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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2011.11
- 수록면
- 562 - 567 (6page)
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Even with the increased computational capacity and improved FEM techniques, a large amount of computational time and computer resources are still required to identify large and complex structural system. In our previous study, overall system responses are estimated from the limited experimental system responses using an advanced reduction technique to prevent increases of the unknown parameters due to the limited system response and to satisfy the balance eigenvalue equations in the least square sense. Although the previous method reduces calculation time and enhances the convergence of solution, the previous method is not efficient to be applied to large scale-system identification. Thus, in this study, we improve the previous method through applying the sub-structuring technique. In the system identification, employment of reduction methods for efficient computations generates transformation errors and these errors deteriorate the identification results. In order to avoid this trouble resulting from the reduction transformation error, the iterated improved reduced system (IIRS) is now applied in the sub-structuring level. The proposed identification method in the large scale problem is demonstrated through a number of numerical examples.
목차
Abstract
1. 서론
2. 시스템 식별 정식화
3. 시스템 식별 알고리즘
4. 수치 예제
5. 결론
후기
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