| Název: | Korelační kritéria pro akustická a dynamická data |
| Další názvy: | Correlation criteria for acoustic and dynamic data |
| Autoři: | Brabcová, Eva |
| Vedoucí práce/školitel: | Friesl Michal, Mgr. Ph.D. |
| Oponent: | Šedivá Blanka, RNDr. Ph.D. |
| Datum vydání: | 2018 |
| Nakladatel: | Západočeská univerzita v Plzni |
| Typ dokumentu: | diplomová práce |
| URI: | http://hdl.handle.net/11025/46815 |
| Klíčová slova: | modální analýza;dynamická měření;modal assurance criterion a zobecnění;lineární regrese;statistické testy |
| Klíčová slova v dalším jazyce: | modal analysis;dynamic measurements;modal assurance criterion and generalizations;linear regression;statistical tests |
| Abstrakt: | Práce je zaměřena na statistické metody pro porovnání dat z akustických a dynamických měření a simulací. Nejprve jsou představeny modální analýza a statistické metody, poté zobecněna vybraná srovnávací kritéria. V případě porovnání dvou datových sad se především věnujeme stanovení a zahrnutí matice tuhosti a rozšířením zachycujících rozdílnosti v datech. Hlavní výsledky se týkají případu vícero dat, kde jsou základní kritéria zobecněna pomocí regresních modelů pro porovnání a detekci rozdílností pro více vstupních dat. Součástí práce jsou také ukázky kritérií aplikovaných na reálná data. V rámci práce byla vytvořena aplikace, napsaná v Python~3.6, pro účely společnosti ZF Friedrichshafen AG a proto je připojena rovněž dokumentace k aplikaci. |
| Abstrakt v dalším jazyce: | This thesis is devoted to statistical methods for comparing data from acoustic and dynamic measurements and simulations. Firstly, the modal analysis and statistical methods are introduced, then chosen comparative criteria generalized. In the case of two data sets comparison, we primarily focus on acquirement and inclusion of a mass matrix and extensions for capturing differences in the data. The main results concern the case of multiple data sets, where the basic assurance criteria are generalized through regression models for comparison and differences detection for more input data. Demonstrations of the standard and improved criteria applied on real data are also provided. Within the thesis, an application, written in Python~3.6, for ZF Friedrichshafen AG usage was created as well and the documentation for the application is attached. |
| Práva: | Plný text práce je přístupný bez omezení |
| Vyskytuje se v kolekcích: | Diplomové práce / Theses (KMA) |
Soubory připojené k záznamu:
| Soubor | Popis | Velikost | Formát | |
|---|---|---|---|---|
| DP_Brabcova.pdf | Plný text práce | 8,8 MB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
| PV_Brabcova.pdf | Posudek vedoucího práce | 679,23 kB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
| PO_Brabcova.pdf | Posudek oponenta práce | 1,02 MB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
| P_Brabcova.pdf | Průběh obhajoby práce | 24,68 kB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam:
http://hdl.handle.net/11025/46815Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.