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Enregistrement W4389541005 · doi:10.17118/11143/20972

Characterization of air damping mechanism between oscillatingplates

2023· article· en· W4389541005 sur OpenAlexaff
Loïc Macaire Sidjou Nzali, Sébastien Lalonde, Lucas A. Hof, Mitch Kibsey, Christopher-Denny Matte

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVibration and Dynamic Analysis
Établissements canadiensSiemens (Canada)Concordia UniversityÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMechanism (biology)Characterization (materials science)Magnetic dampingMaterials scienceMechanicsPhysicsControl theory (sociology)AcousticsVibrationComputer scienceOpticsControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Fluid damping is used in a variety of applications, but the working fluid is typically a liquid (such as a dashpot using oil). Using a compressible gas is less common, and the literature has primarily been restricted to MEMS and other small-scale applications. These small-scale applications are generally limited to energy dissipation at the order of kilowatts, and gas damping in the megawatt scale has not been explored. The damping mechanism exploits the structural hysteresis mechanisms and surrounding gas as the main sources of damping. As a first step, the investigation is conducted based on a simplified configuration considering two rigid flat plates distanced at a specific air gap (h) and in relative oscillation (?h) at atmospheric pressure and ambient temperature. Mounted on a vibration shaker, this test setup allows to control and measure plate oscillations with respect to an air gap height (h) up to 2 mm, an amplitude (?h) up to 50% of h, a frequency (f) up to 400 Hz, and measure the force response (F). From the measurements, air damping is evaluated through a dynamic stiffness function. Numerical CFD simulations of the testing conditions are also performed to further characterize the damping mechanisms and to correlate the experimental observations to air pressure distribution. Preliminary results tend to show an increase in damping with the frequency. Combined, these experimental and numerical results provide interesting insights of the gas damping potential in thin structures.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,817
Score d'incertitude au seuil0,182

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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