200822 랜덤진동기초
페이지 정보
작성일 22-10-31 15:46
본문
Download : 200822_랜덤진동기초.hwp
이런 랜덤 현상의 특성(特性)을 통계적 규칙성(Statistical regularity)이라고 한다. 이런 과정이 매우 복잡하기 때문에 랜덤 함수를 시간의 항으로 표현하는 것은 특별하게 의미가 있는 게 없다. , 200822 랜덤진동기초공학기술레포트 , 200822_랜덤진동기초
랜덤 진동의 기초(일반사항)
★ 일반적 고려사항
★ 앙상블(Ensemble) average(평균), 정상(Stationary) 랜덤 프로세스
★ 시간 average(평균), 에고딕(Ergodic) 랜덤 프로세스
★ 제곱 average(평균)값(Mean square value), RMS(Root mean square)
★ 확률밀도함수(PSD, Probability density function)
★ 랜덤 데이터의 확률 밀도 함수 표현
★ 자기 상관 함수(Autocorrelation function)의 성질
★ 파워 스펙트럼 밀도 함수(Power spectrum density function)
★ 협대역(Narrow band)과 광대역(Wide band) 랜덤 프로세스
우리는 일반적으로 몇가지 형태의 시간 함수들, 즉 단진동, 주기적, 비주기적 형태를 구분하는게 가능하고 이 들 중에서 후자는 과도적인 것으로 알려져 있다 이런 함수의 공통적인 특성(特性)은 그들의 값이 임의의 시각에서 미리 주어질 수 있다는 것이다.
레포트/공학기술
Download : 200822_랜덤진동기초.hwp( 72 )
순서
200822_랜덤진동기초,공학기술,레포트
200822 랜덤진동기초
자연 현상에서 랜덤(진동)이란 무엇인가로부터 출발하여 프로세스, 정상 상태, 시간 mean or average(평균) , 앙상블 mean or average(평균) , 에고딕 프로세스, 자기 상관 함수, 파워 스펙트럼 밀도(PSD), 가우스 랜덤 프로세스 등 랜덤 진동과 관련되는 용어들을 예제와 함께 상세하게 說明(설명) 하고 있다. 지진 강도가 시간의 함수로 측정(測定) 된다고 하더라도 하나의 지진 기록은 다른 지진과는 차이가 있을 것이다. 본 내용은 필자가 학창 시절에 랜덤 진동을 이해하기 위해 엄청 힘들었던 내용이기도 하다. 우리는 랜덤 해석을 위해서 통계적으로 접근하는 도구를 개발하고자 한다.
설명
자연 현상에서 랜덤(진동)이란 무엇인가로부터 출발하여 프로세스, 정상 상태, 시간 평균, 앙상블 평균, 에고딕 프로세스, 자기 상관 함수, 파워 스펙트럼 밀도(PSD), 가우스 랜덤 프로세스 등 랜덤 진동과 관련되는 용어들을 예제와 함께 상세하게 설명하고 있다. 그래서 이런 도구들을 이용하여 랜덤 가진에 대한 선형 시스템의 응답을 구할 수 있다
본 보고서는 상기의 資料 설명(說明)에서 언…(투비컨티뉴드 )
다. 많은 랜덤 현상들은 데이터들을 통계 값으로 표현된다는 점에서 어떤 패턴을 보이게 된다된다. 주된 이유는 현상에 effect(영향) 을 미치는 요소들이 단순하게 많기 때문이다 future(미래) 시각에서 출력이 예측될 수 없는 현상을 비결정론적(Nondeterministic) 그리고 랜덤(Random)이라고 한다. 만일 가진이 통계적 규칙성을 보이면 응답도 그렇다. 그런 시간 함수들을 결정론적(Deterministic)이라고 한다. 랜덤 가진에 대한 응답도 랜덤 현상이다.
그러나 물리적인 현상들이 명확하게 시간으로 나타낼 수 없는 경우가 많이 있다 그런 현상의 예시들은 제트 엔진 소음, 거친 바다의 파고, 지진의 강도 등이 있다 그리고 우리가 잘 아는 주사위 던지기가 있다 현상을 묘사하기 위한 변수들의 future(미래) 시각에서 값을 예측할 수가 없다는 의미이다. 주사위를 던져서 어느 눈이 나올 확률이 1/6 인 것을 알고 있듯이 말이다. 그러므로 새로운 해석 방법이 적용되어야 한다. 이런 차이의 이유는 많고 다양해서 측정(測定) 을 통해서 밝힐 수 있는 내용이 아주 적다. 본 내용은 필자가 학창 시절에 랜덤 진동을 이해하기 위해 엄청 힘들었던 내용이기도 하다. 이런 경우에 가진과 응답을 결정론적인 묘사보다는 발생 확률의 항으로 묘사하는게 훨씬 더 쉽다.
