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J-GLOBAL ID：201702210516442562   整理番号：17A0298740

変形観測データの経験的解析【JST・京大機械翻訳】

Fourier model and its application based on EMD decomposition

著者 (3件)： Wang Jiangrong (Department of information processing and control engineering,Lanzhou Petrochemical College of Vocational Technology) ,  Wang Yue (Department of Petroleum Chemical Engineering,Lanzhou Petrochemical College of Vocational Technology) ,  Ma Ping (Lanzhou Petrochemical Corporation Equipment Maintenance Company)
資料名： Cehui Kexue  (Cehui Kexue)
巻： 41  号： 11  ページ： 142-145,155  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2484A  ISSN： 1009-2307  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 変形解析と変形予測における非定常非線形性とノイズを含むデータ処理問題に対して、経験的モード分解技術を用いて変形傾向を反映する低周波近似信号を抽出し、フーリエ関数を用いて低周波近似信号に曲線あてはめを行い、変形値予測モデルを構築した。モデルの係数を遺伝的アルゴリズムによって解明した。シミュレーション結果は,予測モデルが高い精度を持ち,工学的要求を満たすことができることを示した。EMD-FOURIERモデルは基本的に数学モデルであり、構造が簡単で、演算結果が安定し、操作が便利であるなどのメリットがある。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 遺伝的アルゴリズム ,  雑音 ,  近似法 ,  シミュレーション ,  データ処理 ,  曲線あてはめ ,  非線形性 ,  数学モデル ,  *予測モデル ,  演算 ,  LF【周波数】
準シソーラス用語： 経験的モード分解 ,  非定常性 ,  変形解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： empirical mode decomposition ,  Fourier function ,  deformation prediction ,  EMDFourier model

分類 (3件)： 構造力学一般  (HD01000X) ,  数値計算  (JE02000J) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 観測データ ,  経験 ,  解析