Design for Interface Stiffness of Mechanical Products Using Integrated Simulation and Optimization Under Uncertainty
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
Abstract Interface stiffness is an important factor influencing the performance of mechanical products. Uncertain factors affect the interface stiffness and stability in the process of product design, manufacture, and operation. How to reduce the impact of uncertain factors on the interface stiffness is a vital problem in interface design. In this paper, a robust optimal design method is proposed for mechanical interfaces considering uncertain factors, which combines the finite element simulation, experiment, and optimization to reduce the sensitivity of interface stiffness to uncertain factors. The proposed interface design method provides an effective way to improve the interface stiffness under uncertain conditions. In order to validate the proposed method, the bolted connection structure of a flange is applied as an example. The interface stiffness of the flange is selected as an optimization target, and the Gaussian process regression is used to construct a two-layer optimal model of the objective function for the design and uncertain parameters. When experimental and optimization results differ significantly, the Kalman filter is used to provide the feedback for the optimization results until the results meet requirements. The final results show that the optimized mechanical interface stiffness is increased by 15.5%, and the error between the optimized prediction and experimental results is within 1% after three times experimental validation and feedback adjustment.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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