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Enregistrement W2492338343 · doi:10.2514/1.j054156

Mass and Stiffness Effects of Harnessing Cables on Structural Dynamics: Continuum Modeling

2016· article· en· W2492338343 sur OpenAlexaff
Blake Martin, Armaghan Salehian

Notice bibliographique

RevueAIAA Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Analysis and Optimization
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVibrationFinite element methodStiffnessInflatableStructural engineeringAdded massNatural frequencyVibration controlMechanicsEngineeringControl theory (sociology)Computer sciencePhysicsAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dynamic analysis of satellite structures comprises an important part of their design. One such example is an inflatable deployable structure. Although prized for their small volume, mass, and subsequent launch costs, these structures are quite susceptible to disturbances in a space environment that can jitter their mission accuracy. Therefore, it is important to have models to accurately predict their vibrations response to these disturbances. One important aspect to include in these models is the effect of signal and power cables surrounding the host structure that has been traditionally ignored or accounted for using ad hoc models. Obtaining simple analytical solutions that can predict the dynamic behavior of these structures has numerous advantages for their vibrations control and modeling before their launch. Although damping plays an important role in the dynamics of these structures, the presented paper pertains only to the mass and stiffness effects of these cables. The structures are modeled as beam structures harnessed with cables and the governing partial differential equations of motion for different coordinates of vibrations, such as bending, longitudinal, and torsional modes, are derived for the harnessed structure. Two wrapping patterns for the cables are considered. Natural frequencies and the resultant frequency response functions are presented, and the results are compared to a finite element solution.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations21
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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