Analysis and Design Optimization of a Magnetorheological Elastomer-based Vibration Absorber for Maximum Vibration Attenuation of a Main Structure
Notice bibliographique
Résumé
View Video Presentation: https://doi.org/10.2514/6.2022-0165.vid Adaptive tuned vibration absorbers (ATVAs) can be effectively utilized in attenuation of unwanted vibrations on a broad range of structures and machinery. The present study, investigates the performance and design optimization of a newly introduced magnetorheological elastomer based adaptive vibration absorber (MRE-AVA) attached to a beam-like host structure. This light-weight vibration absorber consists of a sandwich beam treated with an MRE core layer and two electromagnets installed at both free ends which act as active masses and also provide the required magnetic field for activation of MRE. The host structure considered here is a fixed-fixed aluminum beam clamped at the center to the designed MRE-AVA. First, the mechanical finite element (FE) and magnetic models of the vibration absorber assembly and the host structure are developed. Then, the optimization problem is formulated subjected to mechanical stress and geometrical constraints, with the objective of maximizing the vibration attenuation of the host structure based on driving point mobility analysis. The Sequential Quadratic Programming (SQP) optimization method is utilized to find sub-optimal design candidates for the MRE-AVA. The best design candidate for the vibration absorber provides 99% and 64% decrease in the level of mobility compared to the main structure without absorber around the first and second modes, respectively, while maintaining nearly 16 % adaptive frequency range.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».