Theoretical and numerical approach for quantifying sensitivity to system parameters of nonlinear systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sensitivity evaluation of nonlinear systems to system parameters is critically important in nonlinear dynamics, though current focuses in the field are mainly on the sensitive dependence of nonlinear systems upon initial conditions. The present research intends to develop an approach for quantitatively measuring the sensitivity of nonlinear dynamic systems to system parameters. A single-value sensitivity index is created via a theoretical approach. Numerical simulations are conducted to demonstrate the reliability and applicability of the index in quantifying and analyzing the system parameter-dependent sensitivity for nonlinear systems. With the implementation of the sensitivity index, a diagram illustrating the sensitive and insensitive regions and degree of sensitivity over a large range of system parameters is constructed for a typical nonlinear dynamic system. The sensitivity index developed shows effectiveness and convenience in quantitatively evaluating and analyzing the parameter-dependent sensitivity for nonlinear systems. The results of the research show that chaos and quasi-periodicity of a nonlinear system are sensitive to the system’s parameters, independent of its sensitivities to initial conditions. Based on the proposed method, region diagrams regarding to different parameters are presented, which may help to avoid high sensitivity parameter values such as stiffness, mass and damping values in the design of mechanical systems.
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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 ».