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Enregistrement W4415575366 · doi:10.25144/14778

NUMERICAL INVESTIGATION OF THE EFFECTS OF MODEL UNCERTAINTIES ON COMPONENT-BASED TRANSFER PATH ANALYSIS METHOD WITH DYNAMIC

2023· article· W4415575366 sur OpenAlexafffund
Simon Prenant, Thomas Padois, Thomas Dupont, Olivier Doutres

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle Noise and Vibration Control
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConsortium de Recherche et d’innovation en Aérospatiale au Québec
Mots-clésPath (computing)Control theory (sociology)Stability (learning theory)Numerical analysisTransfer functionWork (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The hydraulic pumps are considered to have a major contribution to the structure borne noise generated inside aircrafts.Methods such as Component-Based Transfer Path Analysis (CB-TPA) are promising tools for aircraft manufacturers to build internal processes for the specification, design and validation of the impact of vibrating systems on new aircrafts.However, the experimental applicability of these methods remains limited due to some experimental difficulties.CB-TPA' formulation is based on dynamical quantities, which require the determination of terms related to rotational degrees of freedom.Indirect methods such as Virtual Point (VP) are commonly employed for this purpose, but it results in more cumbersome experimental set-ups and increased measurement uncertainties.The implementation of these methods can also be difficult in the case of a flat and thin receiving structure as commonly encountered in aircraft applications, since in-plane translational excitations have to be applied and the access to the vibrating system/structure interface points is limited.In this work, a decoupling procedure is used to overcome these issues.A numerical model is used to investigate the influence of model uncertainties on the CB-TPA' predictions, when the dynamical quantities are provided by VP method including the decoupling procedure.

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 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,574
Score d'incertitude au seuil0,703

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,226 · 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 tête enseignante, 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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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