کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5019238 | 1467861 | 2017 | 20 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Sparse polynomial chaos expansions of frequency response functions using stochastic frequency transformation
ترجمه فارسی عنوان
توزیع فراوانی واکنشهای فرکانسی با استفاده از تبدیل فرکانس تصادفی، هرج و مرج پراکنده
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
هرج و مرج چندجمله ای گسترش می یابد، توابع پاسخ فرکانس، فرکانس تبدیل تصادفی، عدم قطعیت اندازه گیری، تجزیه و تحلیل مولفه اصلی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
سایر رشته های مهندسی
مهندسی مکانیک
چکیده انگلیسی
Frequency response functions (FRFs) are important for assessing the behavior of stochastic linear dynamic systems. For large systems, their evaluations are time-consuming even for a single simulation. In such cases, uncertainty quantification by crude Monte-Carlo simulation is not feasible. In this paper, we propose the use of sparse adaptive polynomial chaos expansions (PCE) as a surrogate of the full model. To overcome known limitations of PCE when applied to FRF simulation, we propose a frequency transformation strategy that maximizes the similarity between FRFs prior to the calculation of the PCE surrogate. This strategy results in lower-order PCEs for each frequency. Principal component analysis is then employed to reduce the number of random outputs. The proposed approach is applied to two case studies: a simple 2-DOF system and a 6-DOF system with 16 random inputs. The accuracy assessment of the results indicates that the proposed approach can predict single FRFs accurately. Besides, it is shown that the first two moments of the FRFs obtained by the PCE converge to the reference results faster than with the Monte-Carlo (MC) methods.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Probabilistic Engineering Mechanics - Volume 48, April 2017, Pages 39-58
Journal: Probabilistic Engineering Mechanics - Volume 48, April 2017, Pages 39-58
نویسندگان
Vahid Yaghoubi, Stefano Marelli, Bruno Sudret, Thomas Abrahamsson,