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相似文献
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1.
用振动测量数据最优修正振型矩阵与质量矩阵   总被引:1,自引:0,他引:1  
在实际工程中,由有限元模型得到的计算值与通过试验获得的测量值之间往往存在偏差,为了能够精确预测结构的动力响应,依据测量信息修正现有的动力模型是非常必要的。本文运用代数特征值反问题的理论和方法,研究了满足正交性条件的振型矩阵及质量矩阵的修正问题,得到了加权Frobenius范数意义下的最优修正矩阵。  相似文献   

2.
模型修正即为利用模态测量数据修正存在但不准确的有限元模型。本文在假定有限元模型的质量矩阵与刚度矩阵均为对称非负定矩阵,并且质量矩阵是精确的情况下,提出了一种修正刚度矩阵的新方法。该方法借助于矩阵的Kronecker积与拉直算子,把需修正的变量分离出来直接对其进行修正运算,得到了满足特征方程与正交性条件的最逼近有限元刚度矩阵的唯一修正矩阵。该方法不仅保证了修正矩阵带状稀疏的特点,而且修正过程简单易行。数值例子验证了该方法的有效性。  相似文献   

3.
袁永新  戴华 《振动与冲击》2006,25(6):154-156
提出一种基于不完全模态测量数据同时修正有限元质量矩阵与刚度矩阵的有效数值方法。运用代数特征值反问题的理论与方法,得到了满足正交关系及特征方程的最逼近有限元质量矩阵及刚度矩阵的唯一的修正质量矩阵与刚度矩阵(最优修正矩阵)。该方法有一个简洁的表达式,修正过程简单而且容易实现。数值算例表明,修正模型与模态试验数据具有非常好的一致性。  相似文献   

4.
基于复模态实验数据的粘性阻尼矩阵的修正   总被引:1,自引:0,他引:1  
蒋家尚  袁永新 《振动与冲击》2007,26(5):74-76,80
在实际工程中,由有限元模型得到的计算值与通过试验获得的测量值之间往往存在偏差,为了能够精确预测结构的动力响应,依据测量信息修正存在的动力模型是非常必要的。考虑用不完备复模态实验测量数据修正粘性阻尼矩阵的问题。在假定分析质量矩阵与刚度矩阵是精确的情况下,通过求解一个约束最优化问题,得到了满足特征方程的加权Frobenius范数意义下的最优对称修正矩阵。  相似文献   

5.
在实际工程中,由有限元模型得到的计算值与通过试验获得的测量值之间往往存在偏差,为了能够精确预测结构的动力响应,依据测量信息修正现有的动力模型是非常必要的.本文研究结构动力模型修正中的一类对称矩阵反问题(IP-MUP):给定矩阵A=diag[ω~2_1,ω~2_2,…ω~2_p)∈R~(p×p),X=[x_1,x_2,…,x_p]∈R~(n×p),以及矩阵Mo,Ko∈SR~(r×r).求矩阵M,K∈SR~(n×n),使得MXA=KX,XTMx=Ip,且满足M([1,r])=M0,K([1,r)=K0,其中M([1,r]),K([1,r])分别表示矩阵M,K的前r阶主子矩阵.运用代数特征值反问题的理论和方法,文中给出了问题IP-MUP有解的充分必要条件;并在有解的情况下,给出了通解的显式表示.  相似文献   

6.
李光 《工业计量》1995,5(1):33-34
煤矿甲烷测量值的修正兖州矿务局李光甲烷俗称瓦斯,是煤矿井下安全生产的大敌,当其浓度为5.0%~15.0%CH4时,具有遇火爆炸的危险,其伤害力极强。所以,为保证井下生产及人员生命的安全,对甲烷浓度的监测已成为煤矿安全工作的首要任务之目前在煤矿井下通常...  相似文献   

7.
广义逆特征值方法在动力模型修正中的应用   总被引:6,自引:0,他引:6  
本文针对土木工程中理论计算的要求和特点,基于逆特征值理论给出了一种适合有限元动力模型修正的广义逆特征值方法,该方法在给出修正解的表达式基础上,要求修正解满足动力模型的力学特征,且仅需要少量试验数据,是一种简单、实用的有限元模型修正方法。  相似文献   

8.
基于环境振动测量值的悬索桥结构动力模型修正   总被引:20,自引:0,他引:20  
以主跨1385米的江阴长江公路大桥为背景,研究利用环境振动测量值进行悬索桥结构有限元模型修正的可行性。采用的模型修正方法以结构特值灵敏度分析为基础,通过迭代求解二次规划问题修正有限元模型参数。根据江阴长江公路大桥的设计图纸建立悬索桥三维有限元模型固有振动分析。同时利用大桥现场环境振动测量值得到一组结构实测模态参数,用以作为有限元模型修正的基准,根据结构特征值灵敏度分析结构选择了一组待修正结构参数并予以修正,修正后有限元模型的动力特征更加趋近于环境振动实测值,最后指出了模型修正不能完全消失大桥结构理论-实测频率差的可能原因。  相似文献   

9.
一种运用不完全模态试验数据的无溢出模型修正方法   总被引:1,自引:1,他引:1  
模型修正即为利用结构现场实测的振动信息修正不精确的有限元结构动力模型.鉴于测量的模态数据一般是不完整的,因此在进行模型修正时,希望测量的低阶模态数据融于修正模型而不改变原模型的高阶模态数据.这样的一种修正,如果可能,称为无溢出模型修正.在假定有限元模型的质量矩阵与刚度矩阵均为对称非负定矩阵,并且质量矩阵是精确的情况下,提出了一种无溢出有限元模型修正方法.该方法可使得修正模型仍为对称非负定、测试模态与测试频率融于修正模型、并且修正模型的剩余模态和频率与原模型一致.最后数值例子验证了该方法的有效性.  相似文献   

10.
吴德贵 《工业计量》2003,13(2):53-55
文章对液体质量流量计测量值含义进行了论证,并结合我国油品计量的实际,提出了使用过程中对测量值的修正方法,与此同时,还提出其他技术要求。  相似文献   

11.
文立华 《工程力学》1997,14(1):62-68
在本文中,以结构的正交特征方程等为约束条件,从求解带约束的拉格朗日函数极值入手,提出了一种用测试的模态参数辩识结构参数的方法.通过算例说明了本方法在模型中有不易测得的自由度或为聚缩模型时的应用.本文方法可用于复杂有限元模型的参数辩识.算例表明:本文方法有较大的误差修正范围,并且有良好的辩识精度.  相似文献   

12.
刘志刚  王芝秋 《工程力学》1993,10(2):111-116
本文利用求非完备振型集[φ]_(n×m)(m≤n)的Moore-Penrose广义逆,导出一组关于结构有限元动力模型[K_A]、[M_A]的修正公式。算例表明:本文的修正方法可明显改善理论分析模型的计算精度。  相似文献   

13.
结构有限元模型的实验结果修正   总被引:2,自引:1,他引:2  
本文在简要介绍了用实验模态分析结果修正结构有限元模型的全元素修正法后,结合一个算例演示了该方法的应用。计算和分析结果表明,经过修正的有限元模型与普通有限元模型相比能准确地反映结构的动态特性,说明了这种方法的可靠性和有限元动态模型修正的必要性。  相似文献   

14.
金浩  刘维宁  王文斌 《工程力学》2013,30(3):459-463
梯式轨枕轨道已成为控制地铁列车振动的有效措施之一,但枕下减振垫板的铺设形式如何影响梯式轨枕轨道的动力性能尚没有展开系统研究。该文通过多输入多输出模态测试方法,分析了枕下减振垫板的三种铺设方式对梯式轨枕轨道动力特性的影响。分析得出:现有的枕下减振垫板铺设方式,具有最小的一阶自振频率33Hz。单侧铺设10块枕下减振垫板的梯式轨枕轨道,具有最大的一阶阻尼比4.2%。三种枕下减振垫板铺设方式,梯式轨枕轨道前6阶阻尼比都具有先减小后增大的规律,一阶振型都沿轨道中心线对称。单侧铺设5块和7块枕下减振垫板的梯式轨枕轨道,二阶振型都沿轨道中心线反对称,和单侧铺设10块枕下减振垫板的梯式轨枕轨道正相反。分析结果为梯式轨枕轨道的工程应用提供了参考。  相似文献   

15.
大跨空间钢结构模态参数测试传感器优化布置   总被引:1,自引:0,他引:1  
滕军  朱焰煌 《工程力学》2011,(3):150-156
为了有效选择监控模态振型阶数,并使振型向量间夹角和测点振动能量同时尽可能大,提出了基于模态能量和白适应遗传算法的多目标传感器优化布置方法.首先,根据结构模态应变能的大小挑选出环境激励下结构的主要贡献模态,即优化时所取的监控模态.然后,根据单位刚度的模态运动能以及模态置信度矩阵构造新的适应度函数,利用自适应遗传算法对布点...  相似文献   

16.
利用模态试验参数识别结构损伤的神经网络法   总被引:30,自引:2,他引:30  
利用结构位移模态试验和应变模态试验参数和神经网络方法对结构损伤定位和定量辨识问题进行了研究。为获得对结构损伤更加敏感的结构损伤识别指标,在分析现有识别指标的基础上,提出了用于神经网络方法的六种基于结构模态试验参数的损伤识别指标,并对它们进行了实例识别和比较研究。它们均能对结构的损伤进行预报,其中应变类型的损伤识别指标对结构损伤的敏感度比位移类型的损伤识别指标高。  相似文献   

17.
利用ARMAX模型识别结构模态参数   总被引:3,自引:0,他引:3  
由振动系统的运动方程建立了描述系统输入、输出和噪声特性的外源自回归滑动平均 (ARMAX)模型。采用近似极大似然法估计ARMAX模型系数 ,克服了传统极大似然估计方法的高度计算复杂性 ,需要对参数的初值进行猜测的缺点。仿真结果表明本文方法鲁棒性较好。  相似文献   

18.
该系统为分布式测试系统,由二台前端数据采集与予处理机和一台中心数据处理机构成。具有低速、高速两种数据采集能力。每台前端机具有三十二路模拟信号来集、予处理、远程显示和数据通信功能,数据处理机主要完成前端机的初始化、数据通信、测试数据的实时处理和事后处理等任务。高速采集由高速A/D转换器实现,本系统可实现40kW/s的高速采集与测试数据的连续存盘。  相似文献   

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