MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2315532451 · doi:10.2514/6.2006-6930

Optimal Design for Uncertain Load Cases Using Convex Hulls

2006· article· en· W2315532451 sur OpenAlexaff
Ravi Dube, J. S. Hansen

Notice bibliographique

Revue11th AIAA/ISSMO Multidisciplinary Analysis and Optimization Conference · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Multi-Objective Optimization Algorithms
Établissements canadiensInstitute for Christian StudiesUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHullConvex hullComputer scienceRegular polygonMathematical optimizationMathematicsEngineeringMarine engineeringGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The optimal design of a structure subjected to uncertain loads is considered. Convex modeling, a deterministic approach for optimal design of a structure subjected to uncertain load cases, is used. Two approaches to design are considered. First, each load is assumed to vary continuously between a lower and upper limit and an optimal design is obtained. Second, discrete load cases lying between the limits are identied and the structure is designed for all possible cases. It is found that in the rst approach, the structure is over-designed as compared to the second approach. Constraints such as stress and deection, which are explicitly dependent on loads, are used. The number of such constraints multiplies with an increase in the number of discrete load cases. Computational expense and optimizer convergence problems increase signican tly with an increasing number of constraints. A convex hull approach is used to reduce the number of discrete load cases in order to reduce computational expense and to reduce convergence problems. A ten-bar truss is used to demonstrate the proposed approach.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revue11th AIAA/ISSMO Multidisciplinary Analysis and Optimization ConferenceMême sujetAdvanced Multi-Objective Optimization AlgorithmsTravaux en français237 207