Underdetermined Blind Identification of Structures by Using the Modified Cross-Correlation Method
Notice bibliographique
Résumé
The modified cross-correlation (MCC) blind identification method is extended to handle the underdetermined case of structural system identification. The underdetermined case is one in which the number of sensors is less than the number of identifiable modes. The basic framework of the modified cross-correlation method is retained in cases in which multiple covariance matrices constructed from the correlation of the responses are diagonalized. The solution to the underdetermined blind identification consists of two stages: the generation of intrinsic mode functions (IMFs) from the measurements by using empirical mode decomposition (EMD) and the application of the modified cross-correlation method to the decomposed signals. The available measurements are first decomposed into IMFs by using the sifting process of EMD. Subsequently, the IMFs are used as initial estimates for the sources, and the MCC method is implemented in an iterative framework. Initial estimates for the mixing matrix necessary to start the iterative process are selected using assumed shape functions that satisfy the essential boundary conditions. The need for sensor measurements at all the relevant degrees of freedom (DOF) to identify the mode shapes is alleviated in this approach. This is the main advantage of the proposed method. Vibration responses collected from the apron control tower located at the Toronto Pearson International Airport are used for demonstration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».