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Enregistrement W2159088281 · doi:10.3970/cmes.2007.021.177

Geometrically Nonlinear Analysis of Reissner-Mindlin Plate by Meshless Computation

2007· article· en· W2159088281 sur OpenAlexaff
P.H. Wen, Y.C. Hon

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNumerical methods in engineering
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCollocation (remote sensing)Regularized meshless methodRadial basis functionInterpolation (computer graphics)Singular boundary methodNonlinear systemMeshfree methodsCollocation methodBoundary element methodBoundary (topology)Plate theoryBending of platesMathematicsBoundary value problemDomain (mathematical analysis)Mathematical analysisBasis functionApplied mathematicsBendingFinite element methodComputer scienceStructural engineeringEngineeringDifferential equationPhysicsImage (mathematics)Artificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we perform a geo- metrically nonlinearanalysis of Reissner-Mindlin plate by using a meshless collocation method. The use of the smooth radial basis functions (RBFs) gives an advantage to evaluate higher order derivatives of the solution at no cost on extra-interpolation. Thecomputationalcost islow and requires neither the connectivity of mesh in the domain/boundary nor integrations of funda- mental/particular solutions. The coupled nonlin- ear terms in the equilibrium equations for both the plane stress and plate bending problems are treated as body forces. Two load increment schemes are developed to solve the nonlinear dif- ferential equations. Numerical verifications are given to demonstrate the efficiency and accuracy of the proposed method in comparing with exact solutionsand results from using thefinite element software (ABAQUS). Keyword: large deformation, Reissner-Mindlin plate theory, meshless collocation, radial basis functions.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations43
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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