Automatic subsystem identification in statistical energy analysis
Visualitza/Obre
10.1016/j.ymssp.2014.09.003
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/24965
Tipus de documentArticle
Data publicació2015-03
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
An automatic methodology for identifying SEA (statistical energy analysis) subsystems within a vibroacoustic system is presented. It consists in dividing the system into cells and grouping them into subsystems via a hierarchical cluster analysis based on the problem eigenmodes. The subsystem distribution corresponds to the optimal grouping of the cells, which is defined in terms of the correlation distance between them. The main advantages of this methodology are its automatic performance and its applicability both to vibratory and vibroacoustic systems. Moreover, the method allows the definition of more than one subsystem in the same geometrical region when required. This is the case of eigenmodes with a very different mechanical response (e.g. out-of-plane or in-plane vibration in shells).
CitacióDíaz-Cereceda, C.; Poblet-Puig, J.; Rodriguez, A. Automatic subsystem identification in statistical energy analysis. "Mechanical systems and signal processing", Març 2015, vol. 54–55, p. 182-194.
ISSN0888-3270
Versió de l'editorhttp://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0888327014003458
Col·leccions
- Departament d'Infraestructura del Transport i el Territori (fins octubre 2015) - Articles de revista [84]
- Departament d'Infraestructura del Transport i del Territori - Articles de revista [64]
- Departament de Matemàtiques - Articles de revista [3.268]
- LaCàN - Mètodes Numèrics en Ciències Aplicades i Enginyeria - Articles de revista [590]
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
DiazCereceda_JPP_ARF_MSSP_PrePrint.pdf | Versió pre-print de l'article | 291,6Kb | Visualitza/Obre |