Complete Edge Smooth Finite Interpolation Method for Limit Upper Limit Analysis of Axisymmetric Structures
Notice bibliographique
Résumé
Axisymmetric structures have applications in various fields such as engineering and architecture. This type of structure exhibits complex stress distribution and failure modes when subjected to ultimate loads, and the importance of the analysis method for its upper limit in the engineering field is self-evident. Its upper limit analysis is mainly used to evaluate the stability and load-bearing capacity of axisymmetric structures under load. The intention of the fully edge smooth finite interpolation method is to improve the accuracy and efficiency of analysis. It improves the interpolation function to maintain smoothness at the boundary, and uses adaptive mesh partitioning and local refinement to make the analysis more accurate and efficient. Therefore, the purpose of this article's in-depth study on the perfect edge smooth finite interpolation method is to introduce smooth functions and finite interpolation techniques, accurately simulate structures, avoid risks, and reduce losses. This article mainly applies numerical simulation and experimental comparison to compare the axisymmetric structures of thick walled cylinders, frustums, and spheres. The ultimate load of each structure is obtained by changing the distortion coefficient and radius ratio. The experimental results show that in cylindrical testing, the performance difference between the two methods is greatest when the radius ratio is 3.5. The error between the perfectly smooth finite interpolation method and the analytical value is smaller, while the direct iteration method has a larger error.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».