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Enregistrement W4391551157 · doi:10.1115/imece2023-112610

Experimental Determination of Electromechanical Coupling Matrices for Active Vibration Control of Composite Structures

2023· article· en· W4391551157 sur OpenAlexaff
Celia Hameury, Giovanni Ferrari, Prabakaran Balasubramanian, Tarcísio Marinelli Pereira Silva, Marco Amabili, Abdulaziz Buabdulla, Giulio Franchini

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMaterial Properties and Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComposite numberVibration controlMaterials scienceVibrationCoupling (piping)Active vibration controlControl theory (sociology)Composite materialControl (management)Structural engineeringComputer scienceEngineeringPhysicsAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Multiple input multiple output active vibration control architectures pose some common challenges to designers, such as the optimization of the number and of the position of sensors and actuators, and of the controller parameters. At a more fundamental level, however, the modeling of the electromechanical structure under control is a preliminary step necessary to perform all the optimizations described above. While some control algorithms try to prescind from a detailed modeling, some models are always required to simulate numerically the performance of the control. Finite element or reduced order models are often employed to simulate and to estimate the relationship between electrical and mechanical inputs and outputs. However, building these models can rapidly become onerous, even for relatively simple bidimensional structures, for example composite beams, plates and shells. Therefore, an experimental method was developed for the determination of the electromechanical coupling matrices. Simple experimental modal analyses were performed to obtain parameters such as natural frequencies, damping ratios, modal shapes and frequency response functions. Afterwards, a least square error algorithm, implemented in MATLAB and in Python, was used to determine the matrices that correlate transducer voltages, generalized coordinates and modal coordinates. Modal coordinates are especially useful for the construction of multiple input multiple output active vibration control algorithms that operate in the modal space; however, in these cases the inversion or the pseudo-inversion of the participation matrices had to be performed as well. The proposed method was tested on one cantilever sandwich beam and on one sandwich plate with free edges, equipped with two collocated couples of sensors and actuators and four non-collocated couples of sensors and actuators respectively. In particular, piezoelectric patches operating in flexural mode were employed as transducers. The method simulated correctly the uncontrolled electromechanical response of either structure, and its performance in this regard compared favorably with that of the finite element method. Afterwards, multiple input, multiple output positive position feedback active vibration control algorithms based on these participation matrices were built for either system, and tuned according to established method described in the relevant literature. In either case, a number of modes double with respect to that of the couples of installed actuators and sensors was controlled satisfactorily. The controllers resulted stable and negligible spillover on uncontrolled modes was observed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,270 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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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