Szczegóły publikacji

Opis bibliograficzny

Application range of a mathematical model computing distributions of random impulse excitations / Natalia FRANKOWSKA, Agnieszka OZGA // Archiwum Budowy Maszyn = The Archive of Mechanical Engineering ; ISSN  0004-0738 . — 2025 — vol. 72 no. 4, s. 671–683. — Bibliogr. s. 680-683, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2025-11-16

Autorzy (2)

Słowa kluczowe

unsupervised machine learningmachine learninginverse problemartificial intelligencemathematical modelrandom vibrationsstochastic mechanics

Dane bibliometryczne

ID BaDAP165431
Data dodania do BaDAP2026-01-15
Tekst źródłowyURL
DOI10.24425/ame.2025.156871
Rok publikacji2025
Typ publikacjiartykuł w czasopiśmie
Otwarty dostęptak
Creative Commons
Czasopismo/seriaArchiwum Budowy Maszyn = Archive of Mechanical Engineering

Abstract

The paper describes the model of an oscillator with damping, whose vibrations are forced by a random series of impulses. The mathematical model of the inverse problem used to calculate the distributions can only be applied when the values of the random impulses are known. If impulse values cannot be estimated based on the vibration signal, machine learning algorithms and feature engineering should be used to determine their distribution. In the discussed paper, unsupervised machine learning (specifically, the agglomerative hierarchical clustering) is employed to evaluate the applicability of the algorithms to the problem of recognizing the magnitudes of random impulses and characterizing their distributions.

Publikacje, które mogą Cię zainteresować

fragment książki
#159520Data dodania: 3.6.2025
Application range of a mathematical model computing distributions of random impulse excitations / OZGA Agnieszka, FRANKOWSKA Natalia, SULEWSKI Marek // W: 95th annual meeting of the International Association of Applied Mathematics and Mechanics [Dokument elektroniczny] : April 7th–11th, 2025, Poznan (Poland) : book of abstracts / eds. Mieczysław Kuczma, [et al.]. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [Poznań : Poznań University of Technology], [2025]. — e-ISBN: 978-83-7775-791-8. — S. 431. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: https://jahrestagung.gamm.org/wp-content/uploads/2025/04/BoA-... [2025-04-18]
fragment książki
#153793Data dodania: 20.6.2024
Application of machine learning in analysis of oscillators vibrations forced by random series of impulses / A. OZGA, G. Litak, P. Wolszczak, M. SULEWSKI // W: ICOSSAR 2021-2022 [Dokument elektroniczny] : 13th International Conference on Structural Safety and Reliability : September 13-17, 2022, Shanghai, P. R. China. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — Shanghai : Shanghai Scientific & Technical Publishers, 2022. — Dysk Flash. — e-ISBN: 978-7-5478-6230-8. — S. 859–865. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 864–865, Abstr. — Abstr. dostępny w: ISBN: 978-7-5478-5837-0. --- S. 133