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Enregistrement W2912648766 · doi:10.1155/2019/3493052

Validation of Friction Model Parameters Identified Using the IHB Method Using Finite Element Method

2019· article· en· W2912648766 sur OpenAlexaff
Abdallah Hadji, Njuki Mureithi

Notice bibliographique

RevueShock and Vibration · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBrake Systems and Friction Analysis
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinite element methodStructural engineeringMechanical engineeringComputer scienceMaterials scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A hybrid friction model was recently developed by Azizian and Mureithi (2013) to simulate the friction behavior of tube‐support interaction. However, identification and validation of the model parameters remains unresolved. In previous work, the friction model parameters were identified using the reverse harmonic method, where the following quantities were indirectly obtained by measuring the vibration response of a beam: friction force, sliding speed of the force of impact, and local displacement at the contact point. In the present work, the numerical simulation by the finite element method (FEM) of a beam clamped at one end and simply supported with the consideration of friction effect at the other is conducted. This beam is used to validate the inverse harmonic balance method and the parameters of the friction models identified previously. Two static friction models (the Coulomb model and Stribeck model) are tested. The two models produce friction forces of the correct order of magnitude compared to the friction force calculated using the inverse harmonic balance method. However, the models cannot accurately reproduce the beam response; the Stribeck friction model is shown to give the response closest to experiments. The results demonstrate some of the challenges associated with accurate friction model parameter identification using the inverse harmonic balance method. The present work is an intermediate step toward identification of the hybrid friction model parameters and, longer‐term, improved analysis of tube‐support dynamic behavior under the influence of friction.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,254 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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