locations of the switching points. Hence, identifying the specic type of structural nonlinearity is an important component for an intelligent system. Given a transient data arising from an aeroelastic system with structural nonlinearity, this paper rst discusses the following questions: 1) how to detect the existence of the nonlinearity, 2) how to determine the specic type of structural nonlinearity, and 3) how to estimate the switching points for a freeplay model. In the second part of the present paper, we present a Kalman-based approach for the system identication. For a freeplay aeroelastic system, the Expectation Maximization algorithm and the linear Kalman lter are used to estimate the system parameters. For an aeroelastic model with polynomial nonlinearity, the extended Kalman lter or the unscented lter must be employed. Finally, we demonstrate that the developed intelligent system can be used to accurately predict the asymptotic state of a nonlinear aeroelastic system. Results obtained using wind-tunnel experimental transient data are reported.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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