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Enregistrement W4319779146 · doi:10.1115/imece2022-96406

Vibration Control of a Cantilever Beam Using Reduced Model

2022· article· en· W4319779146 sur OpenAlexaff
Amir Mohamad Kamalirad, Reza Fotouhi

Notice bibliographique

RevueVolume 5: Dynamics, Vibration, and Control · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic and Pneumatic Systems
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCantileverVibrationFinite element methodBeam (structure)Control theory (sociology)Reduction (mathematics)Vibration controlRealization (probability)Linear-quadratic regulatorEigenvalues and eigenvectorsOptimal controlComputer scienceEngineeringStructural engineeringMathematicsPhysicsAcousticsMathematical optimizationControl (management)Geometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract One of objectives of the research work here is to actively control vibration of a flexible manipulator’s end-effector. Another objective is to reduce computational cost to control vibration. When the manipulator is in lock configuration, it can be considered as a cantilever beam with base motion. In this paper, finite-element analysis (FEA) is used to obtain natural frequencies (eigenvalues) and mode shapes (eigenvectors) for a cantilever beam. The eigenvectors are translated into uncoupled state space equations, based on balanced realization and Match-DC-Gain model reduction algorithm. Linear quadratic regulator is employed for full and reduced models of the beam. Contribution of this research is on verifying analytical approach (reduced model) with numerical model (FEA). Contribution also includes computational efficiency of the model reduction. Simulation results for vibration suppression of the cantilever beam are obtained and compared with two different models.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,176 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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