Condition Assessment of an In-Service Pendulum Tuned Mass Damper
Notice bibliographique
Résumé
The performance of passive tuned mass dampers (TMDs) has generally been assessed by parametric studies using numerical models, primarily with the purpose of selecting optimal damper parameters. Alternatively, limited full-scale and experimental verifications of the performance of TMDs have been undertaken; however, these have the inherent shortcoming of not being able to accurately quantify the performance of the TMD to the same excitation time history. Therefore, a hybrid approach is proposed, where the modal characteristics of a full-scale structure equipped with a pendulum TMD (PTMD) are determined through a measurement program and system identification. Subsequently, the responses of a numerical model with natural frequencies, primary mode shapes, and modal damping ratios consistent with the full-scale structure are found using excitation data gathered from a boundary layer wind tunnel by the high frequency base balance (HFBB) method, commonly used to predict the responses of structures through wind tunnel studies. Using a Lagrangian approach, the equations of motion for a three-dimensional PTMD coupled with a flexible main structure are determined, and the time-domain HFBB method is adapted to accommodate the directional coupling of the non-linear, three-dimensional PTMD, where both the planar and spherical motion of the auxiliary mass is considered. The results are compared to the responses predicted using simplistic models excited by broadband white noise, where motion of the tuned mass is linearized to the planar direction. The findings demonstrate the value of passive PTMDs, shed new light on the effect of using simplistic models to predict their performance, and demonstrate a practical approach to quantifying PTMD performance using full-scale measurement data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».