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Enregistrement W3026005976 · doi:10.3390/ma13102261

Multidisciplinary Design Optimization of a Novel Sandwich Beam-Based Adaptive Tuned Vibration Absorber Featuring Magnetorheological Elastomer

2020· article· en· W3026005976 sur OpenAlexafffund
Mostafa Asadi Khanouki, Ramin Sedaghati, Masoud Hemmatian

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVibration Control and Rheological Fluids
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMagnetorheological elastomerElectromagnetMagnetorheological fluidFinite element methodMaterials scienceDynamic Vibration AbsorberDeflection (physics)Optimal designVibrationNatural frequencyBeam (structure)Structural engineeringMagnetic fieldMechanical engineeringComposite materialMagnetAcousticsEngineeringComputer sciencePhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study aims to investigate the dynamic performance and design optimization of a novel magnetorheological elastomer based adaptive tuned vibration absorber (MRE-ATVA). The proposed MRE-ATVA consists of a light-weight sandwich beam treated with an MRE core layer and two electromagnets installed at both free ends. Three different design configurations for electromagnets are proposed. The finite element (FE) model of the proposed MRE-ATVA and magnetic model of the electromagnets are developed and combined to evaluate the frequency range of the absorber under varying magnetic field intensity. The results of the developed model are validated in multiple stages with available analytical and simulation data. A multidisciplinary design optimization strategy has been formulated to maximize the frequency range of the proposed MRE-based ATVA while respecting constraints of weight, size, mechanical stress, and sandwich beam deflection. The optimal solution is obtained and compared for the three proposed ATVA configurations. The optimal ATVA with a U-shaped electromagnet shows more than 40% increase in the natural frequency while having a total mass of 596 g.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,846
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations23
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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