Parameter Identification and Adaptive Control Of Carbon Nanotube Resonators
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, we exploit an adaptive control scheme to adjust highly sensitive oscillations of fluid conveying carbon nanotube (CNT) resonators. Firstly, we focus on the nonlinear vibrations of the fluid conveying CNTs, considering an added mass using nonlocal Euler‐Bernoulli beam theory. CNT rests on nonlinear Winkler and Pasternak foundations. We use the Galerkin method to extract the nonlinear ordinary differential equation models of the CNT oscillations. We elicit a linear parametric model for estimating the added mass and other parameters of the system. Numerical simulations delineate that the developed model has sensitivity to added mass at the yoctogram level. It is known that CNT vibrations are very sensitive to small perturbations. Accordingly, a small perturbation results in significantly abrupt changes in the vibrational parameters of the targeted system. For that reason, it is crucial to have a potent apparatus for identifying the system parameters in case of sudden changes in the vibrational parameters. For such parameter identification, a least squares (LS) parameter identification algorithm and an extended Luenberger observer are integrated to a pole placement controller for online estimation of the system parameters as well as vibration control of the objective system. It is well‐known that CNTs are potentially ideal atomic force microscopy (AFM) probes, and accordingly, the proposed method is potentially beneficial for identifying highly sensitive motions in AFM. In addition, numerical simulations are presented, showing that the proposed adaptive controller has the potential to be used for vibration control of the CNT resonators even in the case of chaotic motions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».