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J-GLOBAL ID：202202253416958452   整理番号：22A0735035

状態空間モデルベース運転モード解析のための不確実性下限の高速計算【JST・京大機械翻訳】

Fast computation of uncertainty lower bounds for state-space model-based operational modal analysis

著者 (4件)： Shi Yuanfeng (MOE Key Laboratory of Deep Earth Science and Engineering, College of Architecture and Environment, Sichuan University, Chengdu, China) ,  Li Binbin (ZJU-UIUC Institute, Zhejiang University, Haining, China) ,  Li Binbin (College of Civil Engineering and Architecture, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China) ,  Au Siu-Kui (School of Civil & Environmental Engineering, Nanyang Technological University, Singapore)
資料名： Mechanical Systems and Signal Processing  (Mechanical Systems and Signal Processing)
巻： 169  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： 操作モード解析において,固有周波数,減衰比,モード形状のようなモードパラメータの同定は,限られたデータ,測定ノイズ,モデリング誤差,未知励起などの効果による不確実性を受ける。それは,下流分析,例えば有限要素モデル更新と損傷検出に関する関連不確実性を定量化することに関連する。本研究では,確率的状態空間モデル(SSM)の(漸近)不偏推定量に対して,Cramer-Rao限界によるモーダルパラメータの不確定性下限の速い計算に取り組んだ。モード型SSMから出発して,SSMパラメータのFisher情報行列(FIM)を解析的に得ることができた。そのようなFIMの直接評価は,高次元パラメータ空間と長いデータに対して計算的に禁止されているが,実際の応用では実行不可能であった。FIMの計算を加速するために様々な近似方式を提案し,FIMの特異性を除去し,さらに高速化のために再帰的計算とモードクラスタ化を除去する定常性仮定を導入した。提案方法を合成および現場データに適用し,直接モンテカルロシミュレーションによって検証した。SSMの最大尤度推定器に基づくモーダルパラメータの不確実性解析に対して方法論を実証したが,SSMの任意の不偏推定子の同定不確実性を低くするためにも使用できる。Copyright 2022 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： 固有振動数 ,  シミュレーション ,  励起 ,  *モード解析 ,  *不確実性 ,  最尤法 ,  近似法 ,  *計算 ,  クラスタ化 ,  *下限 ,  高次元 ,  不偏推定 ,  パラメータ ,  損傷検出
準シソーラス用語： モンテカルロシミュレーション ,  モーダルパラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 運用モード解析 ,  不確実性定量化 ,  Cramer-Rao限界 ,  最尤推定量 ,  状態空間モデル

分類 (2件)： 構造動力学  (HD02000E) ,  橋梁の破壊,保守,その他  (RC06080X)

タイトルに関連する用語 (5件)： 状態空間モデル ,  モード解析 ,  不確実性 ,  下限 ,  高速計算