MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3015198208

Temperature dependent hysteresis modeling of a piezotube actuator using elman neural network

2019· preprint· en· W3015198208 sur OpenAlexaff
Mohammad Al Janaideh, Mohammad Al Saaideh, Micky Rakotondrabe

Notice bibliographique

RevueOpen Archive Toulouse Archive Ouverte (University of Toulouse) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePiezoelectric Actuators and Control
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésHysteresisDisplacement (psychology)ActuatorControl theory (sociology)VoltageArtificial neural networkAtmospheric temperature rangeMaterials scienceTemperature controlComputer scienceEngineeringPhysicsControl engineeringCondensed matter physicsControl (management)ThermodynamicsArtificial intelligenceElectrical engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, the hysteresis nonlinearities of a piezotube actuator are investigated under different levels of surrounding temperature. The experimental results show that increasing of the surrounding temperature contributes to an increase in the output displacement of the piezotube actuator under the input range that is considered in the experimental tests. In this study, we develop a hysteresis model integrates the dead-zone operator with Elman Neural Network (ENN) to model the temperature-dependent hysteresis nonlinearities. The simulation results show that the proposed temperature-dependent hysteresis model accounts for the temperature effects on the voltage-to-displacement hysteresis nonlinearities. The results show that the proposed model can characterize the voltage-to-displacement hysteresis loops over different levels of surrounding temperature.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,247
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,188 · 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.

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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOpen Archive Toulouse Archive Ouverte (University of Toulouse)Même sujetPiezoelectric Actuators and ControlTravaux en français237 207