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J-GLOBAL ID：202102284751550413   整理番号：21A2053345

強化ロバスト主成分分析とデータ融合技術を用いた板型構造におけるロバストな損傷局所化【JST・京大機械翻訳】

Robust damage localization in plate-type structures by using an enhanced robust principal component analysis and data fusion technique

著者 (3件)： Cao Shancheng (School of Astronautics, Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710072, China) ,  Guo Ning (School of Astronautics, Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710072, China) ,  Xu Chao (School of Astronautics, Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710072, China)
資料名： Mechanical Systems and Signal Processing  (Mechanical Systems and Signal Processing)
巻： 162  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0514A  ISSN： 0888-3270  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： 完全場振動測定による板型構造の損傷局所化は,多くの注目を引きつけた。伝統的に,あるモードにおける損傷誘起局所形状特異性は損傷局所化のために利用されるが,これは多重損傷局所化に対して信頼できてロバストではない。したがって,一般的戦略は,異なるモードにおける損傷特徴を正確に抽出して,ロバスト損傷局所化のために統合しなければならないことである。しかし,損傷特性は,測定ノイズによって自然に汚染され,そして,元の状態に関するベースラインデータは,一般的に利用できない,そしてそれは,損傷特徴抽出の精度を劣化させる。さらに,異なるモードにおける損傷特徴は,通常,矛盾する損傷位置証拠を含み,それは誤った損傷局所化結果をもたらす。これらの問題に取り組むために,隣接異常値制約付き強化ロバスト主成分分析(RPCA)を提案し,健全な状態のベースラインデータを必要とせずに,損傷原因局所特徴を正確に抽出した。さらに,余弦類似性測度に基づく新しいデータ融合アプローチを開発し,ロバスト損傷局所化のための異なるモードの損傷特徴を効果的に統合した。さらに,損傷局所化のための雑音ロバスト全視野振動測定を評価するために,マルチスケール雑音除去法を提案した。最後に,提案した損傷局所化法の実現可能性と有効性を検証するために,2つの損傷ゾーンを有するカンチレバー板の数値的および実験的研究を研究した。提案した損傷局所化法は,雑音測定からの損傷特徴抽出と全ての可能な損傷ゾーンの検出という2つの観点でロバストである。Copyright 2021 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： 雑音 ,  振動測定 ,  測度 ,  雑音測定 ,  特徴抽出 ,  多重化 ,  片持板 ,  異常値 ,  *主成分分析 ,  *ロバスト性 ,  *データ融合 ,  雑音除去
準シソーラス用語： マルチスケール ,  局在化 ,  局所特徴 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 損傷局所化 ,  損傷特徴抽出 ,  ロバストな主成分分析 ,  隣接する異常値 ,  データ融合

分類 (2件)： 非破壊試験  (HB02030F) ,  橋梁の破壊,保守,その他  (RC06080X)

タイトルに関連する用語 (6件)： 強化 ,  ロバスト ,  主成分分析 ,  データ融合 ,  損傷 ,  局所化