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Enregistrement W2994634918 · doi:10.1109/tmech.2019.2959523

Cylindrical Cam Electromagnetic Vibration Damper Utilizing Negative Shunt Resistance

2019· article· en· W2994634918 sur OpenAlexaff
Seyed Hossein Kamali, Mohammad Hossein Miri, Mehrdad Moallem, Siamak Arzanpour

Notice bibliographique

RevueIEEE/ASME Transactions on Mechatronics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVibration Control and Rheological Fluids
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDamperActuatorMechanism (biology)VibrationRectificationResistive touchscreenShock absorberVibration controlControl theory (sociology)EngineeringStructural engineeringElectrical engineeringMechanical engineeringAcousticsVoltageComputer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two common problems in utilizing electromagnetic dampers are addressed in this article. The first problem is the maximum available damping that can be created in an electromagnetic actuator using a positive resistive load. Maximum damping is achieved when the motor terminals are placed in a short circuit configuration, but it might not be enough in certain applications. As a solution, a method to produce negative resistance using power electronics and control techniques is presented in this article. The negative resistance cancels part of the resistance of the electromagnetic machine, which leads to producing larger electrical current in the actuator coils. As a result, higher damping levels are generated. The other contribution of this article is devising an effective motion rectification mechanism for converting the translational motion into rotary motion that drives an electric machine. To this end, a cylindrical cam mechanism is proposed which can provide longer strokes while keeping the geometry and size of the damper similar to the axial dampers used in automotive and bicycle dampers. The mechanism shows longer values for the ratio of stroke to maximum length compared to other designs reported in the literature.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,873
Score d'incertitude au seuil1,000

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 recherche0,0000,001
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 GPT0,202
Écart entre enseignants0,195 · 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.

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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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