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Enregistrement W2316665742 · doi:10.2514/6.2013-1699

A Robust ASE Correlation and Analysis Method

2013· article· en· W2316665742 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revue54th AIAA/ASME/ASCE/AHS/ASC Structures, Structural Dynamics, and Materials Conference · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueProbabilistic and Robust Engineering Design
Établissements canadiensLockheed Martin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceCorrelationMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A robust method for Structural Coupling Test (SCT) correlation and subsequent Aeroservoelastic (ASE) analysis is presented. The method provides a means with a limited set of SCT test conditions to develop a correlation model that can be applied to the analysis of many other configuration/condition variations such as fuel states, flight conditions, internal store and external store carriage, and for modernization. The method makes use of a set of normal modes and other generalized coordinates; all used as ‘primitive’ modes during both correlation and analysis. This uses a set of correlation variables or coefficients whose values are established during the correlation process and then used throughout all the subsequent analysis. Several correlation solution techniques are discussed but the application presented uses an optimization process. As is evidenced by the data presented, the method resulted in very good correlation. The method also resulted in a significant reduction in correlation and post-correlation analysis times. The development of this method was driven by a SCT being conducted on a high-serial-number F-22 to determine the effect of changes that had occurred in the aircraft since EMD.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,413
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,250 · 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