CONTINUOUS TIME AND SPACE IDENTIFICATION An identification process based on Chebyshev polynomials expansion For monitoring on continuous structure BY
Bibliographic record
Abstract
La méthode d'identification développée dans cette thèse est inspirée des travaux de D. Rémond. On considérera les données d'entrée suivante : la réponse de la structure, qui sera mesurée de manière discrète, et qui dépendra des dimensions de la structure (temps, espace) le modèle de comportement, qui sera exprimé sous forme d'une équation différentielle ou d'une équation aux dérivées partielles, les conditions aux limites ainsi que la source d'excitation seront considérées comme non mesurées, ou inconnues. La procédure d'identification est composée de trois étapes : la projection sur une base polynomiale orthogonale (polynômes de Chebyshev) du signal mesuré, la différentiation du signal mesuré, l'estimation de paramètres, en transformant l'équation de comportement en une équation algébrique. La poutre de Bernoulli a permis d'établir un lien entre l'ordre de troncature de la base polynomiale et le nombre d'ondes contenu dans le signal projeté. Sur un signal bruité, nous avons pu établir une valeur de nombre d'onde et d'ordre de troncature minimum pour assurer une estimation précise du paramètre à identifier. Grâce à l'exemple de la poutre de Timoshenko, nous avons pu réadapter la procédure d'identification à l'estimation de plusieurs paramètres. Trois paramètres dont les valeurs ont des ordres radicalement différents ont été estimés. Cet exemple illustre également la stratégie de régularisation à adopter avec ce type de problèmes. L'estimation de l'amortissement sur une poutre a été réalisée avec succès, que ce soit à l'aide de sa réponse transitoire ou à l'aide du régime établi. Le cas bidimensionnel de la plaque a également été traité. Il a permis d'établir un lien similaire au cas de la poutre de Bernoulli entre le nombre d'onde et l'ordre de troncature. Deux cas d'applications expérimentales ont été traités au cours de cette thèse. Le premier se base sur le modèle de la poutre de Bernoulli, appliqué à la détection de défaut. En effet on applique un procédé d'identification ayant pour hypothèse initiale la continuité de la structure. Dans le cas où celle-ci ne le serait pas on s'attend à observer une valeur aberrante du paramètre reconstruit. Le procédé permet de localiser avec succès le lieu de la discontinuité. Le second cas applicatif vise à reconstruire l'amortissement d'une structure 2D : une plaque libre-libre. On compare les résultats obtenus à l'aide de notre procédé d'identification à ceux obtenus par Ablitzer à l'aide de la méthode RIFF. Les deux méthodes permettent d'obtenir des résultats sensiblement proches.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".