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模糊聚类法在试验模态参数识别分析中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为了搜索系统的真实极点,将模糊聚类理论引入试验模态参数分析.根据极点之间内在的亲疏关系,将其 合理地聚为若干类,搜索每一类的最佳极点,即系统的真实极点,在稳态图中自动完成真实极点的选择.该方法 能够避免人为因素造成的识别误差,提高识别结果的可信度.在正交多项式曲线拟合和多参考点最小二秉复频 域识别系统中引入该方法,实现了稳态图中极点的自动选择,提供了真实极点选择的一种新思路.通过仿真和实 验证明了模糊聚类法对极点选择的可行性和稳定性. 相似文献
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在实际工程,特别是航天工程中,进行模态试验的结构,有时被迫对其整体或局部的材料采用非真实的。如运载器做模态试验时,为了安全,经常用某种其它液体取代液氢液氧燃料。还有的为了经济性,采用某种廉价材料代替昂贵的真实材料来制造试验模拟件。这些都是虚材料结构的模态试验。它们的共同问题就是,如何利用虚材料结构的模态试验数据提取(辨识)到真实材料结构的试验模态和频率。为此建立了一种基于动柔度的广义伽略金法,该方法还可以用于特征值重分析工作。 相似文献
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基于支持向量机的结构损伤程度识别研究 总被引:4,自引:0,他引:4
支持向量机(SupportVector Machine,SVM)是一种基于统计学习理论的机器学习算法,能够较好的解决小样本的学习问题,具有很优秀的回归特性。本文提出了一种基于支持向量机辨识结构损伤程度的方法,构造模态频率作为损伤标识量训练支持向量机对损伤程度进行预测,并以悬臂梁为例进行了仿真计算。结果表明:支持向量机是一种很有潜力的结构损伤识别方法,具有很好的应用前景。 相似文献
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针对在轨航天器低频密集和辨识时激励源有限且难于测量等特点,开展了适用于低频密集模态且不需激励信息的在轨航天器动力学参数辨识方法的研究,探讨了直接利用在轨响应数据在频域内辨识航天器动力学参数的技术;并根据在轨航天器低频密集特点,设计了在轨航天器动力学参数辨识仿真试验系统,对该辨识方法进行了试验验证。 相似文献
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