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Enregistrement W2144691188 · doi:10.1177/1077546309359759

Control of torsional rotor vibrations using an electrorheological fluid dynamic absorber

2010· article· en· W2144691188 sur OpenAlexafffund
You-Zhi Sun, Marc Thomas

Notice bibliographique

RevueJournal of Vibration and Control · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVibration Control and Rheological Fluids
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDynamic Vibration AbsorberElectrorheological fluidSmart materialVibrationMaterials scienceTorsional vibrationVibration controlRotor (electric)Electric fieldStiffnessShock absorberDamperControl theory (sociology)Structural engineeringEngineeringComputer sciencePhysicsAcousticsMechanical engineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Torsional rotor vibrations are undesirable phenomena which are very difficult to control in rotating systems. A common method for reducing vibrations involves the use of dynamic absorbers. However, if their physical parameters are constant, the frequency range of efficiency of dynamic absorbers is tight, making them unsuitable for systems with variable speeds. The use of smart materials, due to their variable and controllable mechanical properties, may be a powerful tool for increasing the frequency range. Electrorheological (ER) fluids are attractive materials that undergo very fast reversible changes in their rheological properties upon the application of an electric field. In this study, an electrorheological dynamic torsional absorber, called the Smart ER Dynamic Absorber, has been designed in order to reduce torsional rotor vibrations. Under shear mode, the ER absorber can exhibit various torsional damping and stiffness characteristics when an electric field is applied. A nonlinear empirical model of the dynamic behavior of ER materials has been developed. An On-Off control strategy has been applied and absorber efficiency measured. The results show that the ER dynamic absorber exhibits very good performances.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations41
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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