論文の概要: A neural operator for predicting vibration frequency response curves from limited data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.10149v1
• Date: Tue, 10 Mar 2026 18:34:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-12 16:22:32.656259
• Title: A neural operator for predicting vibration frequency response curves from limited data
• Title（参考訳）: 限られたデータから振動周波数応答曲線を予測するニューラル演算子
• Authors: D. Bluedorn, A. Badawy, B. E. Saunders, D. Roettgen, A. Abdelkefi,
• Abstract要約: 振動試験は 動作中の共振周波数と振幅の 性能検証と識別に 不可欠です。 物理に基づく正規化損失関数を使わずに機械学習を用いて動的システムを解くことは困難である。 本研究では、第一原理からの規則化項を使わずに、検査可能な物理的従順性を持つ構造を考案することができる。 このネットワークは、入力条件の小さなセットでトレーニングすることで、システムのグローバルな周波数応答を推測することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In the design of engineered components, rigorous vibration testing is essential for performance validation and identification of resonant frequencies and amplitudes encountered during operation. Performing this evaluation numerically via machine learning has great potential to accelerate design iteration and make testing workflows more efficient. However, dynamical systems are conventionally difficult to solve via machine learning methods without using physics-based regularizing loss functions. To properly perform this forecasting task, a structure that has an inspectable physical obedience can be devised without the use of regularizing terms from first principles. The method employed in this work is a neural operator integrated with an implicit numerical scheme. This architecture enables operators to learn of the underlying state-space dynamics from limited data, allowing generalization to untested driving frequencies and initial conditions. This network can infer the system's global frequency response by training on a small set of input conditions. As a foundational proof of concept, this investigation verifies the machine learning algorithm with a linear, single-degree-of-freedom system, demonstrating implicit obedience of dynamics. This approach demonstrates 99.87% accuracy in predicting the Frequency Response Curve (FRC), forecasting the frequency and amplitude of linear resonance training on 7% of the bandwidth of the solution. By training machine learning models to internalize physics information rather than trajectory, better generalization accuracy can be realized, vastly improving the timeframe for vibration studies on engineered components.
• Abstract（参考訳）: 工学的部品の設計においては、動作中に発生する共振周波数と振幅の検証と同定に厳密な振動試験が不可欠である。 この評価を機械学習で数値的に行うことは、設計イテレーションを加速し、テストワークフローをより効率的にする大きな可能性を秘めている。 しかし,物理に基づく正規化損失関数を使わずに,機械学習を用いて動的システムを解くことは従来は困難であった。 この予測タスクを適切に行うためには、第一原理から用語を規則化することなく、検査可能な物理的従順性を有する構造を考案することができる。 この研究で用いられる方法は、暗黙の数値スキームと統合されたニューラル演算子である。 このアーキテクチャにより、演算子は限られたデータから基礎となる状態空間のダイナミクスを学習することができ、テストされていない駆動周波数と初期条件を一般化することができる。 このネットワークは、入力条件の小さなセットでトレーニングすることで、システムのグローバルな周波数応答を推測することができる。 基礎的な概念実証として、この研究は、機械学習アルゴリズムを線形一自由度システムで検証し、力学の暗黙の従順性を示す。 このアプローチは、周波数応答曲線(FRC)の予測において99.87%の精度を示し、解の帯域幅の7%で線形共鳴訓練の周波数と振幅を予測する。 軌道ではなく物理情報を内部化するために機械学習モデルを訓練することにより、より優れた一般化精度を実現し、エンジニアリングされたコンポーネントの振動研究の時間枠を大幅に改善する。

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