Modal identification or testing of

Modal identification or testing of structures consists of two phases, namely, data acquisition and data analysis. Some structures, such as aircrafts, high-speed machines, and plate-like civil structures, have active modes in the high-frequency range when subjected to high-speed or broadband excitation in their operational conditions. In the data acquisition stage, the Shannon–Nyquist sampling theorem indicates that capturing the high-frequency modes (signals) requires uniform high-rate sampling, resulting in sensing too many samples, which potentially impose burdens on the data transfer (especially in wireless platform) and data analysis stage. This paper explores a new-emerging, alternative, signal sampling and analysis technique, compressed sensing, and investigates the feasibility of a new method for output-only modal identification of structures in a non-uniform low-rate random sensing framework based on a combination of compressed sensing (CS) and blind source separation (BSS). Specifically, in the data acquisition stage, CS sensors sample few non-uniform low-rate random measurements of the structural responses signals, which turn out to be sufficient to capture the underlying mode information. Then in the data analysis stage, the proposed method uses the BSS technique, complexity pursuit (CP) recently explored by the authors, to directly decouple the non-uniform low-rate random samples of the structural responses, simultaneously yielding the mode shape matrix as well as the non-uniform low-rate random samples of the modal responses. Finally, CS with ℓ 1 -minimization recovers the uniform high-rate modal response from the CP-decoupled non-uniform low-rate random samples of the modal response, thereby enabling estimation of the frequency and damping ratio. Because CS sensors are currently in laboratory prototypes and not yet commercially available, their functionality—randomly sensing few non-uniform samples—is simulated in this study, which is performed on the examples of a numerical structural model, an experimental bench-scale structural model, and a real-world seismic-excited base-isolated hospital buildings. Results show that the proposed method in the CS framework can identify the modes using non-uniform low-rate random sensing, which is far below what is required by the Nyquist sampling theorem. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

รหัสแบบหรือการทดสอบโครงสร้างประกอบด้วย 2 ขั้นตอน ได้แก่ ซื้อข้อมูลและวิเคราะห์ข้อมูล โครงสร้างบางอย่าง เช่นเครื่องบิน เครื่องความเร็วสูง และโครง สร้างเหมือนแผ่นแพ่ง มีโหมดการใช้งานในช่วงความถี่สูงเมื่อต้องการความเร็วสูง หรือบรอดแบนด์ในการกระตุ้นในเงื่อนไขการดำเนินงาน ระยะซื้อข้อมูล ทฤษฎีบทสุ่มแชนนอน-Nyquist บ่งชี้ว่า การจับภาพวิธีการความถี่สูง (สัญญาณ) ต้องสม่ำเสมอสูงอัตราการสุ่มตัวอย่าง ผลการตรวจตัวอย่างที่มากเกินไป ซึ่งอาจกำหนดภาระในการถ่ายโอนข้อมูล (โดยเฉพาะอย่างยิ่งในแพลตฟอร์มไร้สาย) และขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูล กระดาษนี้สำรวจใหม่เกิดขึ้น ทางเลือก สัญญาณสุ่มตัวอย่าง และการวิเคราะห์ เทคนิค รวมการตรวจ และตรวจสอบความเป็นไปได้ของวิธีการใหม่สำหรับรหัสจนผลลัพธ์เฉพาะของโครงสร้างในไม่สม่ำเสมอต่ำอัตราสุ่ม sensing กรอบตามบีบตรวจ (CS) และแยกแหล่งที่ตาบอด (BSS) โดยเฉพาะ ในระยะซื้อข้อมูล CS เซ็นเซอร์อย่างน้อยไม่สม่ำเสมอต่ำอัตราสุ่มวัดสัญญาณตอบสนองโครงสร้าง ซึ่งเป็นเพียงพอที่จะเก็บข้อมูลโหมดต้นแบบ แล้วในขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูล วิธีการนำเสนอใช้เทคนิค BSS ซับซ้อนแสวงหา (CP) ล่าสุดสำรวจ โดยผู้เขียน การตรง decouple ไม่สม่ำเสมอราคาถูกสุ่มตัวอย่างของการตอบสนองโครงสร้าง ผลผลิตพร้อมโหมดรูปเมตริกซ์เป็นการไม่สม่ำเสมอราคาถูกสุ่มตัวอย่างของการตอบสนองแบบ สุดท้าย CS กับℓ 1 - ลดภาระกู้คืนการตอบสนองจนอัตราสูงสม่ำเสมอจากการ CP decoupled ไม่สม่ำเสมอราคาถูกสุ่มตัวอย่างตอบแบบโมดอล จึงทำการประเมินความถี่ และตสากรรมการอัตราส่วน เนื่องจากเซนเซอร์ซีเอสอยู่ ในห้องปฏิบัติการต้นแบบ และไม่ได้ใช้ ได้ในเชิงพาณิชย์ งานโดยสุ่มตรวจตัวอย่างไม่สม่ำเสมอบาง — จำลองในการศึกษานี้ ซึ่งในตัวอย่างของแบบจำลองโครงสร้างตัวเลข แบบจำลองโครงสร้างม้านั่งขนาดทดลอง และอาคารจริงตื่นเต้นธรณีแยกต่างหากฐานโรงพยาบาล ผลลัพธ์แสดงว่า วิธีการนำเสนอในกรอบ CS สามารถระบุโหมดที่ใช้ไม่ใช่เครื่องแบบราคาถูกสุ่มตรวจ ซึ่งเป็นไกลด้านล่างอะไรจำเป็นต้องใช้ทฤษฎีบทของ Nyquist สุ่มตัวอย่าง [บทคัดย่อจากผู้เขียน]

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บัตรประจำตัวโมดหรือการทดสอบของโครงสร้างประกอบด้วยสองขั้นตอนคือการเก็บข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล โครงสร้างบางอย่างเช่นเครื่องบิน, เครื่องความเร็วสูงและแผ่นเหมือนโครงสร้างโยธามีโหมดการใช้งานในช่วงความถี่สูงเมื่ออยู่ภายใต้ความเร็วสูงหรือบรอดแบนด์กระตุ้นในสภาพการดำเนินงาน ในขั้นตอนการเก็บข้อมูลที่แชนนอน-Nyquist ทฤษฎีบทเก็บตัวอย่างแสดงให้เห็นว่าการจับโหมดความถี่สูง (สัญญาณ) ต้องสุ่มตัวอย่างสูงอัตราที่สม่ำเสมอส่งผลให้การตรวจจับตัวอย่างมากเกินไปซึ่งอาจกำหนดภาระในการถ่ายโอนข้อมูล (โดยเฉพาะในแพลตฟอร์มไร้สาย ) และขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูล กระดาษนี้จะสำรวจใหม่ที่เกิดขึ้นใหม่, ทางเลือก, การสุ่มตัวอย่างสัญญาณและเทคนิคการวิเคราะห์การตรวจวัดการบีบอัดและสำรวจความเป็นไปได้ของวิธีการใหม่สำหรับการส่งออกอย่างเดียวบัตรประจำตัวกิริยาของโครงสร้างในไม่สม่ำเสมออัตราต่ำกรอบการตรวจจับแบบสุ่มจากการรวมกันที่ การตรวจจับการบีบอัด (CS) และการแยกแหล่งที่มาตาบอด (BSS) โดยเฉพาะในขั้นตอนการเก็บข้อมูลเซ็นเซอร์ CS ตัวอย่างไม่กี่ไม่สม่ำเสมออัตราต่ำวัดการสุ่มสัญญาณการตอบสนองของโครงสร้างซึ่งเปิดออกเพื่อจะเพียงพอที่จะจับข้อมูลโหมดพื้นฐาน จากนั้นในขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลวิธีการที่นำเสนอใช้เทคนิค BSS, การแสวงหาความซับซ้อน (CP) การสำรวจเมื่อเร็ว ๆ นี้ผู้เขียนโดยตรง decouple ไม่สม่ำเสมออัตราต่ำตัวอย่างที่สุ่มของการตอบสนองโครงสร้างพร้อมกันยอมเมทริกซ์รูปร่างโหมดเป็น รวมทั้งไม่สม่ำเสมออัตราต่ำตัวอย่างที่สุ่มของการตอบสนองกิริยา ในที่สุดงานกับℓ 1 -minimization กู้คืนการตอบสนองคำกริยาสูงอัตราที่สม่ำเสมอจาก CP-แยกตัวอย่างไม่สม่ำเสมออัตราต่ำสุ่มของการตอบสนองกิริยาจึงทำให้การประมาณค่าความถี่และอัตราการทำให้หมาด ๆ เพราะเซ็นเซอร์ซีกำลังอยู่ในต้นแบบห้องปฏิบัติการและยังไม่สามารถใช้ได้ในเชิงพาณิชย์ฟังก์ชันการทำงานแบบสุ่มตรวจจับของพวกเขาเพียงไม่กี่ตัวอย่างจะถูกไม่สม่ำเสมอจำลองในการศึกษาครั้งนี้ซึ่งจะดำเนินการในตัวอย่างของรูปแบบโครงสร้างตัวเลขทดลองม้านั่งขนาดรูปแบบโครงสร้าง และโลกแห่งความจริงแผ่นดินไหวตื่นเต้นอาคารโรงพยาบาลฐานแยก ผลการศึกษาพบว่าวิธีการที่นำเสนอในกรอบลูกค้าสามารถระบุโหมดใช้ไม่สม่ำเสมออัตราต่ำตรวจจับแบบสุ่มซึ่งจะต่ำกว่าสิ่งที่ถูกต้องตามทฤษฎีบทสุ่มตัวอย่าง Nyquist [บทคัดย่อจากผู้เขียน]

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การระบุหรือการทดสอบโครงสร้างประกอบด้วยสองขั้นตอน คือ การแสวงหาข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล บางโครงสร้าง เช่น เครื่องบิน เครื่องความเร็วสูงและโครงสร้างทางแพ่ง plate-like มีโหมดการใช้งานในช่วงความถี่สูง หรือ บรอดแบนด์ความเร็วสูงเมื่อถูกกระตุ้นในเงื่อนไขของการดำเนินงาน ในการแสวงหาข้อมูล เวทีโดยแชนนอน - Nyquist ตัวอย่างพบว่าทฤษฎีบทการจับความถี่สูงโหมด ( สัญญาณ ) ต้องใช้เครื่องแบบสูงอัตราการสุ่มตัวอย่างผลการตรวจวัดตัวอย่างมากเกินไปซึ่งอาจกำหนดภาระในการโอนถ่ายข้อมูล ( โดยเฉพาะในแพลตฟอร์มไร้สาย ) และขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูล บทความนี้เสนอทางเลือกใหม่ที่เกิดขึ้นใหม่ สัญญาณเทคนิคการสุ่มตัวอย่างและการวิเคราะห์การอัด ,และศึกษาถึงความเป็นไปได้ของวิธีการใหม่เพื่อออกเพียงตัวช่วยของโครงสร้างในอัตราต่ำและไม่สม่ำเสมอ สุ่มตรวจจับอยู่บนพื้นฐานของการรวมกันของการบีบอัดข้อมูล ( CS ) และการแยกแหล่งที่มาของคนตาบอด ( RAP ) โดยเฉพาะในการแสวงหาข้อมูลเวที CS เซ็นเซอร์ตัวอย่างอัตราต่ำน้อยไม่สม่ำเสมอของโครงสร้างแบบวัดสัญญาณการตอบสนองซึ่งเปิดออกที่จะเพียงพอที่จะยึดต้นแบบโหมดข้อมูล จากนั้นในขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลวิธีที่เสนอ ใช้เทคนิคสระบุรี ไล่สำรวจความซับซ้อน ( CP ) เมื่อเร็วๆ นี้ โดยผู้เขียนได้โดยตรง ที่ไม่สม่ำเสมอดีคัปเปิลต่ำอัตราจำนวนการตอบสนองของโครงสร้างขณะเดียวกันผลผลิตโหมดรูปร่าง Matrix เป็นมีระดับต่ำอัตราจำนวนการตอบสนองการ . ในที่สุด , CS กับℓ 1 - ลดอัตราการตอบสนองสูงกู้คืนฟอร์มไม่สม่ำเสมอจาก CP แบบอัตราต่ำจำนวนการตอบสนองกิริยาจึงทำให้การประมาณค่าความถี่และ Damping Ratio .เพราะ CS เซ็นเซอร์อยู่ในต้นแบบห้องปฏิบัติการ และ ยังไม่พร้อมใช้งานในเชิงพาณิชย์ , การทํางานของพวกเขา สุ่มตรวจจับตัวอย่างไม่สม่ำเสมอไม่กี่วิธีในการศึกษานี้ ซึ่งจะแสดงในตัวอย่างของการคำนวณโครงสร้างรูปแบบขนาดม้านั่งทดลองรูปแบบโครงสร้าง และความตื่นเต้นจริง ฐานแยกอาคารโรงพยาบาลผลการวิจัยพบว่าวิธีที่เสนอใน CS กรอบสามารถระบุโหมดการใช้พื้นผิวต่ำอัตราสุ่มตรวจจับ ซึ่งอยู่ด้านล่าง สิ่ง ที่ ถูก ต้อง โดย ไนควิสต์ทฤษฎีการสุ่มตัวอย่าง จากผู้เขียน [ บทคัดย่อ ]