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Enregistrement W2799988878 · doi:10.1139/tcsme-2005-0006

COMPARISON OF TWO AUTO-TUNING METHODS FOR A VARIABLE STIFFNESS VIBRATION ABSORBER

2005· article· en· W2799988878 sur OpenAlexaffvenue
Kefu Liu, Liang Liao, Jie Liu

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVibration Control and Rheological Fluids
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVibrationDynamic Vibration AbsorberRobustness (evolution)Frequency responseNatural frequencyControl theory (sociology)AcousticsHarmonicStiffnessBeam (structure)Computer scienceEngineeringStructural engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A tunable vibration absorber is developed and its stiffness can be varied on-line. The absorber system is mounted on a clamped-clamped beam acting as a primary system. The objective is to suppress vibration of the primary beam subject to a harmonic excitation whose frequency may vary. A system modeling is conducted. The frequency response of the system is given to show the operating range of the absorber system. Using a simplified two-degree-of-freedom model, two auto-tuning methods are studied. The methods differ in the way of how to identify the exciting frequency. The first method follows a common practice that uses the frequency of the maximum peak in the response spectrum as the exciting frequency. The second method makes use of information of both the response spectrum and the natural frequencies. An experimental study is conducted to compare the two methods. The study has shown that the second method performs better than the first method in terms of frequency tracking ability and robustness to disturbance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,633
Score d'incertitude au seuil0,456

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,270 · 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 tête enseignante, 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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