Design of Tuned Mass Damper Used to Enhance the Response of Structure under Seismic Action
Notice bibliographique
Résumé
Today there is a real desire to build skyscrapers in economical cities. Where they are considered the weakest if they are exposed to an earthquake due to their height, lightweight, flexibility, and low damping resistance. Therefore, many studies and techniques presented to control vibration dangers. The newer technique to enhance vibration responses of structures is the Tuned Mass Damper (TMD). In this study, a two-story building was designed and analyzed, with Tuned Mass placed on the upper floor and friction damping between movable hose clamp ball bearings and a fixed shaft. The Friction Tuned Mass Damper is formed by combining this bearing and bearing shaft system with the Tuned Mass Damper (FTMD). The coefficient of friction and equivalent viscous damping ratio of the proposed FTMD coil were experimentally obtained based on different states of the tuned mass. To explore the potential of the proposed FTMD to suppress vibrations on a two-degree-of-freedom structure exposed to the step input, numerical modeling and simulation were done using matlbe. In addition, to verify the simulation results, a parallel experimental validation of FTMD was performed. The proposed FTMD device was able to significantly enhance the damping ratio of the core structure, according to the results of both experiments and simulations. The selected steel slide shaft had a near-perfect damping coefficient, the proposed FTMD may significantly reduce the amplitude of the structural resonant peak over the studied excitation frequency domain.
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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 | 0,001 | 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 ».