Application of Orthogonal Functions to Equivalent Linearization Method for MDOF Duffing–Van der Pol Systems under Nonstationary Random Excitations
Notice bibliographique
Résumé
Many mechanical systems manifest nonlinear behavior under nonstationary random excitations. Neglecting this nonlinearity in the modeling of a dynamic system would result in unacceptable results. However, it is challenging to find exact solutions to nonlinear problems. Therefore, equivalent linearization methods are often used to seek approximate solutions for this kind of problem. To overcome the limitations of the existing equivalent linearization methods, an orthogonal-function-based equivalent linearization method in the time domain is proposed for nonlinear systems subjected to nonstationary random excitations. The proposed method is first applied to a single-degree-of-freedom (SDOF) Duffing–Van der Pol oscillator subjected to stationary and nonstationary excitations to validate its accuracy. Then, its applicability to nonlinear MDOF systems is depicted by a 5DOF Duffing–Van der Pol system subjected to nonstationary excitation, with different levels of system nonlinearity strength considered in the analysis. Results show that the proposed method has the merit of predicting the nonlinear system response with high accuracy and computation efficiency. In addition, it is applicable to any general type of nonstationary random excitation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».