舰用燃气轮机框架模型的模态参数识别

本文采用一次有理正交多项式－多模态曲线合法对一舰用燃气轮机框架模型进行了实验模态分析，以Ｆｏｒｓｙｔｈｅ复合交多项式作为频响函数的理论值，用实测的频响函数建立系数矩阵，来寻找使目标函数最小的最优值，本文在ＨＰ９８２６微机上建立了建立了测试，数据采集及参数识别等系统识别软件，给出了具有工程实用意义的前五阶振动模态参数，识别结果和有限元计算相比较，令人满意。     

复杂封闭空间有源消声系统的建模新方法

针对具有两个弹性板的复杂封闭空间的有源消声系统。提出了一种新的建模方法。计算机仿真与实验结果验证了这一方法的正确性。该方法拓宽了利用结构声辐射进行有源消声的范围，可适用于任意形状的封闭空间。     

第五届国际模态分析会议在英国举行

第五届国际模态分析会议(5th IMAC)于1987年4月6日至9日在英国伦敦帝国理工学院举行,460多位来自26个国家的结构动力学专家出席了会议。会议录用论文约252篇,其中我国学者的论文45篇,约占17.6％,大会报告的主要论题有:①实验方法现状及回顾;②结构的动态修改;③模态数据的处理;④模态测试方法;⑤地震;⑥旋转机械的模态技术;⑦结构的建模;⑧子结构化;⑨噪声/音响;⑩实验技术;(11)车辆动力学;(12)空间结构;(13)机械诊断;(14)解析方法;(15)非线性结构;(16)设计方法;(17)阻尼;(18)传感器和测试设备;(19)有限元分析;(20)模态分析软件;(21)船舶结构。这里,空间结构、非线性结构、模态分析软件以及船舶结构,是此届IMAC引入的新课题,它们进一步开拓了模态分析和测试技术和理论研究和应用范围。除了空间结构、噪声/音响等个别几个组之外,几乎每个组都有我国学者的论文,与会代表对我们的报告很感兴趣,     

脉冲响应函数估计方法的改进

脉冲响应函数(IRF)的估计是一项有重大理论和实践意义的工作,但是,该项研究并未引起足够的重视,这与其拥有的价值很不相称。本文在分析频响函数(FRF)的实部和虚部特性基础上,提出用虚部变换取代经典的FRF付氏逆变换.数据模拟算例和试验数据处理表明,虚部变换法大幅度地提高了IRF的估计精度。而且,该方法还有效地提高了变换效率.     

用一种新的调谐式动力消振器抑制van der Pol振子的自激振动

本文提出了一种新的抑制自激振动的方法，建立了整修 并以ｖａｎ ｄｅｒ Ｐｏｌ振子为例子，用数值模拟计算它的抑制自激振动的能力，并与普通动力消振器相比较，得出这种减振装置能很好地抑制自激振动。     

有限元模型动力修正中的不同优化方法之比较

本文将介绍在试验和分析相结合方法中，即用迭代的算法使数值分析计算结果逐渐地逼近实验结果以修正数值模型的方法中所用到的主要估算或优化算法，重点放在它们的哲学思想上，不同的哲学可能导致一处确定必珠优化算法，也可能导致一种统计估算方法，或者是二者的混合算法，各种算法的推导，应用，局限性，以及它们之间的内在关系都在本文中作了论述。     

梁结构耦合点处的振动功率传输关系

不同形式的波在结构中传输时携带着不同的振动能量。作为复杂结构的基本组成部分 ,以任意角度耦合的二叉梁、三叉梁等典型的梁结构 ,其中的波动在梁臂的交点 (耦合点 )处将产生转变。本文从波动的角度讨论了在这些典型梁结构中的振动功率传输特性 ,得到了一些有价值的结论 ,对于振动控制和结构优化设计具有重要的意义     

D.J.EWINS教授——“模态试验:理论和实践”一书的著者

D·J·EWINS(常常翻译成尤因斯)教授是英国帝国理工学院比较年轻的教授。早在中学时代,他就获得过诺贝尔奖学金。63年大学毕业后,曾去泰国工作过。因而,他对东方文化有一定的了解。后进入剑桥大学三一学院(Trinity College)攻读博士学位,于1966年以“带叶片轮盘的振动研究”获得博士学位。以后,他一直致力于透平盘、片耦合振动、机械阻抗以及模态分析和试验研究。至今已公开发表论文达50多篇。他于1983年荣升为美国帝国理工学院振动的工程教授。     

一种检测低信噪比响应信号的广义维纳滤波方法

根据所测动态响应信号拟合系统模型时,一个重要的问题是:在低信噪比的情况下如何提高系统参数的估计精度。采用线性平均方法能适当提高信噪比,但在一般试验条件下,据此所获得的部分系统参数仍具有较大的误差。本文采用了时域广义维纳滤波方法对测取的动态信号进行预处理,以尽可能少的激励次数,从较高的背底噪声中检测出真实信号。文中还说明了适用于工程系统测试中噪声功率估计的滤波器分组方法。以悬臂梁的模态测试及分析为例,检验了该方法的有效性。试验表明,作振型分析时,因测点信号信噪比低而导致数据误差大的问题得以解决,这对实验模态分析是具有重要意义的。所完成的计算机-FFT 谱分析器信号预处理程序有很大的实用价值。