概要
本論文は、構造物の動的特性を同定する実験モーダル解析（EMA）において、従来の多参照最小二乗複素周波数法（pLSCF）の計算量の課題を解決するための新しい手法を提案しています。流体力学分野で開発された制御付き動的モード分解（DMDc）を応用し、高次元測定データに対応可能なEMAフレームワークを開発しました。この手法は構造物の固有振動数、減衰比、モード形状などの動的特性を効率的に同定できます。
ポイント
- 従来手法の限界：pLSCF法は測定点が多い高次元ケースで計算コストが急増し、モデル次数の増加に伴い実用性が低下していました
- DMDcの応用：流体力学で開発された強力なデータ駆動型手法を構造解析に転用することで、高次元測定に対応
- 時間遅延埋め込み：時間遅延動的モード分解により、連続的な構造測定データの処理が可能に
- モード分離性能：接近した複数のモードを分離する能力を保持しながら、計算効率を大幅に向上
- 実用性向上：構造物の完全性評価や健全性監視システムへの適用が容易になりました
出典
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