Resumen

Según el método de regularización en el problema inverso de identificación de carga, se propone un nuevo método para determinar el parámetro de regularización óptimo. En primer lugar, se define la función de cociente (QF) utilizando el parámetro de regularización como una variable basada en la solución de mínimos cuadrados del problema de minimización. En segundo lugar, se propone el método de función de cociente (QFM) para seleccionar el parámetro de regularización óptimo basado en la teoría de programación cuadrática. Al emplear el QFM, se toman en consideración las características de los valores de QF con respecto a los diferentes parámetros de regularización. Finalmente, se utilizan ejemplos numéricos y experimentales para validar el rendimiento del QFM. Además, se toman como métodos de comparación el método de Validación Cruzada Generalizada (GCV) y el método de la curva. Los resultados indican que el QFM propuesto es adaptable a diferentes puntos de medición, niveles de ruido y tipos de carga dinámica.

• Materias:Degradación acelerada Fatiga estructural Proceso de compresión Metodología de detección Movimiento caótico
• Subjects:Accelerated degradation Structural fatigue Compression process Detection methodology Chaotic motion
• Palabras claves:Regularización; Identificación de carga; Parámetro óptimo; Método de función de cociente; Teoría de programación cuadrática; Validación Cruzada Generalizada
• Keywords:Regularization; Load identification; Optimal parameter; Quotient function method; Quadratic programming theory; Generalized Cross-Validation