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Enregistrement W7038251175

Implementation, Verification and Application of Real-time Hybrid Simulation

2015· dissertation· en· W7038251175 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueTSpace (University of Toronto) · 2015
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Technology in Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésSynchronizingReliability (semiconductor)State (computer science)SoftwareController (irrigation)Field (mathematics)Software verificationBenchmark (surveying)Functional verification
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dissertation presents the implementation, verification and application of a state of the art dynamic testing method, namely the real-time hybrid simulation (RTHS) technique, using two cost-effective and reliable computational/control platforms. RTHS is a practical and economical experimental technique that complements the realism of physical testing with the power of numerical simulation. In this method, by dividing the structure into two parts, known as the experimental and analytical substructures, and synchronizing them, the equations of motion are solved in real-time, thus capturing the load-rate dependencies in an accurate manner. \nIn the first part of the dissertation, the RTHS method is implemented using a small-scale shaker available for research and education. The implementation of the method is followed by the verification experiments to assure the reliability of the RTHS platform. As an application example, this platform is utilized to investigate the dynamic behavior of structures equipped with tuned liquid dampers (TLDs) in small scale.\nThe second part of the dissertation presents a user re-configurable computational/control platform developed to conduct RTHS. The architecture of this platform is based upon the integration of a real-time controller and a field programmable gate array (FPGA). This not only enables the user to apply user-defined control laws to control the experimental substructures, but also provides ample computational resources to run the integration and analytical substructure state determination algorithms in real-time. After the presentation of the hardware design and software development details, the platform is validated experimentally. The effect of force measurement errors on the RTHS results is the next topic discussed in this dissertation. An application example of the developed platform that investigates the performance of different structural systems equipped with large-scale TLDs is presented. Additionally, further developments on the inner loop control as well as outer loop computations are accomplished in collaboration with other researchers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 GPT0,300
Écart entre enseignants0,290 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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