Global Robust Optimization of Computationally Expensive Systems: A Lavel Rotor Suspended by Fluid Film Bearings
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.
Notice bibliographique
Résumé
Kriging based methods enable the deterministic and robust optimization of computationally expensive systems. With a limited amount of function evaluations the optima are found in an iterative process with expected improvement as infill sampling criteria. Outputs of computer models can be stochastic and/or the models do not always succeed to perform the analysis. For the latter case, a problem is said to be affect by a hidden constraint. Regression Kriging can be included in the methods to deal with the stochastic model outputs. A new method is introduced to handle the hidden constraint in both deterministic and robust optimization. The methods are used to optimize a validated model of a Laval rotor suspended by plain journal bearings. To capture the non-linear behaviour of the self-excited vibrations, a computationally expensive time-transient run-up analysis needs to be performed. The output of this model is stochastic and the model fails to perform a run-up for some combinations of model inputs. The most influential control variables and uncertainties are indicated with an efficient global sensitivity study and used to optimize the system. With the extension of the deterministic and robust optimization, the optima are successfully obtained and can be compared.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle