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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 624757 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 624757

Título del libro: 2021 18th International Conference On Electrical Engineering, Computing Science And Automatic Control (cce 2021)
Título del capítulo: Parametric identification of a magnetorheological damper based on Genetic Algorithm

Autores UNAM:
JESUS MORALES VALDEZ;

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Autores externos:

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Idioma:

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Año de publicación:
2021

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Palabras clave:

Damping; Parameter estimation; Hysteretic phenomena; Model validation; Modeling parameters; Mr dampers (Magneto Rheological); Non-linear parameters; Nonlinear identifications; Parametric identification; Semiactive control; Simple modeling; Trigonometric functions; Genetic algorithms

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Resumen:

This paper presents an identification system for model parameters of a magnetorheological damper (MRD) through a Genetic Algorithm (GA). First, a novel model of the hysteretic phenomenon is introduced through the trigonometric function tanh, which represents an alternative simple model for MRD. Moreover, the representative curve of the dampers is demonstrated by means of simulation. Finally, model validation is carried out through an experimental non-linear parameters identification based on GA. An advantage of this method is that does not require filtered data, and model parameterization is not required. The employed Genetic Algorithm in identification system was programming by means of the Evolver tool, which is an additional Excel nackage. © 2021 IEEE.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:


ISBN:
9781665400299
Editorial:
IEEE

Tipo de producto:
Conference Paper

DOI:
10.1109/CCE53527.2021.9633028