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Enregistrement W4405533162 · doi:10.3390/su162411111

Enhancing Sustainability in Marine Structures: Nonlinear Energy Sink for Vibration Control of Eccentrically Stiffened Functionally Graded Panels Under Hydrodynamic Loads

2024· article· en· W4405533162 sur OpenAlexafffund
Kamran Foroutan, Farshid Torabi

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Analysis and Optimization
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNonlinear systemSustainabilityStructural engineeringVibrationSink (geography)EngineeringEnvironmental sciencePhysicsBiologyEcologyGeographyAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The research examines the impact of nonlinear energy sinks (NES) on the reduction in the nonlinear vibratory responses of eccentrically stiffened functionally graded (ESFG) panels exposed to hydrodynamic loads. To simulate real marine environments, hydrodynamic forces, such as lift and drag that change with velocity, have already been determined experimentally using Matveev’s equations for a particular ship. The material composition of both the panel and the stiffeners varies across their thickness. The stiffeners are modeled using Lekhnitskii’s smeared stiffener approach. Additionally, analytical approaches implement the classical shell theory (CST) with considerations for geometric nonlinearity, along with the Galerkin method for calculations. The P-T method is subsequently employed to determine the nonlinear vibratory behavior of ESFG panels. In this method, the piecewise constant argument is used jointly with the Taylor series expansion, which is why it is named the P-T method. The findings reveal that NES can effectively dissipate vibrational energy, contributing to the extended service life of marine structures while reducing the need for frequent maintenance. This study supports sustainability objectives by increasing energy efficiency, lessening structural fatigue, and improving the overall environmental impact of marine vessels and infrastructure.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,213 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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