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Enregistrement W2560549321 · doi:10.1002/asjc.1423

Parameter Identification and Adaptive Control Of Carbon Nanotube Resonators

2016· article· en· W2560549321 sur OpenAlexaff
Hamed Jamshidifar, H.R. Askari, Barış Fi̇dan

Notice bibliographique

RevueAsian Journal of Control · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMechanical and Optical Resonators
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Nonlinear systemAdded massGalerkin methodVibrationParametric statisticsController (irrigation)ResonatorAdaptive controlCarbon nanotubeChaoticComputer scienceMaterials sciencePhysicsMathematicsNanotechnologyAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations16
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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