Implementation of a self-sensing piezoelectric actuator for vibro-acoustic active control
Notice bibliographique
Résumé
Significant reduction of airplane interior noise may be obtained by active structural acoustic control (ASAC) of fuselage panels. This requires to accurately measure the vibrations of the aircraft panels while injecting anti-vibrations. Co-located piezoelectric sensors and actuators, spatially distributed on the structure, are an interesting avenue since they can lead to the implementation of distributed virtual impedances. When the same piezoelectric device is used to simultaneously measure and actuate, it is called a self-sensing piezoelectric actuator (SSPA). When a SSPA is submitted to a voltage, the measured current is the sum of the electric current due to the capacitive effect of the transducer plus the mechanical current induced by the strain of the structure. The latter is an order of magnitude smaller than the total current measured. Provided the measured current is digitized with sufficient accuracy, adequate numerical processing can subtract the capacitive current from the total measured current. A similar processing can also be used to subtract from the sensor information, near-field vibrations induced by the collocated actuator. Hence, information related to the global, vibrational flexural modes of the plate is extracted without complicated electronics. The numerical method of current separation has been programmed and validated with MATLAB/SimulinkR® and implemented on Speedgoat hardware. A shunt resistor is used to measure the current simultaneously with the voltage measurement. Strain-induced current has been successfully extracted from SSPA signal with this method. Numerical simulations show good agreement with experimental data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».