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Enregistrement W1971221593 · doi:10.1115/detc2010-28738

Vibration Suppression Using Distributed Tuned Mass Damper Technology

2010· article· en· W1971221593 sur OpenAlexafffund
Fan Yang, Ramin Sedaghati, Ebrahim Esmailzadeh

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVibration Control and Rheological Fluids
Établissements canadiensOntario Tech UniversityConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTuned mass damperControl theory (sociology)VibrationTransfer functionComputer scienceOptimal designVibration controlController (irrigation)DamperPoint (geometry)Mode (computer interface)Function (biology)Control engineeringEngineeringMathematicsControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Distributed Tuned Mass Damper (DTMD) technology, which is one of the modifications of the classical Tuned Mass Damper (TMD) technique, is defined as the multiple TMD design based on one mode of the primary structures. The modeling procedure for this kind of problem is similar to that for the single TMD design, especially for discrete (or modeled as) primary structures, such as the building-type structures. Therefore, the challenge work in this area is to attain the best vibration suppression performance through an optimally designed DTMD system. From the point of optimization, basically, two typical approaches have been utilized to design the DTMD system. The first one is to directly obtain the transfer function and then define the variance or the Dynamic Magnification Factors (DMF) as objective functions, which was utilized by many researchers. In the other methodology, the transfer function is expressed as a dynamic model with an optimal H2 controller under predefined form. In this study, a new optimal DTMD design approach will be presented, in which the optimization objective function and method will be established based on the Linear Quadratic Controller design method. The presented method provides a simple and straightforward way to design the DTMD system. The numerical example will be presented to illustrate the vibration suppression performance of the optimally designed DTMD system.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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