Modal analysis and calibration of finite element model of a three-story steel frame using machine learning and physics-based techniques
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to focus on the state-of-the art methods for modal parameters extraction from modal testing. Design/methodology/approach The finite element (FE) model is updated using hybrid method (machine learning-based) and physics-based approaches. A three-story bookshelf frame has been used for the experimental study and a free vibration test has been conducted. The bookshelf frame, made of galvanized steel, has the following dimension: 60 cm width, 27 cm depth and 133 cm height. The frame has been instrumented with tri-axial wireless sensors. Three accelerometers have been installed on each floor of the frame. The frequency domain decomposition (FDD) and modified complex Morlet wavelet methods have been used to extract the modal properties from dynamic response. Findings The extracted results from both methods have been compared, and they are found to be close to each other. The MATLAB-based compiler called M-FEM is used to create FE models. The initial FE model is updated using different approaches. Originality/value The updated FE model output shows the efficiency of hybrid technique in updating the FE model, and the results are well correlated with the physics-based approach.
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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 découle