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Enregistrement W1989041713 · doi:10.1121/1.4831366

Virtual mechanical impedance approach for the active structural acoustic control of panels

2013· article· en· W1989041713 sur OpenAlexaff
Alain Berry, Marc Michau, Philippe Micheau, Philippe Herzog

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAeroelasticity and Vibration Control
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActuatorAcousticsRadiation impedanceAcoustic impedancePiezoelectric sensorController (irrigation)Electrical impedanceSound transmission classTransducerVibration controlEngineeringVibrationComputer sciencePiezoelectricityElectrical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work investigates harmonic Active Structural Acoustic Control of flexural panels using structural, collocated and dual actuator-sensor pairs. Two types of transducer technologies are envisioned: (1) thin piezoelectric actuators and sensors; (2) electrodynamic inertial actuators and transverse velocity sensors. The control strategy is to locally impose a complex, virtual mechanical impedance to the structure via a linear relation between the actuator input and sensor output of each pair, at each frequency of interest. This virtual impedance is optimized to minimize the sound radiation of the structure at the corresponding frequency. The approach is implemented as a two-step process: (1) the optimal virtual impedance matrix is derived from identification of the primary sound and transfer functions between the control actuators, structural sensors and far-field acoustic sensors; (2) the optimal virtual impedance matrix is imposed using a real-time, iterative controller. Numerical and experimental results are discussed to highlight the underlying physical interpretation of the virtual impedances for sound radiation or sound transmission control. The implication of the different actuator and sensor technologies in terms of sensing the global vibration and acoustic response is also discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,974
Score d'incertitude au seuil0,283

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,210 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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