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Enregistrement W2938614128 · doi:10.1177/0954409719841516

Switch angle design: Formulation, inferences, and uses

2019· article· en· W2938614128 sur OpenAlexaff
Nazmul Hasan, Halley Porkess

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part F Journal of Rail and Rapid Transit · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRailway Engineering and Dynamics
Établissements canadiensSNC-Lavalin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJerkAccelerationControl theory (sociology)Point (geometry)Computer scienceEngineeringMathematicsPhysicsGeometryClassical mechanicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Jerk, lateral acceleration, and unbalanced superelevation are induced at the point of switch due to the combined effect of the switch angle and speed. Two sets of formula are derived to compute the values of jerk, lateral acceleration, and unbalanced superelevation due to the switch angle and speed separately. A sudden change in the direction of motion by the switch induces jerk which affects passenger comfort. The jerk due to the sudden change in the direction of motion is formulated in this paper by using the cubic spiral formula. It is demonstrated that the jerk at the point of switch has a positive (direct) relation with the speed and switch angle, but has a negative (inverse) relation with the pivot pitch. It is demonstrated that the switch angle should be optimized to reduce the lateral jerk. To capture the effect of the speed, the effective radius at the point of switch is formulated first and then formulas are derived for the jerk, lateral acceleration, and unbalanced superelevation at the point of switch due to speed. Finally, the aforementioned formulas are added to obtain the total values at the point of switch. The formulas are applied on American Railway Engineering and Maintenance-of-Way Association (AREMA) turnouts and validated by computer simulation using Vampire. These formulas would be helpful for the practicing designers and engineers.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,379

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,174 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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