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Enregistrement W2769653049 · doi:10.5539/mas.v11n12p12

Closed-Form Solution of Large Deflected Cantilever Beam a gainst Follower Loading Using Complex Analysis

2017· article· en· W2769653049 sur OpenAlexvenueno aff
İbrahim Abu-Alshaikh

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComposite Structure Analysis and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCantileverShooting methodDeflection (physics)Numerical analysisFinite element methodBeam (structure)Iterative methodMathematicsComputer simulationMathematical analysisMechanicsPhysicsClassical mechanicsStructural engineeringMathematical optimizationBoundary value problemOpticsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The literature reveals that the non-conservative deflection of an elastic cantilever beam caused by applying follower tip loading was investigated and solved by various numerical methods like: Runge Kutta, iterative shooting, finite element, finite difference, direct iterative and non-iterative numerical methods. This is due to the fact that the Euler–Bernoulli nonlinear differential equation governing the problem contains the “slope at the free end”, this slope however needs special numerical treatment. On the other hand, some of these methods fail to find numerical solutions for extremely large loading conditions. Hence, this paper is aimed to obtain a closed-form solution for solving the large deflection of a cantilever beam opposed to a concentrated point follower load at its free end. This closed-form solution when compared with other conventional numerical approaches is characterized by simplicity, stability and straightforwardness in getting the beam deflection and slopes even for extremely large loading conditions. The closed-form solution is obtained by applying complex analysis along with elliptic-integral approach. Very good results were obtained when the elastica of the beam compared with that of various numerical methods which are used in analyzing similar problem.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,671
Score d'incertitude au seuil0,574

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,252 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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