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Enregistrement W4411111599 · doi:10.1016/j.mechatronics.2025.103353

Modeling and prediction of nonlinear cable slab dynamics using Koopman operators

2025· article· en· W4411111599 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueMechatronics · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueModel Reduction and Neural Networks
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNonlinear systemDynamics (music)SlabStructural engineeringEngineeringControl theory (sociology)Computer scienceMathematicsPhysicsAcousticsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel approach for modeling the nonlinear dynamics of cable slabs using Koopman operator theory is presented. Cable slab dynamics are a critical challenge in precision motion systems, as the cables can induce undesired vibrations and disturbances on motion stages. To address this, a higher-dimensional state-space model with nonlinear observable functions is developed to approximate the cable slab dynamics. The proposed model achieves a prediction error within ∼ 1 % over the specified motion range and demonstrates robustness in predicting untrained, randomized, acyclic cable slab motions. A systematic evaluation of various observable functions was conducted to minimize the modeling errors, leading to an optimized model with fractional-order exponents. When compared with a neural network-based state-space model (NN-SS), the Koopman approach demonstrated faster training and better performance. For force prediction, the Koopman approach achieved a reduction of three-quarters in maximum error when compared with the NN-SS method. This work offers a concise and experimentally validated analytical framework specifically for developing accurate predictive models of nonlinear cable slab dynamics.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,372
Score d'incertitude au seuil0,367

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,234 · 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