論文の概要: On the hierarchical Bayesian modelling of frequency response functions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06263v1
- Date: Wed, 12 Jul 2023 16:03:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-13 12:34:04.520697
- Title: On the hierarchical Bayesian modelling of frequency response functions
- Title（参考訳）: 周波数応答関数の階層ベイズモデルについて
- Authors: T.A. Dardeno, R.S. Mills, N. Dervilis, K. Worden, L.A. Bull
- Abstract要約: 人口ベース構造健康モニタリング(PBSHM)は、人口構成員間で貴重な情報を共有することを目的としている。
多くのSHM戦略は構造体の動的特性のモニタリングに依存しているため、これらのシステムの実用的な実装において、良質なバリエーションは困難である。
本稿では, 異なる温度条件下で, 名前のついたヘリコプターブレードの少数の個体を対象に, 複合確率型FRFモデルを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Population-based structural health monitoring (PBSHM) aims to share valuable
information among members of a population, such as normal- and damage-condition
data, to improve inferences regarding the health states of the members. Even
when the population is comprised of nominally-identical structures, benign
variations among the members will exist as a result of slight differences in
material properties, geometry, boundary conditions, or environmental effects
(e.g., temperature changes). These discrepancies can affect modal properties
and present as changes in the characteristics of the resonance peaks of the
frequency response function (FRF). Many SHM strategies depend on monitoring the
dynamic properties of structures, so benign variations can be challenging for
the practical implementation of these systems. Another common challenge with
vibration-based SHM is data loss, which may result from transmission issues,
sensor failure, a sample-rate mismatch between sensors, and other causes.
Missing data in the time domain will result in decreased resolution in the
frequency domain, which can impair dynamic characterisation. The hierarchical
Bayesian approach provides a useful modelling structure for PBSHM, because
statistical distributions at the population and individual (or domain) level
are learnt simultaneously to bolster statistical strength among the parameters.
As a result, variance is reduced among the parameter estimates, particularly
when data are limited. In this paper, combined probabilistic FRF models are
developed for a small population of nominally-identical helicopter blades under
varying temperature conditions, using a hierarchical Bayesian structure. These
models address critical challenges in SHM, by accommodating benign variations
that present as differences in the underlying dynamics, while also considering
(and utilising), the similarities among the blades.
- Abstract（参考訳）: 人口ベースの構造健康モニタリング(pbshm)は、メンバーの健康状態に関する推測を改善するために、正常および損傷条件データなどの集団のメンバー間で貴重な情報を共有することを目的としている。
人口が名目上の構造で構成されている場合でも、材料特性、幾何学、境界条件、環境効果(例えば温度変化)にわずかな違いがあるため、メンバー間の良質な差異が存在する。
これらの相違は変調特性に影響を与え、周波数応答関数(FRF)の共鳴ピークの特性の変化として現れる。
多くのshm戦略は構造物の動的特性の監視に依存しているため、こうしたシステムの実用的な実装には良質な変化が困難である。
振動ベースのscmのもうひとつの一般的な課題は、送信の問題、センサーの故障、センサ間のサンプルレートのミスマッチ、その他の原因によるデータ損失である。
時間領域におけるデータの欠落は周波数領域の分解能を低下させ、動的特徴化を損なう。
階層ベイズ・アプローチは、個体群と個人(またはドメイン)レベルの統計分布が同時に学習され、パラメータ間の統計強度を高めるので、pbshmの有用なモデリング構造を提供する。
その結果、特にデータが制限された場合、パラメータ推定値のばらつきが低減される。
本稿では, 階層型ベイズ構造を用いて, 温度条件の異なるヘリコプタブレードの少人数を対象に, 複合確率的frfモデルを開発した。
これらのモデルはshmにおける重要な課題に対処し、基礎となる力学の違いとして生じる良質な変化を取り入れ、ブレード間の類似性を考慮(および活用)する。
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