Notice bibliographique
Résumé
Most primary shock calibrations, or absolute shock calibrations, are currently performed using laser interferometry under the guideline of the international standard (ISO 16063-13, 2001). The laser interferometric method measures the displacement of a moving anvil with a shock accelerometer mounted on. To achieve high accuracy in the measurement of acceleration it requires a straight motion of the accelerometer with desired shock pulse duration and shape. Unfortunately, shock generators usually present high levels of unwanted motions, such as rotation, transverse motion, and pitch motion. The presence of unsymmetric forces on the anvil causes these motions. To reduce the effect of these motions, measurements may be performed at multiple incidence points equally spaced along the border of the accelerometer on the mounting surface or on the top surface of the accelerometer and the corresponding average is then estimated. Obviously, this method is very time consuming. Alternatively, supporting structures can be added to the anvil in such a way that few or no unsymmetric forces cause rotation and deviations from rectilinear motion. To obtain the best results, the supporting structure should be optimized for a specific type of accelerometer with its dummy mass if any. For this purpose, a real-time anvil motion monitoring system was developed at National Research Council Canada. This paper describes the detail of the system and presents the measurement results under different operating conditions. Static air bearing measurements were performed using the system to study the radial stiffness and pitch stiffness of the anvil. Dynamic air bearing measurements were also performed using the system to ensure that the resonance frequencies of the anvil are at least 10/T, where T is the pulse duration.
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 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».