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Enregistrement W4224998933 · doi:10.1142/s1758825122500302

A New Expression of Internal Stiffness for Load Path Analysis in Structures

2022· article· en· W4224998933 sur OpenAlexafffund
Shengjie Zhao, Nan Wu, Sviatoslaw Karnaoukh

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Applied Mechanics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Health Monitoring Techniques
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésStiffnessPath (computing)Expression (computer science)Scalar (mathematics)Point (geometry)Load bearingInternal stressDisplacement (psychology)Computer scienceStructural engineeringMathematicsGeometryEngineeringMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The load transfer inside a given structure can be expressed by load paths. Based on the concept of internal stiffness that is independent of stress analysis, the [Formula: see text]* index is a powerful tool to visualize the load paths by measuring strain energy caused by displacement at the loading point. In this short communication, a scalar index [Formula: see text]* is introduced as a new expression of internal stiffness to visualize the load paths with a greater precision. The load paths are defined as the streamlines following the decay direction of the internal stiffness. Based on the numerical simulations, [Formula: see text]* load paths have higher load transfer efficiency compared to [Formula: see text]* counterparts. The experimental study of an [Formula: see text]-bracket with stiffeners placed on the main load paths further verifies the effectiveness of the [Formula: see text]* index for load path analysis. The proposed concept for load path analysis showcases great potential in design evaluation and optimization for load-bearing components from a macroscopic view.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,385
Score d'incertitude au seuil0,437

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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