Bayesian-based system identification of a tilting pad journal bearingunder colored excitation
Notice bibliographique
Résumé
We introduce an output-only Bayesian identification scheme to infer a bearing's restoring forces under colored excitation in a hydroelectric generation unit.Numerical modelling of hydroelectric generating units has been a common challenge in engineering for years, because of the complexity and the diversity of the physics involved.Indeed, many physics coexist in a single system: electrical, magnetic, mechanical, fluid and fluid-structure interactions.One common way to model units is done through the insight of rotordynamics.In such a paradigm, a hydroelectric unit is seen as a rotating rotor whose subcomponents are modelled independently, then assembled in a finite element model.When comparing models to actual data, one major difficulty is to separate the contribution of each of the subcomponents.Indeed, studying the behavior of a substructure requires the knowledge of acting forces, which depend upon the rest of the system's characteristics.Here we leverage Bayesian inference to develop a system identification method based on physic-based models with the purpose of contributing to add physics into data-oriented digital twins.Our aim is to recover design parameters from actual observations of the physical asset.The result will ultimately be embedded in a digital twin for monitoring, diagnosis, and prognosis purposes.For validation, we use a linearized model for bearing dynamics to simulate validation data under different types of excitations.Ground-truth parameters are chosen according to the short hydrodynamic bearing theory.The unscented Kalman filter is combined with a Markov chain Monte Carlo algorithm and deployed to recover linear stiffness and damping coefficients.Since we assume a linear dynamic, a Gibbs sampling is implemented to estimate the excitation applied on the bearing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».