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压缩感知在轴流压气机周向模态识别中的应用 总被引:3,自引:2,他引:1
研究了将压缩感知应用于轴流压气机管道周向模态识别的方法。采用数值实验的方法对稀疏模态信号进行压缩感知分析。对确定性信号,讨论了信号欠采样因子和感知常数对不同稀疏比信号重构成功率的影响,当感知常数大于3.5时,感知成功率超过90%;对未知信号,随机选取测量矩阵在感知失败时信号的模态分布没有规律。在此基础上,将Nyquist-Shannon采样定理和压缩感知方法结合,提出了轴流压气机管道周向模态传感器双均布测点布置方式,发现了其感知的成功与否与信号模态数的差值和测点数相关,选择合适的测点数,可用于基于动静干涉的压气机周向模态的可靠重构。讨论了双均布测点分布的鲁棒性,发现任意减少3个测点时仍可保证研究对象中至少5个叠加模态的成功感知。最后,将压缩感知方法应用于轴流压气机管道周向模态识别,成功感知到了基于Tyler-Sofrin的轴流压气机高阶动静干涉模态。该研究为轴流压气机管道模态分析和测量提供了新的实验数据处理方法。 相似文献
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针对火箭发动机界面胶接质量检测中的回波信号微弱问题,通过利用兰姆波在单层各项同性介质中的位移分布公式,讨论了S0、A0、S1和A1这四种模式兰姆波在发动机钢壳中传播时的能量分布情况,并从理论上和实验中证明了S0和A0模式的声波能量集中于钢壳表面,且横波分量占主要成分,能够将声能最大限度地传入内部包覆层中。因此选择S0和A0模式兰姆波进行检测,能够增强深层回波信号能量,为胶接质量分析提供更有效的信息。 相似文献
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E.E. Antonova 《Advances in Space Research (includes Cospar's Information Bulletin, Space Research Today)》2008,41(10):1677-1681
High level of turbulence is one of the main peculiarities inherent to magnetospheric dynamics. Mechanisms for generation of magnetospheric turbulence are analyzed. The instabilities in the plasma pressure distribution are examined as source of large and medium scale modes in the turbulence spectra. Large-scale modes (which scales are comparable with scale of the magnetosphere) lead to convective transport of the magnetospheric particles. Excitation of such modes is analyzed being based on the suggestion of the existence of week instability in the distribution of plasma pressure. 相似文献
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采用积分的思想,将曲面机匣看作由若干圆柱机匣积累而成,将曲面机匣振型数据插值到一个圈数×点数×层数的三维像素空间内,能够实现径轴向Tchebichef矩(RAT矩)对曲面机匣模态振型的识别。利用RAT矩函数从曲面结构模态振型数据提取矩特征值,实现对振型数据的压缩,基于矩特征值的相关性分析能够很好地描述重模态现象,弥补了传统模态置信准则(MAC)值对于重模态描述的缺陷。进而将矩特征值代替振型数据,作为目标函数,应用于模型修正。矩特征值的数据量远小于振型数据,能够提高计算效率、避免修正结果不收敛。考虑到工程部件大多非完全轴对称,以一个带有非对称凸台的航空发动机机匣为例,基于RAT矩进行模态计算、相关分析和模型修正,发现同时利用频率与RAT矩进行模型修正,相关性有明显的提升,例如第9阶模态的相关性由35.35%提升到67.21%。各阶模态对的频差也都明显降低,最大频差由14.56%降至9.09%。证明了RAT矩函数能够应用在三维曲面非对称机匣的模型确认中。 相似文献