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Record W6983492244

Modélisation et résolution du problème de contact mécanique et son application dans un contexte multi-physiques

2009· other· fr· W6983492244 on OpenAlexvenueno aff

Bibliographic record

VenueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2009
Typeother
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicGeographies of human-animal interactions
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsNucleofectionFilter (signal processing)LimitingTubulopathy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le contact mécanique est le problème de mécanique des solides qui présente les non-linéarités les plus difficiles à prendre en compte. La bonne résolution numérique de ce problème est fortement perturbée par la non-linéarité et la non-différentiabilité des équations régissant le contact mécanique frottant (collement-décollement et amorce du glissement). Encore aujourd'hui, il n'existe pas de méthode permettant de résoudre le problème de contact frottant de manière universelle. Ce travail porte donc sur l'élaboration de méthodes permettant de résoudre le plus grand nombre de types de problème de contact frottant. II peut être décomposé en deux parties. \n \nLa première partie porte sur la formation du système d'équations et l'algorithme de résolution. Les méthodes les plus utilisées sont celles de pénalisation et du lagrangien augmenté. Bien que très simple, ces méthodes sont assez difficiles à utiliser en raison de la difficulté d'identification des valeurs des coefficients de pénalisation (normale et tangentielle). Afin de pallier les carences de ces méthodes, une nouvelle approche est proposée, celle dite du « lagrangien augmenté adapté ». Cette nouvelle méthode est basée sur celle du lagrangien augmenté jumelée à une adaptation de la pénalité. Elle présente l'avantage de ne plus obliger l'utilisateur à choisir des coefficients de pénalisation. De plus, elle cumule la rapidité de l'adaptation de la pénalité et la fiabilité de la méthode du lagrangien augmenté. \n \nLa deuxième partie porte sur la prise en compte du contact sous une discrétisation spatiale. La méthode la plus utilisée est la méthode « point-surface ». Le contact est calculé pour chacun des points d'une des surfaces avec l'autre surface. Cette méthode présente de nombreuses limites, notamment au niveau de la représentativité et de la régularité de la solution lorsque les deux surfaces sont déformables et irrégulières. Une autre méthode fait l'objet d'intense recherche, la méthode « surface-surface »basée sur les éléments joints. Le contact est calculé pour chaque noeud d'une des surface en fonction des deux surfaces ce qui rend la solution plus régulière et plus représentative. \n \nCependant, les complications induites par cette méthode ne permettent pas de résoudre les problèmes en trois dimensions. Une variante de cette méthode est donc présentée afin de pouvoir être utilisée pour les problèmes en deux ou trois dimensions. Toutes ces méthodes sont testées sur des problèmes académiques simples et également sur des problèmes industriels multi-physiques.

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: Methods
Teacher disagreement score0.009
Threshold uncertainty score0.030

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.002

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.

Opus teacher head0.006
GPT teacher head0.204
Teacher spread0.198 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreMethods

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".

Quick stats

Citations0
Published2009
Admission routes1
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