Optimal tuning of SMA inerter for simultaneous wind induced vibration control of high-rise building and energy harvesting
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study proposes shape memory alloy based inerter combined with electromagnetic transducer for both vibration control of buildings and energy harvesting. The proposed device has non-linear spring made of shape memory alloy for its excellent load-deformation characteristics. The hysteretic behavior of this smart material is capable of dissipating significant amount of energy. The conventional viscous damping is also replaced by a motor, which offers flexibility in damping while converting the mechanical energy into power. The optimal performance of this device demands precise tuning of its parameters for vibration control of the building, which is exposed to random wind load. This, in turn, advocates for the solution of stochastic non-linear optimization problem, which is the main aim of this study. It is proposed in two steps i.e. adopt equivalent linearization for efficient input–output characterization followed by an ensemble surrogate analysis for stochastic response quantification. A seventy six storied benchmark building is used for numerical demonstration, which clearly establishes the superiority of the passive device for simultaneous vibration control and energy harvesting over the possible range of wind speeds. The results show that the ensemble surrogate model is very efficient to predict the responses compared to a single surrogate model. Overall the performance of the controller is impressive and can be adopted for further experimental investigation prior to its use in prototype buildings.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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