Dynamic characteristics of a relief valve captured by a combination of fluid–solid coupling and feedforward neural network (FNN)
Notice bibliographique
Résumé
Considering multidisciplinary characteristics of thin plate vibration, fluid–solid coupling, and other aspects of a relief valve controlled by annular thin plates, a dynamic finite element (FE) model in view of fluid–solid coupling is firstly established for capturing relationships between dynamic characteristics of crucial indexes and partial working conditions. Secondly, the partial dataset of FE model under different conditions is statistically analyzed, and it will be utilized to train the feedforward neural network (FNN) model. The training process of FNN could be completed if results drawn from the FNN model are highly consistent with those of the FE model. Thirdly, dynamic characteristics under more conditions will be predicted through such a trained model, and dynamic behaviors from the FE model for same conditions of the FNN model are also obtained. Finally, comparing with results from the FE model, the maximum absolute error of steady-state displacement from the FNN is 0.0052 mm in an instance, thus verifying the rationality of this combined method. Consequently, such a combination of the FE model and the FNN model presents high accuracy and avoids repeated calculations of FE model with long times.
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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 ».