A Simple Explicit Meta-Model for Probabilistic Design of Dynamic Systems with Multiple Mixed Inputs
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
Most systems have multiple inputs that comprise of a mixture of excitations and component parameters. Excitations are different from component parameters in that they are always functions of time. In mechanical systems, these include applied forces, applied displacements, system settings, systems configurations and operating conditions. It would be convenient to include multiple excitations and multiple component parameters in a meta-model to take advantage of the inherent computation speed needed for timely probability-based design optimization. In the development of the meta-model in this paper, we treat the component parameters in the same manner as the excitations and thus, in both cases, form time-sampled vectors. A design-of-experiments training regime creates a single input matrix, and using the mechanistic model, a single output matrix. Finally, a simple, explicit, meta-model is developed that turns an arbitrary vector of contiguous multiple excitations and multiple component parameters into the corresponding output vector (herein, the response). The approach provides an appealing and efficient solution to the multiple, mixed input problem, and in addition, requires only off-the-shelf computer software. The efficacy of the meta-model is shown through probability-based design optimization (PBDO) of a tire-wheel assembly, modelled as a mass-spring-damper system with nonlinear hysteresis, under a combination of practical inputs.
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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 | 0,010 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle