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Enregistrement W7028927585

Generación automática de mallas de tetraedros para objetos con superficie proyectable sobre caras de hexaedros

2022· article· es· W7028927585 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueAcceda (Universidad de Las Palmas de Gran Canaria) · 2022
Typearticle
Languees
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Materials and Mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)BackplaneObject (grammar)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Este trabajo avanza en un nuevo generador de mallas de tetraedros [l] que ha sido implementado
\nen el código de elementos finitos adaptativos ALBERTA [2). El procedimiento es
\nválido para dominios tridimensionales complejos cuya frontera puede ser proyectada sobre las
\ncaras externas de una malla grosera de hexaedros. En el generador se combinan técnicas de
\nrefinamiento/desrefinamiento local junto con métodos de optimización de mallas. La principal
\nidea es la construcción de una secuencia de mallas refinando únicamente las caras de los
\nmedros que después serán proyectadas sobre la superficie del objeto. El refinamiento local
\nresultante se obtiene de modo que esta superficie sea razonablemente aproximada por una triangulación
\nque actúe como soporte de una interpolación lineal a trozos. Para ello, el usuario
\ndebe establecer la precisión deseada. Después, los nodos situados sobre las caras externas
\nde la malla grosera de hexaedros son proyectados sobre la superficie del objeto y los nodos
\ninleriores son recolocados usando criterios de proporcionalidad o tranformaciones que aproximen
\nlas deformaciones producidas en los hexaedros después de esta proyección. Para eliminar
\nposibles tetraedros invertidos y aumentar la calidad de la malla resultante, se puede emplear
\nun algoritmo de suavizado de triangulaciones superficiales y/o un algoritmo de suavizado y
\ndesenredo de tetraedros. Por último, se presentan varias aplicaciones que resaltan las caractrlslicas
\ndel generador. Por otra parte, los autores agradecen la financiación del Ministerio
\nde Educación y Ciencia del Gobierno de España y PEDER, proyectos: CGL2004-06171-C03-
\n03/CLI y CGL2004-06171-C03-02/CLI.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,377
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,232 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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