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Enregistrement W4323537976 · doi:10.1139/cjce-2020-0050

Comparison of the empirical formula and the “CFD”-based semi-empirical method in the prediction of the critical speed of flutter

2023· article· en· W4323537976 sur OpenAlexvenueno aff
Essam Abdulsattar, Mohamed A. Abdel–Naby, M. A. El-Naggar

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Vibration Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlutterComputational fluid dynamicsWind speedCritical speedDeckWind tunnelStructural engineeringMathematicsSection (typography)Empirical modellingSpan (engineering)AerodynamicsMechanicsEngineeringGeologyRotor (electric)Computer scienceSimulationPhysicsMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, the critical wind speed of flutter has been predicted by using two-dimensional computational fluid dynamics (CFD) model side by side with the empirical formula (Selberg's formula, 1961). The deck section of the Great Belt Bridge's main span has been used herein as a reference among other sectional varieties. For each case of the examined sections, the width was changed case by case, while its depth maintained unchanged. Both of the two methods, the semi-empirical using the “CFD” simulation and the empirical formula have been employed to predict the critical wind speed of flutter for a variety of the (width/depth) ratio and the natural frequency ratio (torsional/vertical). The results were obtained from the semi-empirical method and validated by comparison with wind tunnel test for typical section model of the Great Belt Bridge presented in the literature, and also compared with the empirical method. The results were represented graphically for each method and they have indicated the variation of the critical speed in terms of the section dimension and its natural frequencies, and furthermore, the change of the difference between the two methods was represented too.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,394

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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