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Data Consistency Assessment Function (DCAF)

机译：数据一致性评估功能（DCAF）

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A Data Consistency Assessment Function (DCAF) is developed to check the consistency of a measurement or set of measurements to all of the data in the entire data set. The inconsistent data can be precisely spotted and identified, which are recognized as the poorly measured data and can also be modified to be consistent with the rest of the data with an expansion process. The data can be either mode shapes, dynamic time response, frequency response functions or strain fields. Depending on the particular situation, three forms of the data expansion approach can be selected to implement the DCAF: System Equivalent Reduction Expansion Process (SEREP) with finite element model, SEREP with experimental mode shapes, and polynomial expansion. Some academic and industrial structures are used as examples to study the application of DCAF. Experimental data are used to validate the technique.
机译：开发了数据一致性评估功能（DCAF），以检查一个测量或一组测量与整个数据集中的所有数据的一致性。可以准确地发现并识别不一致的数据，这些数据被认为是测量不良的数据，还可以通过扩展过程将其修改为与其余数据一致。数据可以是模式形状，动态时间响应，频率响应函数或应变场。根据具体情况，可以选择三种形式的数据扩展方法来实现DCAF：具有有限元模型的系统等效缩减扩展过程（SEREP），具有实验模式形状的SEREP和多项式扩展。以一些学术和产业结构为例来研究DCAF的应用。实验数据用于验证该技术。

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