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Enregistrement W4321014127 · doi:10.1061/jsendh.steng-11316

Real-Time Aeroelastic Hybrid Simulation Method for Bridge Deck Section Models

2023· article· en· W4321014127 sur OpenAlexaff
Youchan Hwang, Jae-Hong Shim, Oh‐Sung Kwon, Ho-Kyung Kim

Notice bibliographique

RevueJournal of Structural Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic and Pneumatic Systems
Établissements canadiensHudbay Minerals (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAeroelasticityEngineeringVibrationController (irrigation)Wind tunnelControl theory (sociology)SimulationComputer scienceStructural engineeringControl engineeringAerodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A section model test effectively assesses the aeroelastic behavior of long-span bridges in a wind-resistant design. The conventional approach uses springs to support a mass-calibrated physical section model scaled to the similarity principle. Modal damping can also be modeled using sticks soaked in oils. Although this procedure has been successfully applied to most bridges, it involves physical limitations in selecting the model scale and vibration frequencies. Also, certain degrees of time and effort are required for the calibration and modification of dynamic properties in order to achieve precision. This study proposes a new real-time aeroelastic hybrid simulation (RTAHS) approach that eliminates the potential drawbacks of the conventional spring-supported section model test. With this new approach, the aeroelastic force on the physical section model is directly measured using supporting load cells. The equation of motion is solved numerically, and linear electric motors impose the expected movement of the model in a real-time fashion. The hardware of the RTAHS consists of linear electric motors, motor drivers, sensors, and an Ethernet for Control Automation Technology (EtherCAT) based real-time motion controller. The hardware is controlled with three control loops, i.e., numerical integration, time-delay compensation, and PID control of the position. For this study, a series of comparative wind tunnel tests was used to demonstrate the validity of the proposed RTAHS concept.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,496
Score d'incertitude au seuil0,586

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,248 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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