Condition assessment of structure with tuned mass damper using empirical wavelet transform
Notice bibliographique
Résumé
Tuned mass damper (TMD) has been one of the most commonly used passive vibration control devices over the past few decades. While an optimally designed TMD can significantly suppress the structural vibration, detuning often occurs due to various reasons such as change in operating conditions or variation in primary structure properties, resulting in degradation of TMD’s performance. In order to restore its performance, it is necessary to estimate the modal properties of the primary structure, and perform the re-tuning process. Such an exercise requires powerful signal processing methods to successfully extract the structural modes in the presence of closely-spaced modes. This study focuses on the identification of modal frequencies and damping of the structure installed with a TMD. In view of the advantages and limitations of existing modal identification methods, this paper provides a new technique that combines the second-order blind identification (SOBI) method with the empirical wavelet transform (EWT) to delineate closely-spaced frequencies. While the SOBI method does not guarantee the separation of closely-spaced modes and suffers from the limitation of generating mode-mixed modal responses, the EWT operates on the modal responses estimated by the SOBI and yields the closely-spaced natural frequencies. The proposed method is illustrated using a six-story simulation model with a wide range of detuning cases. An experiment on a three-story bench-scale model equipped with a TMD is also conducted to validate the applicability of the proposed method.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».