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Enregistrement W4413578831 · doi:10.1080/15397734.2025.2549469

Support-vector-machine-regression assisted methodology for the design-for-reliability of tapered composite tubes

2025· article· en· W4413578831 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

RevueMechanics Based Design of Structures and Machines · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueProbabilistic and Robust Engineering Design
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConcordia University
Mots-clésSupport vector machineComposite numberReliability (semiconductor)Reliability engineeringStructural engineeringEngineeringComputer scienceMechanical engineeringComposite materialMaterials scienceEngineering drawingMachine learningPhysicsPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The structural performance of load-carrying composite structures is significantly influenced by uncertainties in material properties, necessitating reliability quantification and design-for-reliability approaches. Traditional structural reliability evaluation methods, however, often involve high computational costs, limiting their practical use. To overcome this challenge, the present work presents a novel methodology that integrates Support Vector Machine Regression (SVMR), Monte Carlo Simulation (MCS), and the Finite Element Method (FEM) to efficiently assess the structural reliability of tapered composite tubes under axial loading, explicitly accounting for uncertainties in material properties and ply thickness. An approximate-analytical solution based on the Donnell-Mushtari-Vlasov shell theory is developed to predict axial deformation and is used to validate the finite element model. Additionally, the finite element model and approximation-analytical solution are validated against a closed-form analytical solution and experimental results available in the literature, ensuring the accuracy and reliability of the approach. The proposed structural reliability evaluation methodology demonstrates accuracy and computational efficiency I reliability evaluation through comparisons with the direct Monte Carlo Simulation method. Reliability analysis quantifies the influence of random variables on structural response, revealing that designs based solely on mean material properties result in approximately 50% reliability, indicating a 50% probability of failure. Moreover, the taper angle exerts a negligible influence on structural reliability indices, highlighting a key design consideration. This integrated framework provides a computationally efficient and validated tool for the design-for-reliability of tapered composite tubes, enabling broader applications in composite structural engineering.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,574
Score d'incertitude au seuil0,760

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,244 · 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