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Tuesday, 13 August 2024

SDLD25 - Système masse-ressort avec amortisseur vi[... ] Version default 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 amortisseur 2 ddl 2017. 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.

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Dans notre cas, l'objectif est de minimiser la variance de l'estimateur et l'incertitude de l'estimation à une pulsation d'excitation déterminée. Nous caractérisons analytiquement la solution optimale pour le filtre récursif et nous effectuons une étude numérique pour l'approche algébrique en raison de sa complexité. 4. 3 Estimation par le filtre de Kalman-Bucy Dans ce paragraphe nous utilisons le filtre de Kalman-Bucy afin d'estimer le vecteur des paramètres Θ = [θ1 θ2] impliqués dans l'équation de mouvement (2. 44). Modèle masse-ressort-amortisseur - Modèle numérique proposé. Afin d'identifier rapidement ces paramètres au moyen d'une sinusoïde conçue comme entrée optimale u(t) du système mécanique, une analyse de la variance de l'estimateur est décrite dans ce qui suit. Ceci nous permet de choisir de manière optimale les valeurs de l'amplitude A1 et de la pulsation ω1. Les séquences d'entrée [ui]i=1,..., N et de sortie [xi]i=1,..., N sont mesurées d'une manière synchronisée à chaque période d'échantillonnage Te. Par conséquent, nous obtenons les relations linéaires suivantes à partir de ces mesures: Yk= XkΘ + ρk, m < k ≤ N, (2.

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45) où Xk= [( ˙xi)e xi]i=m+1,..., kest la matrice de régression et Yk= [ui− (¨xi)e]i=m+1,..., kreprésente le vecteur des signaux observés. Par ailleurs [ ˙xi]eet [¨xi]edésignent respectivement une estimation de vitesse et d'accélération à chaque instant ti= iTe. Nous supposons que ρkest une suite de variables gaussiennes indépendantes de moyenne nulle et de variance connue σ% 2due à la fois aux bruits de mesure $ et aux erreurs d'estimation de la dérivée. L'entier m est égal à la valeur minimale nécessaire pour calculer [ ˙xi]eet [¨xi]e. Habituellement, l'estimation des dérivées est calculé grâce à un filtre de differentiation fini. La problématique revient à estimer Θ en se basant sur les mesures et les observations. Nous considérons la situation lorsque les observations sont obtenues au fur et à mesure. SDLD25 - Système masse-ressort avec amortisseur vi[...]. Dans ce qui suit, une estimation récursive est développée. Au lieu de recalculer les estimations avec toutes les données disponibles, les paramètres issus de l'estimation précédente sont mis à jour avec le nouvel échantillon.

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Le dernier essai s'est effectué dans les conditions réelles de déplacement sur route pavée. Ces essais nous ont servi au recalage en am- plitude, pour le modèle réalisé sous SIMULINK afin de simuler la réponse du système main-bras par rapport à une sollicitation extérieure de type accéléra- tion. L'accélération verticale de la vibroplate lors du premier essai a été isolée, et injectée dans le modèle numérique comme source d'excitation. Nous avons pu alors comparer les valeurs RMS des accélérations du modèle par rapport à celles enregistrées lors de l'essai. Le modèle a ensuite été recalé sur la valeur RMS de l'accélération du poignet en faisant varier le taux d'amortissement c1 de la main, tableau 2. Ainsi il a pu être possible de simuler les deux autres essais avec le modèle recalé. Les valeurs expérimentales et numériques des RMS sont consignées dans le tableau 2. Système masse ressort 2 ddl exercice corrigé. 4. Table 2. 3 – Paramètres du modèle initial et recalé Masse (kg) Raideur (N/m) Amortissement (N. s/m) DDL 1 initial 0, 03 5335 227, 5 DDL 1 recalé 0, 0364 1742 11, 67 DDL 2 0, 662 299400 380, 6 DDL 3 2, 9 2495 30, 3 Table 2.

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. Système masse ressort amortisseur 2 ddl 2019. 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. 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.

Cependant, cette stratégie est naturellement limitée par les contraintes physiques. Concernant l'effet du rapport Z = ω1 ω0, il est évoqué dans le paragraphe ci dessous. 4. 2 Influence du facteur d'oubli λ sur la convergence de l'estimateur Dans une première série d'expérience, nous étudions numériquement l'influence du facteur d'oubli λ sur la valeur de K(Z, λ, ω0, Te, m, k)comme illustré dans la figure2. 20. En effet, la figure2. 21montre le logarithme de K(Z, λ, ω0, Te, m, k)en fonction d'une discrétisation de Z dans l'intervalle [0. 01, 2] où la période d'échantillonnage Te = 0. 001s, k = 100 et m = 3. Un ensemble de valeurs du facteur d'oubli λ = {0. 95, 0. 98, 0. 99, 1} est sélectionné. Comme nous pouvons le constater, λ = 1 est toujours la valeur optimale pour notre application dans le cas d'une estimation par ce type de filtre. 4. 3 La trajectoire d'entrée optimale En choisissant la valeur de λ = 1, on a: K(Z, ω0, Te, m, k) = ω 0 4(Z2− 1)2 (Z sin(ω0ti) − sin(Zω0ti))2 . Système masse ressort amortisseur 2 ddl 2018. 57) 4. 3 Estimation par le filtre de Kalman-Bucy 65 0 0.

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