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Enregistrement W2790363005 · doi:10.1109/tie.2018.2807413

Development of Reduced Preisach Model Using Discrete Empirical Interpolation Method

2018· article· en· W2790363005 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Industrial Electronics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnetic Properties and Applications
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaAlexander von Humboldt-Stiftung
Mots-clésInterpolation (computer graphics)RelaySuperposition principleHysteresisComputationControl theory (sociology)Computer scienceReduction (mathematics)MathematicsAlgorithmPhysicsMathematical analysisArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Preisach model, which is constructed by the superposition of relay operators, is one of the most popular hysteresis models to describe the hysteresis nonlinearities in smart-materials-based actuators. The application of the Preisach model suffers from the tradeoff between the model accuracy and the number of the relay operators. With a large number of relay operators, the Preisach model can predict the hysteretic effect very precisely; however, a large number of relay operators may lead to a heavy computation burden. To deal with this tradeoff, in this paper, a model order reduction method, namely discrete empirical interpolation method, is applied to reduce the number of the relay operators and meanwhile to preserve the model accuracy of the original Preisach model. Simulations under different conditions (different input signals and different density functions) and experimental tests on a magnetostrictive-actuated platform are conducted to validate the effectiveness of the proposed reduced Preisach model.

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.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,508
Score d'incertitude au seuil0,537

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,236 · 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