文献

J-GLOBAL ID：201802234837312256   整理番号：18A1453723

自己反復主成分抽出に基づく動作モードパラメータ同定【JST・京大機械翻訳】

Operational Modal Analysis Based on Self-iterative Principal Component Extraction

著者 (6件)： Zhang Tianshu (華僑大学計算机科学与技術学院,厦門,361021) ,  Wang Cheng (華僑大学計算机科学与技術学院,厦門,361021;西安交通大学机械強度与振動国家重点実験室,西安,710049) ,  Guan Wei (華僑大学計算机科学与技術学院,厦門,361021) ,  Wang Jianying (華僑大学計算机科学与技術学院,厦門,361021) ,  Liu Yan (華僑大学計算机科学与技術学院,厦門,361021) ,  Xie Xiaodong (華僑大学計算机科学与技術学院,厦門,361021)
資料名： Shuju Caiji yu Chuli  (Shuju Caiji yu Chuli)
巻： 33  号： 2  ページ： 323-333  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1502A  ISSN： 1004-9037  CODEN： SCYCE4  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： 主成分分析(PCA)のモードパラメータ同定に存在する行列の特異値または固有値分解の問題に対処するため,本論文では,自己反復主成分抽出に基づく動作モードパラメータ同定法を提案した。従来のバッチ処理の主成分分析(PCA)は,マトリックス分解によって,すべての主成分が異なって,主要な貢献モードの認識は,自己反復逐次抽出によって達成した。理論解析は,この方式の時間複雑性と空間複雑性が,従来のバッチ処理主成分分析のモードパラメータ同定法のものより低いことを示した。単純支持梁のシミュレーションデータセットでの認識結果は,自己反復主元抽出アルゴリズムが定常確率応答信号から線形時間不変構造の主寄与モードの振動モードと固有周波数を効果的に識別できることを示した。応答測定点とサンプリング時間が比較的多い時、その時間コストは従来の方法より更に小さい。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 固有振動数 ,  線形性 ,  シミュレーション ,  主成分分析 ,  不変性 ,  *運転モード ,  計算機シミュレーション ,  バッチ処理 ,  振動モード ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 複雑性 ,  理論解析 ,  逐次抽出 ,  固有値分解 ,  特異値 ,  *パラメータ同定 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： operational modal analysis ,  self-iteration ,  principal component analysis ,  singular value of matrix decomposition ,  ill-posed problems ,  principal component extraction

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  数値計算  (JE02000J) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 自己 ,  反復 ,  動作モード ,  パラメータ同定