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【24h】

Statistical asymptotic error on modal parameters in combined deterministic-stochastic identification algorithm

机译：确定性-随机组合识别算法中模态参数的统计渐近误差

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This paper deals with the estimation of the statistical dispersion of the modal parameters of a structure, frequencies and damping ratios obtained from subspace identification. The main objective is to apply, after some useful modifications, the theory of the covariance estimates of the poles to simulation and experimental cases and evaluate its performances in a real situation. A formulation of the asymptotic distribution of the dynamic matrix estimates given in literature is slightly modified to be directly interpretable in terms of accelerations. The method is extended to the modal parameters of a structure, which are non-linear functions of these estimates. The accuracy of the method is first analysed in simulation on the case of a spring-mass-damper system. Finally, the theory is applied to a real test case consisting of a reduced model of a two-floor building submitted to random excitation.
机译：本文涉及对结构的模态参数，频率和从子空间识别获得的阻尼比的统计离散的估计。主要目标是在经过一些有用的修改后，将极点协方差估计的理论应用于仿真和实验案例，并评估其在实际情况下的性能。对文献中给出的动态矩阵估计的渐近分布的表示进行了稍微修改，以便可以直接根据加速度进行解释。该方法扩展到结构的模态参数，这些参数是这些估计值的非线性函数。首先在弹簧-阻尼器系统的仿真中分析了该方法的准确性。最终，该理论被应用于一个真实的测试案例，该案例包括一个经过随机激励的两层建筑的简化模型。

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