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Enregistrement W2230633345 · doi:10.1088/0964-1726/25/2/025005

Dynamic analysis of a tunable viscoelastic dielectric elastomer oscillator under external excitation

2016· article· en· W2230633345 sur OpenAlexafffund
Jianyou Zhou, Liying Jiang, Roger E. Khayat

Notice bibliographique

RevueSmart Materials and Structures · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDielectric materials and actuators
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésElastomerViscoelasticityDielectricDielectric elastomersMaterials scienceExcitationComposite materialOptoelectronicsElectrical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a category of soft electroactive materials, dielectric elastomers (DEs) show great potential for the development of tunable oscillators and resonators for actuating and sensing purposes. However, the dynamic performance of these DE-based vibration devices could be very susceptible to external environment (external loads and excitations) and material viscoelasticity of the DEs. Based on the finite-deformation viscoelasticity theory, this work first investigates the frequency tuning process of a viscoelastic DE membrane oscillator. A comparison of the frequency tuning process and the tunable frequency range between a viscoelastic and a purely elastic DE oscillator is presented. Moreover, particular considerations have been given to the nonlinear response of the oscillator to external harmonic excitation. It is found that the displacement transmissibility of the oscillator can also be actively tuned by changing the static voltage applied to the DE membrane. Under harmonic excitation, various vibration patterns of the oscillator could be actively achieved with the application of both static and alternating electric voltage. Simulation results in this work demonstrate that the material viscoelasticity has a significant effect on the electromechanical coupling and the dynamic performance of the DE-based vibration devices.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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)0,0020,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations32
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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