Shape optimization of wooden bats using genetic algorithm and artificial intelligence
Notice bibliographique
Résumé
Cricket and baseball are popular and increasingly wealthy bat-and-ball sports. The bat is the key instrument used to score runs in both sports. In professional cricket and baseball leagues, the bats are made from a single piece of wood. Wooden cricket and baseball bats are the focus of increasing scientific research, and in this thesis, I describe an innovative approach to improving the performance-related geometry. I use parametric finite element (FE) modelling in combination with genetic algorithm (GA) to optimize the dynamic and vibrational properties of cricket and baseball bats. Parametric FE modelling enables an algorithm to tailor the mass distribution and mechanical properties of bats to converge the location of two points on a bat that are associated with increased velocity of a ball rebounding off bats: vibrational nodal points and center of percussion (COP). Modelling was able to reduce the distance between nodal points and COP from 174.5 to 98.1 mm and from 166.0 to 52.1 mm for cricket and baseball bats, respectively. This change occurred as a result of modifications to the geometry of the bats notably shifting cricket bat’s mass towards its end, and shifting baseball bat’s mass towards the center of the barrel and removing mass from the very end of the barrel. The combination of modelling and GA optimization required a powerful computer and long computational times. I further showed in this thesis that an artificial neural network (ANN) can be trained to replace the FE modelling component of my optimization system, which was the bottle-neck for bat optimization. I conclude that: (1) the combination of parametric modelling and GA optimization is an effective tool for altering the geometry and mass distribution of bats which could improve the rebound velocity of a ball hitting these bats; (2) my approach can reveal new performance-related geometries for both cricket and baseball bats; (3) GA-ANN optimization is a more computationally efficient approach for optimizing the design of bats.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».