Hybrid MB-DEIM approach for parametrized nonlinear dynamics of a verticalaxis rotating machine
Notice bibliographique
Résumé
Rotating machinery is involved in many industrial systems, such as aircraft, vehicles, machine centers, and turbines. Assessing their functioning conditions is very important to ensure safe operations and to schedule maintenance. Most of the shafts in such machines are horizontal. In this case, the bearing reaction forces can be calculated based on the static radial load caused by the dead weight of the rotor. However, if the rotating shaft is installed vertically, the clearance between the shaft and the bearing causes the bearing reaction forces to be nonlinear and difficult to quantify. Our objective is to create a parametrized model of a vertical axis rotating machine that can reproduce the response for a wide range of problem parameters, allowing us to adjust those parameters in real-time. As high-fidelity numerical models usually become computationally expensive when considering high-dimensional systems, or systems with multiple parameters, reduced-order models (ROMs) approximate the solution in a way that simplifies the calculation without compromising accuracy. They also allow parameter tuning in real-time. Towards developing a parametrized model of the aforementioned machine, we developed a nonlinear global space-frequency solver that iteratively constructs a lowrank representation of the solution based on the use of Modal Basis (MB) analysis and the Discrete Empirical Interpolation Method (DEIM). The DEIM builds an approximating reduced basis of the nonlinear force(s) using calculated (if available) or experimental values, which helps to accelerate computations compared to classical time-incremental numerical solvers such as Newton-Raphson.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».