Kinematic transformations for planar multi‐directional pseudodynamic testing
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
Abstract The pseudodynamic (PSD) test method imposes command displacements to a test structure for a given time step. The measured restoring forces and displaced position achieved in the test structure are then used to integrate the equations of motion to determine the command displacements for the next time step. Multi‐directional displacements of the test structure can introduce error in the measured restoring forces and displaced position. The subsequently determined command displacements will not be correct unless the effects of the multi‐directional displacements are considered. This paper presents two approaches for correcting kinematic errors in planar multi‐directional PSD testing, where the test structure is loaded through a rigid loading block. The first approach, referred to as the incremental kinematic transformation method , employs linear displacement transformations within each time step. The second method, referred to as the total kinematic transformation method , is based on accurate nonlinear displacement transformations. Using three displacement sensors and the trigonometric law of cosines, this second method enables the simultaneous nonlinear equations that express the motion of the loading block to be solved without using iteration. The formulation and example applications for each method are given. Results from numerical simulations and laboratory experiments show that the total transformation method maintains accuracy, while the incremental transformation method may accumulate error if the incremental rotation of the loading block is not small over the time step. A procedure for estimating the incremental error in the incremental kinematic transformation method is presented as a means to predict and possibly control the error. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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