EXPERIMENTAL IDENTIFICATION OF ELECTROMECHANICAL COUPLING MATRICES FOR ACTIVE VIBRATION CONTROL
Notice bibliographique
Résumé
PPF (Positive Position Feedback) is a highly effective algorithm for controlling mechanical vibrations in thin-walled structures.It is easy to use with piezoelectric patches and has useful modal characteristics.However, when using a MIMO (Multi-Input Multi-Output) architecture, it is necessary to convert physical signals from piezoelectric transducers into modal coordinates, which is done by placing participation matrices between sensors, controllers, and actuators.These matrices can be difficult to determine, especially when the number of actuators does not match the number of modes being controlled.Typically, an electromechanical FE (Finite Element) model or reduced-order model is used to estimate the participation matrices.This study proposes a method for estimating participation matrices using only experimental measurements.The method is tested on a two-dimensional composite plate with free edges, which has eight vibration modes.The plate's vibrations are controlled using four sensors and four actuators in a non-collocated configuration.The experimental identification of the electromechanical coupling allows for the simulation of uncontrolled and controlled vibrations of the plate when it is subjected to external disturbance.The resulting PPF AVC (Active Vibration Control) significantly reduces the vibration amplitude of all eight modes in laboratory experiments, with minimal impact on the following normal modes.The vibration reduction is verified at various points on the plate's surface when it is subjected to pseudo-random excitation.The proposed experimental identification technique greatly simplifies the design of PPF controls and makes AVC techniques more widely accessible by eliminating the need for electromechanical modeling.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».