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51.
结构的损伤对其动力特性会产生一定的影响,利用结构损伤前后的模态参数的变化来进行结构的损伤识别是行之有效的方法。然而结构在完整状态下的模态参数很难得到,损伤程度更是难以确定。针对上述问题,提出一种基于损伤状态下的拟合曲率模态的损伤识别方法:首先通过损伤后的位移模态拟合出无损伤位移模态,然后根据拟合出的位移模态得到拟合曲率模态,基于损伤后的真实曲率模态相对于拟合曲率模态的突变来判别损伤位置;引入曲率相对改变量、损伤位置参数和模态阶数作为损伤样本的特征向量,通过支持向量机判断结构损伤程度。实例分析表明该方法能够对高桩码头排架结构的损伤进行识别。 相似文献
52.
53.
基于AR-EMD方法的扩展非平稳船舶运动极短期预报AR模型 总被引:1,自引:0,他引:1
准确的极短期预报技术能够提高对船舶摇荡运动敏感的海洋特种作业安全性和效率。自回归(auto-regressive,AR)预报模型由于其自适应性强、计算效率高而被广泛应用于船舶运动的极短期预报研究。但该模型基于平稳随机假设,因而在非平稳船舶运动的极短期预报中存在困难。针对非平稳船舶运动极短期预报,文章提出一种基于AR-EMD方法的扩展AR模型,称为EMD-AR预报模型。其中,AR-EMD方法是指在经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)的过程中,采用AR预报的方法处理端点效应问题。 EMD-AR预报模型将非平稳信号分解成若干平稳的固有模态函数分量及余项,然后对各个分量分别用AR模型预报,得到最终的预报结果,以此克服非平稳性对AR预报模型的影响。研究基于船舶试验数据将EMD-AR模型与线性AR模型、非线性支持向量机回归(support vector regression,SVR)预报模型进行对比分析,结果表明,AR-EMD方法能够有效处理船舶运动非平稳性对AR预报模型的影响,提高该模型的预报精度,且EMD-AR模型预报性能较线性AR模型和非线性SVR模型更优。 相似文献
54.
针对行星齿轮减速器,采用MIMO方法进行模态试验,将方案一(弹性绳悬挂)和方案二(弹性绳和充气轮胎混合支撑)两种形式下高频信号和低频信号得到的六组试验数据用LMS模态分析软件进行处理,得到七阶模态频率及其振型,及各阶模态的模态质量、模态刚度和模态阻尼等信息。最后分别对两种方案进行模态可信度和有效性分析,分析结果表明,两种方案在模态参数估计上都能取得相对合理的结果,方案二在获取低频模态信息方面效果较好,而方案一在获取高频模态信息方面效果较好,具体应用时应根据所关心的频段和模态参数选取不同方案的数据进行参考。 相似文献
55.
56.
分别对无稳定索和有稳定索的三塔斜拉桥进行了模态分析和反应谱分析.计算结果表明,稳定索的设置提高了三塔斜拉桥的竖向弯曲振型频率,降低了塔顶和跨中在地震作用下的位移反应. 相似文献
57.
58.
结合仿真、试验及集成优化技术,提出一种背门连接界面等效刚度的辨识方法。建立背门有限元模型,并对背门连接界面参数进行等效;分别对背门模态进行仿真分析和试验测试,并揭示引起仿真与试验结果差异的原因;通过集成优化技术对连接界面等效刚度进行多目标优化,使背门模态仿真值与试验值相一致。分析结果表明,背门连接界面等效刚度赋值存在偏差,经过参数优化得到合理的赋值,有效提升了仿真分析与试验测试结果的一致性,实现背门连接界面等效刚度从经验赋值提升到基于仿真和测试相结合的精确赋值。 相似文献
59.
60.