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Enregistrement W4210787147 · doi:10.3390/sym14020311

Dynamic Characteristics of a Beam with a Shallow Crack Using Alternative Admissible Functions

2022· article· en· W4210787147 sur OpenAlexafffund
Srividyadhare Kateel, Natalie Baddour

Notice bibliographique

RevueSymmetry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Health Monitoring Techniques
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBeam (structure)Boundary (topology)Boundary value problemStiffnessBending stiffnessPenalty methodFunction (biology)Timoshenko beam theoryStructural engineeringMathematicsMathematical analysisComputer scienceMathematical optimizationEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The presence of a crack in a beam leads to changes in its dynamic characteristics and hence changes in its natural frequencies and mode shapes. In this paper, Alternative Admissible Functions (AAF) with penalties for extracting the dynamic characteristics of a Euler–Bernoulli Beam with a shallow crack is proposed and validated. The proposed method has two key advantages. First, the alternative admissible function choice is independent of the boundary conditions, which are modelled via boundary penalty terms. Second, the crack is treated as a penalty function to account for the local stiffness reduction while ensuring beam continuity. The approach is validated with different crack depth ratios and locations. The mass, stiffness, and penalty function matrices for Simply Supported (SS), Clamped–Clamped (CC), and Clamped–Free (CF) are developed and are used in the analysis of a beam with a shallow crack. The proposed method demonstrates results in good agreement with published literature for shallow cracks. A significant advantage of the proposed method is the ease of applicability, eliminating the need for remodeling with changes in boundary conditions or crack parameters. The results show that the crack introduces asymmetry to the beam and may require changing the boundary penalty values, depending on the location and depth of the crack.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,388
Score d'incertitude au seuil0,482

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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