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J-GLOBAL ID：202002255801789112   整理番号：20A2189165

ビデオからのフルフィールドおよび高分解能モード同定のための非負行列因数分解に基づくブラインドソース分離【JST・京大機械翻訳】

Nonnegative matrix factorization-based blind source separation for full-field and high-resolution modal identification from video

著者 (7件)： Silva Moises (Applied Electromagnetism Laboratory, Federal University of Para, R. Augusto Correa, Guama 01, Belem, 66075-110 Para, Brazil) ,  Martinez Bridget (Los Alamos National Lab, Engineering Institute, PO Box 1663, MS T001, Los Alamos, NM 87545, USA) ,  Figueiredo Eloi (Faculty of Engineering, Lusofona University, Campo Grande 376, 1749-024 Lisbon, Portugal) ,  Figueiredo Eloi (CONSTRUCT, Institute of R&D in Structures and Construction, R. Dr. Roberto Frias s/n, 4200-465 Porto, Portugal) ,  Costa Joao C.W.A. (Applied Electromagnetism Laboratory, Federal University of Para, R. Augusto Correa, Guama 01, Belem, 66075-110 Para, Brazil) ,  Yang Yongchao (Department of Mechanical Engineering, Michigan Technological University, Houghton, MI 49931, USA) ,  Mascarenas David (Los Alamos National Lab, Engineering Institute, PO Box 1663, MS T001, Los Alamos, NM 87545, USA)
資料名： Journal of Sound and Vibration  (Journal of Sound and Vibration)
巻： 487  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0503A  ISSN： 0022-460X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 従来のモード解析は,データ取得と振動ベースモニタリングのために物理的に付着したセンサを必要とする。伝統的モード解析は,動力学解析のための確立された技術を提示するが,それらは軽量構造に対して質量負荷効果を課し,そのようなデータ収集システムの保全に対する予算要求を増加させる。最近,ビデオベース技法は,任意の複雑性を有するインフラストラクチャの動的特性の同定において,関心が高まっている。しかし,ほとんどのアプリケーションは,時変物理パラメータを導出するために固定スペックルターゲットのフレームトラッキングによるフレームに依存する。これは,特に構造が到達するシナリオにおいて,実世界アプリケーションにとって重大な制限を課す。したがって,これらの問題に取り組むために,視覚ベースのブラインドソース分離方式に基づく新しい出力のみの操作モード解析法を提案した。提案したアルゴリズムは,潜在的測定点として各画素を利用する。これは,通常,構造で使われるセンサの空間密度を桁桁増加させることができる。すべてのピクセル時系列のこの同時処理は,典型的なセンサで限られた数の離散位置を測定するときに達成された低空間分解能モード形状の代わりに全視野高分解能モード形状を導いた。他の手法と比較して,著者らは,ビデオ計測のみから局所構造振動をまだ分離できる位相抽出と複雑な操縦可能なピラミッドに基づくものより単純なブラインドソース分離方式を提案した。さらに,独立した振動モードを拡大して可視化する簡単な方法を,抽出したモード情報のみを用いて導入した。ベンチスケール建築構造と片持梁の実験室実験により,この方法を検証した。結果は,提案した技術が高分解能モードパラメータを分解でき,弱励起振動モードを可視化し,再構成できることを示した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  視覚 ,  励起 ,  モード解析 ,  片持梁 ,  可視化 ,  振動モード ,  画素 ,  *録画装置 ,  応用プログラム ,  位相 ,  インフラストラクチャー ,  データ収集 ,  *高分解能
準シソーラス用語： *非負行列因子分解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ビデオベースの動力学モニタリング ,  非接触測定 ,  モード分離 ,  ブラインドソース分離 ,  出力のみのモード解析 ,  非負行列因数分解

分類 (3件)： 振動の励起・発生・測定  (BB02030Z) ,  振動伝搬  (BB02040K) ,  構造動力学  (HD02000E)

タイトルに関連する用語 (6件)： ビデオ ,  フィールド ,  高分解能 ,  同定 ,  非負行列因数分解 ,  ブラインドソース分離