Optimal tuning of SMA inerter for simultaneous wind induced vibration control of high-rise building and energy harvesting
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».