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Enregistrement W2147791414 · doi:10.1177/1077546309354765

Force reconstruction for low velocity impacts using force and acceleration measurements

2010· article· en· W2147791414 sur OpenAlexafffund
Yuning Zhang, Inna Sharf

Notice bibliographique

RevueJournal of Vibration and Control · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDynamics and Control of Mechanical Systems
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésImpactAccelerationAccelerometerContact forceMultibody systemNonlinear systemDynamics (music)Range (aeronautics)MechanicsComputer scienceAerospace engineeringSimulationMechanical engineeringStructural engineeringEngineeringPhysicsAcousticsClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contact and impact dynamics modeling of rigid bodies continues to be an intensive research area, as new applications of contact dynamics simulation develop in engineering practice. Yet, relatively few studies are dedicated to the experimental investigation of rigid-body impacts and associated issues. In this manuscript we report our findings for a sphere to flat impact experiments conducted for a range of low impact velocities, such as those that may be encountered in multibody systems. A unique feature of our investigation is that the impact forces between the impacting objects are reconstructed from force and acceleration measurements, the latter obtained from an accelerometer mounted on the impacted surface body. It is noted that when the impacted body is free to move during impact, it may experience high accelerations which must be taken into account. The reconstructed impact force responses are compared to those predicted with the dynamics model of the experimental scenario, which in turn is based on a nonlinear compliant model of the impact force. The experiments, in addition to generating novel impact measurements, provide a number of insights into both the study of impacts and the impact response.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeObservationnel
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

Citations31
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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