메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Salvi, Jonathan (Universita di Bergamo, Dipartimento di Ingegneria e Scienze Applicate) Rizzi, Egidio (Universita di Bergamo, Dipartimento di Ingegneria e Scienze Applicate)
저널정보
테크노프레스 Smart structures and systems Smart structures and systems 제17권 제2호
발행연도
2016.1
수록면
231 - 256 (26page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
This study concerns the derivation of optimum tuning formulas for a passive Tuned Mass Damper (TMD) device, for the case of benchmark ideal excitations acting on a single-degree-of-freedom (SDOF) damped primary structure. The free TMD parameters are tuned first through a non-linear gradient-based optimisation algorithm, for the case of harmonic or white noise excitations, acting either as force on the SDOF primary structure or as base acceleration. The achieved optimum TMD parameters are successively interpolated according to appropriate analytical fitting proposals, by non-linear least squares, in order to produce simple and effective TMD tuning formulas. In particular, two fitting models are presented. The main proposal is composed of a simple polynomial relationship, refined within the fitting process, and constitutes the optimum choice. A second model refers to proper modifications of literature formulas for the case of an undamped primary structure. The results in terms of final (interpolated) optimum TMD parameters and of device effectiveness in reducing the structural dynamic response are finally displayed and discussed in detail, showing the wide and ready-to-use validity of the proposed optimisation procedure and achieved tuning formulas. Several post-tuning trials have been carried out as well on SDOF and MDOF shear-type frame buildings, by confirming the effective benefit provided by the proposed optimum TMD.

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0