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J-GLOBAL ID：202202275712000964   整理番号：22A0805116

機械システムの動的負荷同定:レビュー【JST・京大機械翻訳】

Dynamic Load Identification for Mechanical Systems: A Review

著者 (4件)： Liu Ruixue (State Key Laboratory of Automotive Safety and Energy, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Dobriban Edgar (Department of Statistics, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA) ,  Hou Zhichao (State Key Laboratory of Automotive Safety and Energy, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Qian Kun (State Key Laboratory of Automotive Safety and Energy, Tsinghua University, Beijing, China)
資料名： Archives of Computational Methods in Engineering  (Archives of Computational Methods in Engineering)
巻： 29  号： 2  ページ： 831-863  発行年： 2022年 
JST資料番号： A1031A  ISSN： 1134-3060  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 力を直接測定する大きな課題のために,アクセス可能な応答に基づく動的負荷を同定することは,工学における重大な問題であり,機械構造の健全性と信頼性を確実にすることを助ける。動的負荷同定は,特に不確かな構造において,マトリックス不良性,ノイズ感受性および計算スケールによる難しい逆問題である。これらの問題が十分に取り組まれないならば,予想外の不正確または非一意解が見つかるかもしれない。過去10年間,これらの問題を扱う多くの方法が提案されてきた。本論文は,不良設定と不確かなパラメータ処理を含む動的負荷同定のための技術の包括的レビューを提供することを試みた。統計的,データ科学,機械学習,および人工知能側面に重点を置いた。周波数と時間領域における古典的物理ベース動的負荷同定理論も紹介した。機械システムにおける動的負荷同定の研究課題と展望を最後に論じた。このレビューは,実際の複雑な構造における動的負荷同定のためのガイドライン,ならびにさらなる研究の可能性を提供するかもしれない。いくつかの方法は,他の逆問題に対してより広い適用性を有する。Copyright CIMNE, Barcelona, Spain 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  信頼性 ,  構造 ,  *動荷重 ,  感受性 ,  計算 ,  適応性 ,  人工知能 ,  逆問題 ,  機械学習 ,  健全性
準シソーラス用語： 直接測定 ,  機械システム ,  時間領域 ,  データサイエンス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 計算機シミュレーション  (JE11000H) ,  数値計算  (JE02000J) ,  統計学  (AB08000H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 機械システム ,  動的負荷 ,  同定 ,  レビュー