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Enregistrement W6979898310

Analysis and Topology Optimization of Adaptive Sandwich Plates treated with Magnetorheological Elastomer core layer

2023· dissertation· en· W6979898310 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVibration Control and Rheological Fluids
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMagnetorheological fluidVibrationMagnetorheological elastomerTopology optimizationVibration controlViscoelasticityStiffnessCore (optical fiber)Active vibration controlElastomer
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Structural vibration control is a promising method for mitigating the detrimental effects of excessive vibration in structures. It involves monitoring the dynamic behavior of a structure and implementing control strategies to reduce the vibration levels of the structure. Among various control methodologies, the semi-active control method adeptly combines the reliability characteristic of passive systems with the adaptability inherent in fully active systems, without requiring complex control hardware. Smart materials play a crucial role in implementing semi-active vibration control, and among them, magnetorheological (MR) materials have garnered substantial attention for their remarkable properties, including rapid response times and low energy consumption. Compared with MR fluids (MRFs) which can only provide variable damping, Magnetorheological elastomers (MREs) have field dependent viscoelastic properties in which both stiffness and damping properties can be effectively altered using the applied magnetic field. By incorporating MREs into the core of sandwich plates, it becomes possible to modify the continuous plate's vibration characteristics on-demand through application of an external magnetic field. Although employing complete coverage of the MRE core layer within a sandwich plate is likely to yield the best results in reducing vibration levels, it is essential to consider practical factors like mass limitations. Therefore, optimizing the topology of the MRE layer with a constrained volume fraction is of practical importance. The goal of the topology optimization process is to attain the desired vibration control performance while concurrently minimizing the mass or volume of the MRE layer. This enables the efficient utilization of MRE-based vibration control systems in real-world applications, where optimizing resources is crucial. 
\nTo achieve this end, first a finite element model has been formulated to evaluate the vibration behavior of MRE-based sandwich plate under dynamic loading. The plate is discretized with rectangular elements, each having 28 degrees of freedom and 4 nodes, enabling accurate estimation of the MRE-based sandwich plate's vibration characteristics. 
\nAn optimization problem based on the method of moving asymptotes (MMA), is subsequently formulated to identify the optimal topology of the MRE layer within the sandwich plate to minimize dynamic compliance yielding reduction in vibration amplitude. For material properties interpolation, an MRE-based penalization (MREP) model, based on solid isotropic material with penalization (SIMP) method, has been developed. To validate the accuracy of the proposed methodology, several numerical examples considering MRE-based sandwich plates under different loading and boundary conditions are provided. These examples illustrate the effectiveness of the proposed design optimization methodology for topology optimization of MRE-based sandwich panels to mitigate the vibration.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,921

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeObservationnel
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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