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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 93 毫秒
1.
将悬臂结构损伤识别柔度矩阵法和振动时域响应信号时频分析方法相结合,利用柔度矩阵与结构参数间的线性关系,引入突卸荷载激励下振动响应的WVD时频分布信号项幅值向量,通过求解损伤系数方程来识别集中质量型输电塔结构的损伤位置和程度。算例分析表明,所提出的方法通过一次测量就能准确地识别出结构单个或多个损伤的程度,并具有良好的抗噪性。  相似文献   

2.
从模态识别基本原理出发,对脉冲激励下的时-频域响应、谐振激励下的时域响应的表达式进行推导,找到了其时-频域下的幅值关系,认为一定条件下谐振响应中伴随自由振动成分短时间内难以衰减,指出谐振激励力幅值与脉冲力幅值相等时,脉冲响应频谱对应频率下的幅频与谐振下的强迫振动幅值相等。在建立响应等价关系的基础上,推导了仅通过脉冲响应频谱上有限个谱线信息所确定的某阶模态阻尼比的计算公式。利用船体梁模型验证了响应预报及阻尼比估算的准确性。完成了2块不同材料典型船体板单元模型的前8阶模态阻尼比测试,通过数值计算结合试验响应频谱验证了方法的快速性、可靠性。  相似文献   

3.
基于量子遗传算法的钢管焊接结构焊缝损伤识别   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用从发射台骨架试验模型获取的模态参数,选择识别结果中精度较好的模态频率作为模型修正的基准频率.通过对待修正参数的灵敏度分析,运用ANSYS和MATLAB软件对有限元模型进行了修正.以实测模态和计算模态之间的误差建立一个带约束边界的非线性最小二乘目标函数,将损伤识别问题转化为优化问题,引入量子遗传算法处理模态参数,进行结构的损伤识别.为了让量子遗传算法更适用于结构工程损伤识别领域,提出了改进的动态策略调整量子门旋转角.以有限元模型焊接结点单元组弹性模量的降低模拟焊缝损伤,并假定了损伤工况,对发射台骨架模型的数值仿真及试验研究表明:该损伤识别方法识别效果较为理想,为解决这种复杂焊接结构焊缝损伤识别问题提供了新的思路.  相似文献   

4.
针对大型结构局部损伤识别指标灵敏度不高的问题,提出了基于模态应变能曲率差的结构损伤识别方法。利用局部结构的振型和质量矩阵以及固有频率,求出单元模态应变能曲率差,并将该指标应用于损伤识别中。数值算例表明:该指标可以有效地定位损伤,并能定性描述损伤程度,且具有一定的抗噪性能。最后,将该方法应用于某发射台模型损伤识别的试验研究中,实测数据分析验证了该方法的有效性。  相似文献   

5.
船舶轴频电场等效源强度计算方法   总被引:3,自引:2,他引:1       下载免费PDF全文
为了利用水平时谐电偶极子对实际船舶的轴频电场进行建模,需要确定等效偶极子的源强度和位置。针对安装有外加电流阴极保护系统的船舶,通过分析轴频电场产生的物理机理,明确了等效源是两个方向相反的水平时谐电偶极子叠加的结果。在此基础上,提出一种轴频电场等效源强度计算的实用方法,即可通过反演测量静电场得到的静态偶极子源强度、轴频电场信号包络最大值与静电场信号幅值的比例系数综合确定,且等效源位置与静电场偶极子的位置相同。船模试验证实了所提方法的有效性。  相似文献   

6.
在复模态分析和参数辨识的基础上,对部分可辨识振动系统的载荷识别问题进行了研究,提出了基于部分可辨识复模态参数的载荷恢复方法。恢复模型存在幅值模糊和相位模糊,不存在排列模糊。数值仿真验证了该方法的有效性,并讨论了提高恢复精度的方法。  相似文献   

7.
基于子结构思想,通过对框架结构中子结构的边界施加虚拟的数值支座,限制子结构边界的位移,把子结构从整体结构中隔离出来.运用提出的模态柔度曲率差方法对予结构进行了损伤识别.结果表明:该方法仅需低阶模态参数即可进行损伤识别,不论对单一位置损伤,还是多种共存的损伤,均具有损伤定位的能力,并能定性反映损伤程度.与已有的柔度差、柔...  相似文献   

8.
通过对有脱空缺陷的方钢管混凝土柱试件进行瞬态冲击作用下的检测试验,提出了根据振动信号频率变化、频谱峰值和WVD时频分布中频率的时间连续性等特征来进行脱空检测的新方法。基于WVD时频分布特性,提出了使用平均频率作为脱空判别指标。结果表明:当方钢管混凝土柱存在脱空,振动信号的平均频率发生明显降低,频谱图中频率成分简单,归一化频谱峰值高,在WVD时频分布三维图上呈现沿时间轴连续的偏平峰。说明该方法对检测方钢管混凝土柱脱空具有一定的有效性。  相似文献   

9.
高阶累积量的模态参数辨识方法能够消除高斯噪声的影响。但基于传统的高阶累积量降阶方法的子空间模态参数辨识方法具有一定的缺陷。为此,提出2种降阶方法用于高阶累积量的子空间模态参数辨识方法,并对这2种方法进行了比较。利用主切片方法对某变截面轴进行了模态参数识别,获得了与有限元法相一致的计算结果,从而证明了该方法的可靠性。该方法的辨识质量较高,能够用于一般结构的模态参数辨识。  相似文献   

10.
对弯管结构进行损伤识别,采用模态柔度比结构的频率或位移模态更灵敏,且模态柔度仅需结构的低阶频率和振型就可准确地计算。采用有限元方法,以一弯管为仿真算例,以结构模型的单元刚度的下降来模拟损伤。结果表明:弯管结构的模态柔度具有方向性,弯管所在平面x、y方向柔度求解的模态柔度曲率差不能对弯管进行频率损伤识别,垂直弯管所在平面z方向柔度不仅可以对弯管进行单处、多处的损伤定位,而且可以对同一位置的损伤程度进行定量分析。  相似文献   

11.
海洋环境中基于WVD的LFM信号检测方法   总被引:5,自引:0,他引:5       下载免费PDF全文
海洋环境中弱信号的谱与海杂波的谱相混叠 ,目标和背景的位置差异很小 ,经典的频域或空域处理对海杂波中弱信号的检测难以奏效。鉴于Wigner-Ville分布 (WVD)对线性调频信号 (LFM )具有时频聚集性这一特点 ,提出了一种海洋环境中基于WVD的LFM信号检测方法。利用雷达采集的真实海杂波数据 ,在不同信杂比的条件下 ,研究了该方法与经典频域法在信号检测中的差别。通过实验分析 ,与经典方法相比 ,该方法具有明显的优越性 ,且信杂比达到 -14 . 3dB时 ,其仍能很好地对信号进行检测。  相似文献   

12.
分段相关累加算法提取直扩信号伪码周期   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对低信噪比直接序列扩频(DS/SS)信号伪码周期难以检测的问题,特别是加信码的直扩信号,提出了一种新的分段相关模值累加检测方法和相应的快速算法。计算机仿真表明,在信号带宽内信噪比为-12 dB时,能够快速有效地检测直扩信号的伪码周期。  相似文献   

13.
为研究不同密度弹丸对武器装备的损伤,建立弹丸侵彻多层靶板的有限元模型,对不同密度弹丸侵彻多层靶板进行仿真试验。不同于传统的宏观破口尺寸损伤表征参数,引入等效应变及等效应力幅值来精确描述靶板损伤,并提出了一种基于多元统计分析对靶板损伤进行评估的方法。计算结果表明:利用该方法所得到的评估结果与理论分析结果完全一致。这说明基于多元统计分析的靶板损伤评估方法是切实可行的,可以进一步应用于装备损伤评估与易损性研究中。  相似文献   

14.
为探索有效实用的结构损伤检测方法,运用分形理论直接对结构振动信号进行关联维数分析,通过度量系统输出的奇异性来识别结构的局部损伤,提出了基于振动响应关联维数的结构损伤检测方法.简支梁损伤算例结果表明,该方法能够准确地检测出梁式结构单个和多个不同程度的损伤位置,同时关联维数指标变化值会随着损伤程度的增加而增大.与曲率模态指...  相似文献   

15.
为了研究弹丸对武器装备的损伤,建立弹丸侵彻多层靶板的有限元模型,对不同初速弹丸侵彻多层靶板进行仿真试验,引入等效应变及等效应力参量以精确描述靶板损伤,提出一种基于多元统计分析对靶板损伤进行评估的方法。结果表明:利用该方法所得到的计算结果与理论分析结果完全一致。这说明基于多元统计分析的靶板损伤评估方法能够正确地评价仿真实验中目标靶板的战损程度,因而可以进一步应用于装备侵彻损伤评估与易损性研究中。  相似文献   

16.
为了研究爆炸冲击波对武器装备的损伤,建立了炸药爆炸冲击靶板的有限元模型,对不同厚度靶板在确定爆炸冲击环境下的损伤进行了仿真试验。不同于传统的宏观破口尺寸损伤表征参数,引入了等效塑性应变来精确描述靶板损伤,并提出了一种基于主成分分析理论对靶板损伤进行评估的方法。结果表明:利用该方法所得到的计算结果与理论分析结果完全一致。这说明基于多元统计分析的靶板损伤评估方法是切实可行的,可以进一步应用于装备爆炸损伤评估与易损性研究中。  相似文献   

17.
基于独立分量分析和神经网络的钢结构损伤识别方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
为了有效剔除钢结构振动信号中的噪声,提取用于损伤识别的特征量,采用独立分量分析方法分离统计独立信号,同时得到表征结构损伤状态的混合矩阵,然后将混合矩阵作为特征量输入至神经网络进行训练,最后将训练好的神经网络作为分类器进行结构损伤识别.在冲击载荷作用下,针对钢框架结构模型进行了不同损伤部位的振动实验,结果表明:基于独立分量分析和神经网络的损伤识别方法具有较高的识别率和可重复性,而且实现简单,在结构损伤识别领域具有较大的应用潜力.  相似文献   

18.
利用建立的饱和多孔介质中热弹性波的弥散方程,研究了平面p波在自由界面上的反射问题,获得反射系数的表达式。通过算例分析了饱和多孔弹性介质的热膨胀系数对p1波传播速度的影响,进而考虑界面透水与不透水两种工况,讨论了不同频率、入射角和表面排水条件对各反射波幅值的影响特性。结果表明:热物性参数对波的传播有一定的影响,频率、入射角和表面排水条件对两类压缩波、剪切波和热波的反射幅值的影响较大。  相似文献   

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