Development of Numerical Models Based on Experimental Tests for the Design of Active Vibration Controllers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Active Vibration Control (AVC) of electromechanical systems has been an active field of research for decades. One main challenge in AVC techniques is the design of the control laws. In most cases, the design is entirely based on numerical models, thus making high-fidelity models greatly desirable. However, analytical or finite element models are intrinsically onerous and rarely consider imperfections of real-life structures. To overcome this drawback, this work presents a method to obtain a high-fidelity numerical model for electromechanical systems built upon the collection of a set of experimental data. From the experimental responses, the modal mass, damping, stiffness, and electromechanical coupling matrices are determined by using the least square method technique and error minimization. After building the model, the design of a Multiple Input Multiple Output (MIMO) Positive Position Feedback (PPF) control law is presented to mitigate vibrations on a composite panel equipped with 8 non co-located piezoelectric materials and free-free boundary conditions. The tuning of the MIMO controller is carried out completely on the numerical model. Once the tuning is completed, the resulting parameters of the controller are experimentally tested for validation. Experimental results show that the MIMO PPF efficiently reduces vibrations of several modes for both systems, with an overall reduction of nearly 50% compared to the uncontrolled case. In addition, the frequency bandwidth spans more than 150Hz with negligible spillover.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».