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Enregistrement W2920806118 · doi:10.1139/cjce-2018-0502

Nonlinear dynamic analysis of a Stockbridge damper

2019· article· en· W2920806118 sur OpenAlexvenueno aff
Nilson Barbieri, Marlon Elias Marchi, Marcos José Mannala, Renato Barbieri, Lucas de Sant’Anna Vitor Barbieri, Gabriel de Sant’Anna Vitor Barbieri

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVibration and Dynamic Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNonlinear systemDamperShakerStructural engineeringFinite element methodBeam (structure)VibrationCantileverCurvatureMathematical modelStiffnessEngineeringMechanicsMathematicsPhysicsAcousticsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this work is to validate a nonlinear mathematical model (finite element method) for dynamic simulation of Stockbridge dampers of electric transmission line cables. To obtain the mathematical model, a nonlinear cantilever beam with a tip mass was used. The mathematical model incorporates a nonlinear stiffness matrix of the element due to the nonlinear curvature effect of the beam. To validate the mathematical model, the numerical results were compared with experimental data obtained on a machine adapted from cam test. Five different circular cam profiles with eccentricities of 0.25, 0.5, 0.75, 1.25, and 1.5 mm were used. Vibration data were collected through three accelerometers arranged along the sample. A good concordance was found between the numerical and experimental data. The same behavior was observed in tests of another Stockbridge damper excited by a shaker. The nonlinear behavior of the system was evidenced.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,337
Score d'incertitude au seuil0,964

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,176
Écart entre enseignants0,172 · 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
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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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