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Enregistrement W2896859637 · doi:10.1080/10168664.2018.1495042

Adopting Robotic Systems to Enhance Vibration Control of Footbridges

2018· article· en· W2896859637 sur OpenAlexafffund
Kevin Goorts, Sriram Narasimhan

Notice bibliographique

RevueStructural Engineering International · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Engineering and Vibration Analysis
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésController (irrigation)Tuned mass damperEngineeringControl systemVibration controlControl engineeringDamperControl (management)System identificationVibrationComputer scienceControl theory (sociology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With innovation and aesthetics playing leading roles, the landscape of footbridge design continues to evolve towards lightweight, landmark structures, increasing the emphasis on mitigating lively dynamic responses. To satisfy architectural constraints, auxiliary control devices are being used to control the response under infrequent peak-loading events. Nearly all implemented control devices are permanent installations of passive systems, such as viscous dampers or tuned mass dampers (TMDs), that are tuned to a particular structural property and hence specific to the particular application. Recently, the concept of deployable, autonomous control systems has been presented, in which a robotic platform is combined with an active control device to yield a system that is capable of providing short-term control for a range of structures. This concept is particularly attractive in relation to footbridge applications, where the systems can be deployed during predictable peak-loading events such as marathons or used with temporary footbridges where the need for control depends on the intended use. In this paper, analytical modeling of a prototype system is presented to validate experimental identification. Furthermore, the role of the control–structure interaction (CSI) is described and compensated for through an active controller formulation and the use of a position feedback controller for disturbance rejection. The performance of the prototype system is evaluated experimentally and assessed relative to an equivalent passive TMD device. The experimental study validates the controller formulation and demonstrates the effectiveness of the prototype system.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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