SDLD25 - Système masse-ressort avec amortisseur vi[... ]
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Code_Aster
Titre: SDLD25 - Système masse-ressort avec amortisseur vi[... ]
Responsable: Emmanuel BOYERE
Date: 03/08/2011 Page: 1/6
Clé: V2. 01. 025
Révision: 6802
SDLD25 - Système masse-ressort avec amortisseur
visqueux proportionnel (réponse spectrale)
Résumé
Ce problème unidirectionnel consiste à effectuer une analyse sismique spectrale d'une structure mécanique
composée d'un ensemble de masses-ressorts avec amortisseurs visqueux soumise à une sollicitation sismique
fournie sous la forme d'un spectre de réponse d'oscillateurs pseudo en accélération. Par l'intermédiaire de ce problème, on teste la combinaison modale SRSS de l'opérateur COMB_SISM_MODAL
[U4. Système masse ressort à 1 ddl - Contribution à la modélisation dynamique, l'identification et l. 54. 04]. Par ailleurs, on teste plusieurs opérateurs de pré-traitement; DEFI_FONCTION et DEFI_NAPPE. Ce test est également un test de résorption de POUX. Il n'y a pas d'écarts entre les résultats Code_Aster et les
résultats POUX. Manuel de validation
Fascicule v2.
- Système masse ressort amortisseur 2 del editor
Système Masse Ressort Amortisseur 2 Del Editor
4 – Comparaison résultats simulation/expérimental au poignet
RMS simu (m/s2) RMS expé (m/s 2) Erreur relative (%)
Main sur vibroplate 24, 73 24, 74 0
Vélo sur vibroplate 19, 90 25 25
Vélo sur route pavée 27, 35 52, 75 93
La comparaison des valeurs RMS entre la simulation et l'expérimental montre
un écart important entre les deux valeurs. Il y a un écart de 20% pour l'essai
CHAPITRE 2. MODÈLE NUMÉRIQUE DU SYSTÈME MAIN-BRAS 32
avec le vélo sur la vibroplate et de 48% pour l'essai sur route pavée. L'im-
portance de cet écart peut s'expliquer par la méthode utilisée pour le modèle
numérique. Pour un système masse-ressort-amortisseur l'excitation doit être
de type force, or dans notre cas nous ne disposions que de l'accélération. L'accélération a donc été transformée en une force grâce à l'équation 2. Système masse ressort amortisseur 2 ddl optimization. 4. Une
approximation a été faite pour l'utilisation de cette formule, car le masse uti-
lisée a été celle de la main. C'est de ce point que vient le plus grand écart,
car la masse doit être celle du système sur lequel la force est appliquée.
En outre, cette approximation aura
lieu uniquement dans le but d'effectuer l'étude de variance de Θ, notée V ar(Θ) en fonction de
Z = ω1
ω0. Ceci est réalisé afin de trouver une expression de la variance de l'estimateur récursif. Cependant, l'algorithme de Kalman-Bucy sera reconstruit au moyen des équations (2. 45) et
(2. 46) en vue d'estimer les paramètres inconnus θ1 et θ2 sur la base du calcul de l'expression
de la variance. Sous cette hypothèse, Θ sera uniquement limité à la variable scalaire θ2. Par
ailleurs, la régression Xkest réécrite Xk= [xi] i=m+1,..., k. La solution explicite de cette équation
différentielle réduite devient:
x(t) = A1[ω1sin(ω0t) − ω0sin(ω1t)]
ω0(ω 1 2− ω 0 2). 51)
Nous notons Pk= ((XkRk−1Xk)T)−1, avec Rkla matrice diagonale:
Rk= diag(r1,..., rk−m
| {z}
k−mfois), (2. 52)
où rj > 0 et ek = Yk − XkΘˆk−1 est l'erreur d'estimation a priori. PDF Télécharger vibration 2 ddl Gratuit PDF | PDFprof.com. Par conséquent, le filtre
de Kalman-Bucy se compose en deux étapes. La première concerne une estimation de Θken
utilisant les informations déjà disponibles à l'instant k tandis que la deuxième fournit une mise
à jour du processus d'innovation (erreur a priori), notée αk+1dans (2.