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Enregistrement W2205969293 · doi:10.1115/detc2015-46796

Nonsmooth Modal Analysis: Investigation of a 2-DOF Spring-Mass System Subject to an Elastic Impact Law

2015· preprint· en· W2205969293 sur OpenAlexaff
Anders Thorin, Mathias Legrand, Stéphane Junca

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBladed Disk Vibration Dynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModalNonlinear systemLyapunov functionModal analysisSpring (device)Differentiable functionVibrationMechanical systemLawMathematicsControl theory (sociology)Mathematical analysisComputer scienceMathematical economicsEngineeringStructural engineeringPhysicsControl (management)Artificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The well-known concept of normal mode for linear systems has been extended to the framework of nonlinear dynamics over the course of the 20th century, initially by Lyapunov, and later by Rosenberg and a growing community of researchers in modal and vibration analysis. This effort has mainly targeted nonlinear smooth systems — the velocity is continuous and differentiable in time — even though systems presenting nonsmooth occurrences have been increasingly studied in the last decades to face the growing industrial need of unilateral contact and friction simulations. Yet, these systems have nearly never been explored from the standpoint of modal analysis. This contribution addresses the notion of modal analysis of nonsmooth systems. Developments are illustrated on a seemingly simple 2-dof autonomous system, subject to unilateral constraints reflected by a perfectly elastic impact law. Even though friction is ignored, its dynamics appears to be extremely rich. Periodic solutions are sought for given numbers of impacts per period and nonsmooth modes are illustrated for one and two impacts per period in the form of two-dimensional manifolds in the phase space. Also, an unexpected bridge between these modes in the frequency-energy plots is observed.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations7
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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