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Enregistrement W2030818839 · doi:10.1177/1077546306068060

Passive Vibration Control of Beams Subjected to Random Excitations with Peaked PSD

2006· article· en· W2030818839 sur OpenAlexaff
Davood Younesian, Ebrahim Esmailzadeh, Ramin Sedaghati

Notice bibliographique

RevueJournal of Vibration and Control · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVibration Control and Rheological Fluids
Établissements canadiensConcordia UniversityOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandom vibrationTuned mass damperMonte Carlo methodVibrationParametric statisticsTimoshenko beam theoryVibration controlExcitationControl theory (sociology)Beam (structure)Robustness (evolution)PhysicsOptimal controlGalerkin methodSequential quadratic programmingFrequency domainMathematicsStructural engineeringQuadratic programmingEngineeringMathematical analysisAcousticsComputer scienceMathematical optimizationFinite element method

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vibration suppression in beams subjected to random excitations with peaked Power Spectral Densities (PSDs) is studied in this paper. An optimal Tuned Mass Damper (TMD) system is used to suppress the undesirable vibration. The Timoshenko beam theory is applied to the beam model and the governing equations of motion are solved using the Galerkin method. Using the Sequential Quadratic Programming (SQP) method, the problem is solved to obtain the optimum values of the design variables (i.e. frequency ratio and the damping ratio) of the TMD system. Subsequently, a parametric study is carried out and the effects of the input parameters, such as the mass ratio, structural damping ratio, and the peak frequency of the random excitation on the design variables were investigated. The robustness of the optimal control system is also studied. Based on the PSD of the random excitation and using a Monte Carlo simulation algorithm, a set of numerical data for the excitation force is generated in the time domain and the effectiveness of the designed TMD system is investigated.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,175 · 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'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

Citations36
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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