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Saturday, 20 July 2024

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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 d. 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.

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ressort-amortisseur, il est défini par l'équation suivante: M ¨x(t) + D ˙x(t) + Kx(t) = F (t), (2. 43) où M désigne la masse de la charge en déplacement, D le coefficient d'amortissement et K la constante de raideur du ressort tandis que F (t) représente la force appliquée. Pour simplifier l'équation, nous définissons deux paramètres: la pulsation propre du système ω0 = r K M et le taux d'amortissement ζ = D 2√KM. Nous écrivons alors: ¨ x(t) + 2ζω0x(t) + ω˙ 02x(t) = u(t), (2. 44) où u(t) = F (t) M. Dans la suite, on prend θ1= 2ζω0 et θ2 = ω 2 0 les paramètres inconnus. Cette pro- cédure d'identification sera couplée à la problématique de conception d'une entrée sinusoïdale optimisée du système (2. 44) permettant de garantir la meilleure convergence paramétrique dans le cas où l'entrée est égale à u(t) = A1sin(ω1t). En effet, dans les paragraphes §4. Système masse ressort amortisseur 2 ddl solution. 3. 1et §4. 3 nous étudions la conception d'entrée optimale d'estimation paramétrique. Le problème d'entrée optimale est formulé en tant que problème d'optimisation convexe basé sur les statistiques du signal d'entrée [Wahlberg et al., 2010, 2012].

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2) Résoudre l'équa diff: d²x/dt² + 2(ksi)w0 dx/dt + w0² x = 0 tu poses x2(t) = ((p+j. q). t) + ((p-j. t) a toi de déterminer p et q qui marchent. 3) Tu obtiens x(t) = x1(t)+x2(t) Détermines B et C pour que les conditions initiales x(0) et x(0)' soient respectées. PDF Télécharger système masse ressort amortisseur 3 ddl Gratuit PDF | PDFprof.com. Tu as désormais une solution unique x(t) 08/11/2014, 15h45 #3 ddl: ajouté aux acronymes... \o\ \o\ Dunning-Kruger encore vainqueur! /o/ /o/ 08/11/2014, 16h10 #4 On n'utilise donc pas la fonction de transfert qui nous est donné? Ca me parait bizarre... Aujourd'hui A voir en vidéo sur Futura 08/11/2014, 16h21 #5 De plus je ne vois pas trop comment déterminer les constantes dans x1(t) et x2(t)... 08/11/2014, 16h35 #6 A la relecture du pb, en fait seul le point 1) que j'avais mentionné est à faire. En faisant le calcul de A et phi, (A en particulier) tu retombera sur la fonction de transfert mentionnée dans l'énoncé. Aujourd'hui 08/11/2014, 18h38 #7 Il faut donc que x1(t) soit égal à la fonction de transfert? 08/11/2014, 18h39 #8 Je ne sais pas trop ce que représente cette fonction de transfert du déplacement en fait.. et ne sais donc pas l'utiliser

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Le modèle numérique est recalé fréquentiellement par rapport aux données connues du système main-bras. Le recalage consiste à comparer une valeur obtenue numériquement par rapport à une valeur référence, et tant que la fonction objectif (équation 2. 3) ne tend pas vers zéro, les paramètres choisis sont modifiés. La démarche de recalage est illustrée par la figure 2. 8. fobj = X j ( fref j − fnumj fref j)2 (2. Système masse ressort à 1 ddl - Contribution à la modélisation dynamique, l'identification et l. 3) Avec: fnumj la jième fréquence à recaler; CHAPITRE 2. MODÈLE NUMÉRIQUE DU SYSTÈME MAIN-BRAS 30 Figure 2. 8 – Principe du recalage Il a donc été décidé de recaler la deuxième fréquence propre de la norme ( f 2=66, 9 Hz), sur la fréquence de résonance du poignet qui est proche de 35 Hz, cette fréquence a été mise en évidence lors d'essai expérimentaux qui sont détaillés dans le chapitre 3. Entre le modèle théorique et l'application sur le vélo, la position de la main et du poignet sont les éléments qui varient le plus. C'est pour cela que le recalage a porté uniquement sur les paramètres de la main à savoir m1 et k1, tableau 2.

01: Dynamique linéaire des systèmes discrets Copyright 2015 EDF R&D - Document diffusé sous licence GNU FDL () 1 Problème de référence 1. 1 Géométrie U2 U1 k m P1 P2 P3 P8 c B m P =mP =mP =… …=m P =m Masses ponctuelles: 2 3 8 Raideurs de liaison: k AP1 =k P1P2=k P2P3 =… …=k P8B =k Amortissements visqueux: c AP1=c P1P2 =c P2P3=… …=c P8B =c Propriétés de matériaux Ressort de translation élastique linéaire Masse ponctuelle Amortissement visqueux unidirectionnel 1. 3 U8 A 1. 2 U3 x, u Date: 03/08/2011 Page: 2/6 k =105 N / m m=10 kg c=50 N /m/ s Conditions aux limites et chargements Point A et B: encastrés ( u= 0) Spectre d'accélération aux appuis Points ü  f, a  normé à 1. m s−2 A et B: ü=ü  f, a ms–2 25 0. 5% 5% 10 13 33 fréquence (Hz) Date: 03/08/2011 Page: 3/6 Solution de référence 2. Système masse ressort amortisseur 2 ddl 2020. 1 Méthode de calcul utilisée pour la solution de référence Comparaison avec d'autres codes. 2. 2 Résultats de référence Accélération absolue selon x aux points A, P1, P2, P3, P4. Modélisation A 3. 1 Caractéristiques de la modélisation Date: 03/08/2011 Page: 4/6 y P 4 5 6 7 x Caractéristiques des éléments: avec masses nodales et matrices de rigidité et matrices d'amortissement DISCRET M_T_D_N K_T_D_L A_T_D_L Conditions limites: en tous les nœuds aux nœuds extrémités DDL_IMPO ( TOUT='OUI' ( GROUP_NO = DY = 0., DZ = 0. )

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. Par conséquent, le filtre de Kalman-Bucy se compose en deux étapes. Télécharger système masse ressort amortisseur 2 ddl exercice Gratuit 1 PDF | PDFprof.com. 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.