定常時系列モデルを用いた確率的同定に基づくアクティブセンシング音響-超音波SHM【JST・京大機械翻訳】

Ahmed Shabbir; Kopsaftopoulos Fotis

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202215567095615 整理番号：22P0280393

定常時系列モデルを用いた確率的同定に基づくアクティブセンシング音響-超音波SHM【JST・京大機械翻訳】

Stochastic Identification-based Active Sensing Acousto-Ultrasound SHM Using Stationary Time Series Models

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発行年： 2022年01月26日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月26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)

本研究では,音響超音波誘導波ベースSHMの文脈における確率的時系列モデルを用いた確率的損傷検出と同定スキームを提案し,その性能を実験的に評価した。損傷検出と同定プロセスを単純化するために,モデルパラメータを特異値分解(SVD)と主成分分析(PCA)ベースの打切手法に基づいて修正した。次に,修正モデルパラメータを用いて,カイ二乗分布に従う統計的特性量を推定した。自動損傷検出を容易にするためにユーザ定義マージンの代わりに確率的閾値を用いた。本方法の有効性を,金属および複合試験片の両方を用いた多重実験および損傷交差および損傷非交差経路を用いた種々の損傷シナリオの下で評価した。本研究の結果は,潜在的に自動化された方法で誘導波に基づく損傷検出と同定のための確率的時系列法の高い可能性と有効性を確認した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

非破壊試験 , 構造動力学

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