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Enregistrement W4388874110 · doi:10.1115/detc2023-114957

Frequency Response Based Optimization of an Aircraft Hydraulic Pump Support Structure

2023· article· en· W4388874110 sur OpenAlexaff
Simon Kersten, Chris K. Mechefske

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueProbabilistic and Robust Engineering Design
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVibrationBandwidth (computing)Frequency responseReduction (mathematics)Finite element methodOptimal designFrame (networking)Structural engineeringComputer scienceControl theory (sociology)AcousticsEngineeringMathematicsMechanical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Free-size optimization is an effective method for determining the optimal thickness of the elements in a finite element model given a set of constraints and objectives. This work aims to show that size optimization can be used as a tool to reduce the structural vibrations transmitted from non-structural components on-board an aircraft into the cabin. A test structure of a hydraulic pump support frame is analyzed using a frequency response analysis. The output velocity is measured for three independent dynamic input loads across a 20–4000 Hz bandwidth. The maximum frequency response velocity for each input load was used to define the upper bounds of the velocity for the optimized model. The design space had a minimum thickness equal to the original thickness and a maximum thickness of 1.5 times the original thickness. The objective was to determine the optimal locations for new material to be added, so that the original design was not significantly changed. This was done to ensure the structural integrity of the frame and increase the ease of implementing the design while still reducing the transmission of structural vibrations. The optimized model showed an average reduction of 6% in the maximum frequency response velocity for the three loading directions, while increasing the mass by 9%.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,738
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
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)0,0030,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,267 · 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.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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