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弹性结构的刚度和质量分布的微小变化,会引起固有频率的微小变化。本文采用小参数法和变分原理相结合的方法分析固有模态的微扰。这比微分方程法和矩阵方法简单、直观,所得结果也更具有普遍性。 相似文献
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城市排水设施的服役可靠性成为越来越重要的工程问题,高效率、自动化、大规模的管道缺陷智能检测是城市排水设施建设和管理的迫切需求和重要发展趋势。近年来深度学习技术发展迅速,为排水管道缺陷检测提供了新方法。然而,数据量不足和样本不均衡是深度学习模型普遍存在的问题,影响模型的泛化能力和识别鲁棒性。基于当前先进的生成对抗网络(StyleGAN),提出了一种高质量的排水管道缺陷图像合成方法,以解决训练样本问题。进一步采用卷积神经网络算法,借助迁移学习和预训练模型(SqueezeNet网络)实现管道缺陷识别,提升模型识别效率,并对合成图像进行效果验证。结果表明,StyleGAN能高效合成高质量的缺陷图像,识别模型的平均精度达到90.0%(对树根、错口、残墙坝根和障碍物的精度分别为99.7%、92.3%、87.7%和81.7%)。借助生成对抗网络实现数据增强,为深度学习模型训练提供了一种有前景的方法,具有重要的应用意义。 相似文献
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本文利用变分厚理证明了对称结构在对称载荷(或反对称载荷)作用下,其变形为对称(或反对称);对自由振动,对称结构存在由对称固有振型和反对称固有振型组成的完备的固有振型系。这为减少对称结构静力、动力词题的数值计算工作量提供了理论依据。 相似文献
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结构损伤识别技术是结构健康监测的核心技术,也是健康监测的重难点之一。工程测量中受测量环境和技术的影响,很难获得完备的实验数据。论文利用一种新型测量技术,数字图像相关性(Digital Image Correlation,以下简称"DIC")技术,来提高模态应变能的识别精度。首先运用DIC技术和传统加速度传感器两种测量手段来获取固有频率和模态振型,实验结果表明,DIC技术获取的频率和振型与加速度传感器基本一致;随后对网壳结构进行基于DIC的模态应变能损伤识别分析,参数识别法获得模态振型及利用振型拟合得到的转角代入损伤识别指标进行损伤识别,结果表明,基于DIC的模态应变能损伤识别法能够有效进行损伤定位识别,且识别精度较好。 相似文献
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该文利用等效方法将由众多杆件构成的、离散的空间直线式桁架等效为连续梁,对等效梁附加NES(非线性能量阱)的桁架结构进行瞬态减振研究。通过等效方法将梁式桁架结构建模为等效线性连续系统(有限长度梁),并用有限元模型对其进行了验证。建立了含NES附件的等效悬臂梁的振动控制方程,并采用伽辽金法进行离散,分别分析了附加和不附加NES附件的梁在外激励下的横向振动位移响应。通过计算NES附件附着在结构的不同位置条件下的外激励响应,研究了NES对结构的振动抑制作用。此外,还研究了不同质量的NES附件在不同位置时结构的外激励响应,得到了NES附加质量对减振效果的影响。从结果可以看到,NES附件可以减弱X型桁架在瞬态激励作用下的响应,且当NES附件的质量增加时,系统的振动振幅下降更快,NES附件的能源消耗效率更高。同时还对比了NES被动减振和线性刚度阻尼减振器(TMD)的减振效果。结果表明,在附加NES的结构中,在激励发生后的5 s左右时,结构振幅的衰减就达到了可观的程度,振幅下降的趋势更为陡峭,体现了NES优于线性刚度阻尼减振的良好减振效果。并通过实验验证了不同质量的NES附件的衰减效果,在梁的自由端施... 相似文献
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