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J-GLOBAL ID：202202236570676921   整理番号：22A0806507

Hilbert-Huang変換を用いた道路クラスのためのスプリング歪信号の分類【JST・京大機械翻訳】

Classification of spring strain signals for road classes using Hilbert-Huang transform

著者 (3件)： Kong Y. S. (APM Engineering and Research Sdn Bhd, Petaling Jaya, Selangor, Malaysia) ,  Abdullah S. (Department of Mechanical and Manufacturing Engineering, Faculty of Engineering and Built Environment, Universiti Kebangsaan Malaysia, UKM, Bangi, Selangor, Malaysia) ,  Singh S. S. K. (Department of Mechanical and Manufacturing Engineering, Faculty of Engineering and Built Environment, Universiti Kebangsaan Malaysia, UKM, Bangi, Selangor, Malaysia)
資料名： Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering  (Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering)
巻： 44  号： 3  ページ： 86  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4531A  ISSN： 1678-5878  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,Hilbert-Huang変換(HHT)を通して測定したスプリング歪信号に基づく道路クラスのリアルタイム分類を示した。道路プロファイル測定は車両乗りと疲労評価のための重要な要素であるが,実際の測定手順は複雑である。この解析では,有限要素モデルを用いて歪-変位関数を得た。HHTを適用して,ばね変位信号から瞬時エネルギーと周波数を得た。得られた瞬時周波数とエネルギーを用いて,ISO 8608規格に従って道路クラスを分類した。検証目的で,5セットの道路クラスを作成し,提案アルゴリズムを用いて推定した。その後,データをK最近傍アプローチを用いて分類し,99.3%の精度を達成した。本研究は,自動車部品設計に重要な歪測定を用いた道路クラス検出の代替解決策を提供する。Copyright The Author(s), under exclusive licence to The Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering 2022 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 ,  検出 ,  規格 ,  自動車 ,  データ ,  信号 ,  *道路 ,  精度 ,  変換 ,  周波数 ,  *Hilbert変換 ,  検証
準シソーラス用語： 瞬時周波数 ,  実時間 ,  FEMモデル ,  *Hilbert-Huang変換 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 歪変位 ,  Hilbert-Huang変換 ,  K最近傍 ,  道路クラス

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (6件)： Hilbert-Huang変換 ,  道路 ,  クラス ,  スプリング ,  歪 ,  分類