非定常時系列モデルによる温度変動下の導波伝搬の時変同定【JST・京大機械翻訳】

Ahmed Shabbir; Kopsaftopoulos Fotis

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202215013731706 整理番号：22P0026958

非定常時系列モデルによる温度変動下の導波伝搬の時変同定【JST・京大機械翻訳】

Time-varying Identification of Guided Wave Propagation under Varying Temperature via Non-Stationary Time Series Models

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発行年： 2022年01月12日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月12日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

現代の民間,機械および航空構造は,安全性と信頼性の増加を確保するために,連続,オンラインおよび自動化保全パラダイムに向けて移行している。構造健全性監視(SHM)の分野は,この点で重要な役割を果たしており,アクティブセンシング音響超音波誘導波に基づくSHM技術は,構造の小さな変化へのそれらの潜在的感度により,大きな有望性を示している。しかし,方法のロバスト性と診断能力は,温度変化のような環境および操作の変動性の存在下で制限される。この困難を回避するために,本論文では,新しい確率的時系列ベースフレームワークを採用して,様々な温度の下で誘導波伝搬をモデル化した。外因性励起(RML-TARX)モデルによる再帰最大尤度時変自己回帰(RML-TAR)と再帰最大尤度時変自己回帰(RML-TARX)モデルのような異なる確率的時変時系列モデルを,様々な温度の下で誘導波伝搬の根底にある動力学をモデル化して,捕えるために提唱する。同定手順のステップとファセットを示し,明確に説明した。次に,同定したモデルを,誘導波信号の「シミュレーション」と同様に,1段階先頭予測を実行するために使用した。物理展望から洞察を得るために,高忠実度有限要素(FE)モデルも確立し,誘導波伝搬に及ぼす温度変化の影響をモデル化した。最後に,代替モデルを確率的時間依存RML-TARXモデルの使用を通して定式化し,様々な温度の下でFEモデルと比較した。【JST・京大機械翻訳】

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非破壊試験

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