Numerical solution of mixed linear complementarity problems in multibody dynamics with contact
Bibliographic record
Abstract
Beaucoup d'applications en ingénierie ont besoin d'algorithmes rapides et précis pour résoudre les problèmes de complémentarité linéaire (P.C.L.) mixtes qui sont obtenus lors d'une simulation multicorps assujettie à l'unilatéralité et au frottement. L'évaluation de la précision de ces algorithmes requiert la détermination de l'erreur introduite. Cette thèse montre que les mesures d'erreur fréquemment utilisées souffrent d'incohérence d'unités physiques, dont la conséquence est que l'erreur n'a pas de signification physique. Nous proposons une mesure d'erreur qui est cohérente en unités et qui calcule les composantes de l'erreur en énergie qui sont dépendantes de la masse effective de chaque contrainte. Le compromis entre la précision et la performance de calcul est un des principaux conflits dans les simulations de dynamique multicorps en temps réel. La méthode utilisée pour résoudre les équations du mouvement est responsable pour une grande partie de ce compromis. Dans cette thèse, nous comparons quatre algorithmes de résolution du P.C.L. mixte en termes de précision et performance. Nous considérons plusieurs scénarios qui incluent le contact et le frottement tels que la prise d'un tronc d'arbre, la stabilité de modèles statiques, les modèles de boucles fermées et les longues chaînes de corps rigides. L'objectif est de déterminer les caractéristiques de précision et de performance de chaque méthode. Des contraintes redondantes peuvent apparaître en raison d'un manque d'informations sur le système physique représenté par le modèle de corps rigide. Une telle redondance empêche la détermination des forces de réaction de contraintes de façon unique. Dans cette thèse, nous présentons une étude de cas sur les problèmes de corps rigides redondants avec contact afin de déterminer les forces de réactions obtenues par l'algorithme de résolution du P.C.L de Lemke et celui de Murty. Ces méthodes choisissent toujours un sous-ensemble des contraintes pour lequel il existe une solution unique. Nous montrons que ceci est équivalent à l'approche d'élimination de contraintes redondantes couramment utilisée dans les logiciels de simulation multicorps.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".