Dynamic Aeroelastic Performance Optimization of Adaptive Aerospace Structures Employing Structural Geometric Nonlinearities
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
This thesis proposes a framework for the design optimization of geometric nonlinearities developed by active elements embedded in truss-like aerospace structures for the purpose of attenuating their dynamic aeroelastic response under turbulent aerodynamic gust conditions. Dynamic aeroelastic responses are analyzed considering random Power Spectral Density (PSD) and Tuned Discrete Gust (TDG) excitation profiles. MSC NASTRAN is employed for the development of the dynamic aeroelastic models where the random PSD with a continuous Davenport spectrum (DS) and the TDG with a One-minus cosine (OMC) wind gust excitation profiles are developed. This work presents a multi-objective genetic optimization algorithm (MOGA) utilized to determine optimal prestress values through active element actuations for the purpose of tuning the geometric stiffness and therefore modal response of the structure when exposed to gust excitations. Additionally, this work contributes a new simplified control metric for comparing active member locations. Two case studies are presented to minimize the pointing error of both a simplified and high-fidelity (HF) Earth-based very-long baseline interferometry (VLBI) antenna structure. The pointing error is calculated as the spatial displacement of the secondary reflector using time-consistent displacements (TCD) imparted by time consistent loads (TCL).
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.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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