Passive-Tuned Mass Dampers for the Pointing Accuracy Mitigation of VLBI Earth-Based Antennae Subject to Aerodynamic Gust
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes an optimization procedure to achieve the best configuration of multiple degrees of freedom Tuned Mass Dampers (TMDs) to mitigate the pointing error of Very-Long-Baseline Interferometry (VLBI) Earth-based radio antennae operating under aerodynamic gust conditions. In order to determine the optimum sets of TMDs, a Multi-Objective design optimization employing a genetic algorithm is implemented. A case study is presented where fourteen operational scenarios of wind gust are considered, employing two models of atmospheric disturbances, namely the Power Spectral Density (PSD) function with a statistical profile presented by the Davenport Spectrum (DS) and a Tuned Discrete Gust (TDG) modeled as a one-minus cosine signal. It is found that the optimal configurations of TMDs are capable of reducing the pointing error of the antenna by an average of 66% and 50% for the PSD and TDG gust excitation scenarios, respectively, with a mass inclusion of 1% of the total mass of the antenna structure. The optimal TMD parameters determined herein can be utilized for design and field implementation in antenna systems, such that their structural efficiency can be enhanced for radio astronomy applications.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 ».