导读:本文包含了模态密集论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:阻尼比,密集模态,贝塞尔不等式,遗传算法
模态密集论文文献综述
赵晓丹,韩俊阳,孙黎明,王西富[1]（2018）在《基于贝塞尔不等式原理的密集模态阻尼识别》一文中研究指出密集模态广泛存在于振动响应信号中,然而密集模态的阻尼识别困难、精度低,密集模态阻尼的识别是目前研究的难点问题。提出一种识别密集模态阻尼的新方法,在密集模态附近建立一组基函数系,使用Gram-Schmidt方法将函数系正交化,通过内积运算,获取测得的振动响应信号在该标准正交系上的投影,采用遗传算法结合拟牛顿法优化搜索投影的最大值,运用贝塞尔不等式原理诊断出振动响应信号中各阶模态的固有频率和衰减系数,识别出各阶模态阻尼比。该方法不受模态密集程度的限制,经过仿真和实验验证,能够准确地诊断出密集模态阻尼比,具有理论和工程应用价值。(本文来源于《振动与冲击》期刊2018年20期）
顾红[2]（2018）在《基于频域的结构密集模态自动识别方法研究》一文中研究指出随着社会的发展,工程结构越来越多,结构的动力特性由结构的模态参数确定。一般通过对实测振动信号数据进行模态参数识别以获取结构模态参数,进而分析结构在役健康状态。考虑到运行模态分析在实际振动结构模态参数识别中的优势以及频域识分解法的优点,本文选用频域分解法识别结构模态参数。论文的主要研究工作及成果如下:(1)总结了频域识别法的优缺点,选用了适用于环境激励的频域分解法作为模态参数识别法进行研究。频域分解法识别出的模态频率、模态振型精度较高;但识别阻尼比时由于截断误差影响识别精度较低,本文以奇异向量在结构固有频率附近相关性极高为理论基础,对阻尼比识别方法加以完善,最终编程实现该方法,并用该方法对一个四自由度弹簧质量系统结构算例进行模态参数识别,结果表明该算法识别精度较高且阻尼比识别精度令人满意。但是频域识别法不能很好的解决结构密集模态问题。(2)文中分析了密集模态形成原因以及常见的容易出现密集模态的结构。对结构密集模态振型及频率的灵敏性进行了分析,依据结构扰动后密集模态对应的两阶振型在其子空间中旋转角度一致且具有边界这一特点,将其应用于实际工程结构密集模态参数识别中。文中按照密集模态在频域两个峰的混迭程度将其分为两类,以往的针对密集模态的参数识别方法只适用于混迭程度较低的一类,本文提出的以频响函数为基础的适用于密集模态的定阶方法,适用于需要提前定阶识别结果才能准确的频域识别法。(3)为有效解决结构密集模态识别问题,本文在频域分解法的理论基础上加以改进,该方法先对振动结构的加速度响应数据的互功率谱密度函数矩阵做奇异值分解,然后对各频率点第一个奇异值进行分析,通过求解并对比其峰值处奇异向量与其左右附近频率点的奇异向量间的角度,最终确定一个峰值处的模态阶数。并用一个含密集模态的叁自由度弹簧质量系统结构进行验证分析,算例表明,所提出的方法能有效解决两类密集模态。(4)为减少人为参与,能做到自动识别出结构的模态参数,从而为工程结构实时监测提供进一步可能性,文中采用尺度空间峰值检测法自动获取奇异值曲线峰值,并对改进的频域分解法设置参数范围,最后编程实现自动化。文中最后对一个实际桥梁的实测数据进行分析,模态参数识别结果表明,该方法能自动识别出实际工程中结构含密集模态的模态参数。通过对比同一天叁个时段的模态振型,验证了结构密集模态特性。(本文来源于《大连理工大学》期刊2018-06-01）
伍晓顺,邓华,孙桐海[3]（2018）在《基于优化阶跃激励的索穹顶密集模态测试方法》一文中研究指出针对索穹顶模态频率分布密集的特点,以经典的稀疏时域法(STD)为例,解释此类常规方法进行结构密集模态识别精度低的原因.为了提高识别精度,配合模态识别的时域法,提出基于优化阶跃激励的密集模态测试方法.该方法通过优化激励的布置和大小,增强结构自由振动中待识别模态的贡献且同时抑制邻近模态的贡献,采用遗传算法来寻求最优激励模式.利用Geiger索穹顶算例来考察方法的有效性.分析结果表明,优化阶跃激励可以使密集模态识别问题转化成为孤立模态识别问题,采用该方法可以有效提高索穹顶密集模态的识别精度.(本文来源于《浙江大学学报(工学版)》期刊2018年02期）
荣钦彪,刘昉,宿策[4]（2018）在《基于改进经验模态分解的HHT密集模态识别方法》一文中研究指出针对传统HHT方法不能有效识别密集模态的问题,提出基于改进经验模态分解(EMD)的HHT密集模态识别方法。EMD密频信号分解能力不足是限制HHT法识别密集模态的主要原因,因此在EMD分解过程中嵌入信号调频(FM)和模态解相关操作提升其分解密频信号的能力,称改进后的方法为调频—解相关模态分解(FM-DEMD)。以FM-DEMD分解取代传统HHT法中的EMD分解,得到改进HHT模态识别方法。仿真实验证明,传统HHT法和ITD法密集模态识别失效时,改进HHT法仍能准确地识别密集模态信息。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2018年12期）
董敏,苑佳,李灵锋[5]（2016）在《基于变调节因子的Morlet小波在密集模态辨识中的应用》一文中研究指出研究了基于Morlet小波的模态参数的识别方法。针对密集模态识别的问题,提出了通过引入带宽参数和中心频率两个变调节因子来调节Morlet小波的波形,提高了频域和时域的识别分辨率。使用MATLAB编程实现了算法的求解辨识过程,分析了所提算法中影响因子的作用。通过实例分析,对比了叁自由度线性阻尼系统基于小波变换算法和基于频响函数算法的识别结果,验证了小波变换算法的正确性;通过圆盘实验实际测试数据的试验模态分析结果,充分验证了所提算法在密集模态识别中的有效性。(本文来源于《应用力学学报》期刊2016年05期）
张英琦,乐贵高,马大为,冯国铜[6]（2016）在《基于Lanczos模态分析及密集度分析的发射装置轻量化研究》一文中研究指出针对某型号多管火箭发射装置轻量化设计,采用有限元法建立其刚柔耦合动力学模型,对轻量化前后的模态响应特性及其火箭弹发射密集度进行对比分析,验证了此轻量化设计的可行性。首先,对Lanczos迭代法在经典的特征值问题中进行了推导求解;其次,建立了某复合材料定向管的有限元模型,计算结果与此定向管样机模态试验结果进行对比分析,结果表明基于Lanczos迭代法的有限元模型求解模态是正确的;最后,根据轻量化设计要求,建立了2种材料火箭炮发射装置的整车有限元模型,采用Lanczos迭代法计算其模态特性,根据模态特性选择合理的射击间隔,并通过对比轻量化前后此发射装置火箭弹的射击密集度,验证了此轻量化设计的可行性。(本文来源于《弹道学报》期刊2016年02期）
徐俊杰[7]（2016）在《内积运算结合遗传算法识别密集模态阻尼的研究》一文中研究指出阻尼表征结构在振动过程中能量耗散的程度,是结构振动响应分析的重要参数之一,准确识别阻尼对提高结构的稳定性具有重要意义。阻尼值的识别精度和识别效率受诊断方法的影响较大。目前,阻尼的识别方法有很多,传统的阻尼识别方法限制条件多,且不能准确识别密集模态的阻尼比,无法完全满足实际工程的需要。改善阻尼识别方法,提高阻尼识别精度,一直是结构动力分析领域中的重要课题。本文总结了一些常用的阻尼识别方法,分析了这些方法的优缺点。重点介绍内积法识别阻尼的基本原理,内积法诊断阻尼的过程中忽略了信号负频率项的影响,识别精度受到采样时间和阻尼大小的限制。针对内积法识别阻尼时存在较多限制条件的问题,提出内积运算结合遗传算法识别阻尼的方法。从最基本的单自由度信号入手,考虑信号的负频率项,通过内积运算获得完整的目标函数,引入最优化方法中的遗传算法,优化搜索双变量目标函数最大值的最优解,获得信号的阻尼比。遗传算法二维变量全局优化搜索的策略提高了阻尼诊断的效率。本文方法识别过程简便,诊断结果不受采样时间和系统阻尼值大小的限制,是一种高精度的阻尼识别方法。在多自由度系统中,模态的密集程度是影响阻尼识别精度的主要因素。针对目前常用的阻尼识别方法不能有效识别密集模态阻尼的问题,在本文方法能够准确识别单自由度系统阻尼的基础上,提出内积运算结合遗传算法识别密集模态阻尼。根据密集模态信号的阶数,构造相关的函数系,离散化后的函数系进行施密特正交转化为标准正交向量系,将密集模态信号与标准正交向量系中的每一个向量做内积运算,得到用于求解阻尼的目标函数。引入帕斯瓦尔定理,将密集模态阻尼识别的问题发展为遗传算法优化搜索多变量目标函数最大值最优解的问题。优化搜索得到每阶模态对应的衰减系数和固有频率,从而诊断出密集模态的阻尼。该方法能有效地消除相邻模态之间的相互干扰,准确识别出密集程度很高的模态的阻尼比。仿真算例对本文方法进行了验证,将它与内积法以及传统的半功率带宽法进行比较。结果表明,本文方法识别结果不受采样时间和阻尼大小的限制,识别精度高。在密集模态阻尼的识别中,经过数据对比发现本文方法能够准确识别密集程度很高的模态的阻尼。验证了所提出方法的有效性和准确性,即使信号存在一定的噪声干扰,此方法的识别结果仍然准确。在实验中,将本文方法应用于发动机油底壳的阻尼识别。油底壳响应中存在一定程度的密集模态,通过对响应信号的分析和处理,本文方法准确识别出油底壳阻尼值,进一步验证了本文方法的工程实用价值。(本文来源于《江苏大学》期刊2016-05-01）
王海军,郑韩慈,周济芳[8]（2016）在《水电站厂房结构密集模态识别研究》一文中研究指出针对水电站厂房结构模态识别问题,建立了一种密集模态识别的组合方法。该方法通过将逆衰减指数窗和小波包分频结合,实现了降低振动信号的模态密集度,提高了模态分离的精度。振动信号模态分离后采用Random Decrement Technique(RDT)和Spare Time Domain(STD)方法识别水电站厂房结构的模态参数。以一大型地下水电站厂房结构为分析对象,对其原型振动测试数据开展了密集模态识别。结果表明,采用该组合方法识别结果与叁维有限元计算结果一致,且识别出的阻尼比也处在合理范围之内。(本文来源于《水力发电学报》期刊2016年02期）
徐晴晴,史治宇[9]（2015）在《基于改进EMD分解的时变结构密集模态的瞬时参数识别》一文中研究指出提出基于改进经验模态分解(EMD分解)识别含有密集模态的时变结构的瞬时参数的方法。通过波组信号前处理和正交化经验模态分解方法(OEMD)解决传统的EMD无法分解2个近频模态的固有模态函数(IMF)和IMF分量之间不正交这两个问题,将该方法应用于时变结构密集模态的瞬时参数的识别中,给出基于此方法识别时变结构密集模态参数的步骤,并通过一个含有密集模态的3自由度时变结构算例验证了该方法的正确性、有效性以及识别密集模态的优势。(本文来源于《机械科学与技术》期刊2015年08期）
郝光华[10]（2015）在《北极海冰密集度反演与季节性海冰双模态特征研究》一文中研究指出北极海冰是全球气候的重要组成部分,在全球变暖的背景下,近十几年来北极海冰快速减少。研究表明,近年多年冰面积和范围减少的速度快于总体海冰减少的速度,北极海冰融化期变长。而且北极海冰的年际变化主要体现在中央区边缘,即夏季的海冰外缘区,而不是通常意义下的冬季海冰外缘区。因此研究季节性海冰年际变化及其与大气的相互作用意义重大。季节性海冰的研究需要有良好的数据支持,然而目前尚无发布的季节性海冰密集度数据。因此为了实现本文研究目的,首先要获取较合理精确的北极季节性海冰密集度数据。海冰密集度是极区海冰监测的重要因素,目前由于微波数据具有较好的时空分辨率,是反演北极海冰密集度的重要数据,本文使用AMSR-E89GHz数据ASI反演算法得到的海冰密集度是目前能够获得的分辨率最高的微波数据。在以前的算法中往往使用固定的系点值,导致反演的海冰密集度会在低密集度区低估,高密集度区高估。本文实现了动态系点值ASI算法,更重要的是在统计开阔水系点值的时候考虑了云对系点值的影响,消除了云对系点值的影响,使得纯水系点值更接近真实状况。通过每天的系点值得到的反演方程在低密集度区增大了海冰密集度,在高密集冰区减小了海冰密集度,从而在一定程度上改善了微波数据的反演准确度。通过与选取的40幅北极冰边缘区和季节性海冰区域晴空条件下的MODIS 500m分辨率反照率数据计算的海冰密集度进行了比较验证。结果显示,在所有试验样本中,本文结果95%的样本平均差异比使用固定系点值ASI算法结果的小,而且75%样本的均方根差异比使用固定系点值ASI算法产品小。北极海冰密集度可以分析整体海冰的变化,但是近年来北极多年冰的面积和范围减少明显,由此产生的气候效应具有重要意义,因而北极多年冰的反演的精度至关重要。但是目前没有发布的多年冰密集度产品用以研究,本文较系统地总结分析了前人在研究论文中使用微波数据反演多年冰的叁种算法,NASA TEAM, Lomax和Wang算法。通过比较发现,这些算法都能够很好的反演北极总的海冰密集度,但是对于多年冰的反演有较大的差异,其中Wang和Lomax算法得到的多年冰面积在秋季和冬季过多而且变化明显,NASA TEAM算法得到的多年冰面积要稳定。本文在NASA TEAM算法的基础上改进了多年冰反演算法,同本文定义的参考多年冰面积相比,1-3月平均差异和均方根差异分别为0.75×106kmm2和0.79×106km2,9-12月平均差异和均方根差异分别为-0.11×106km2和0.17×106km2,同周平均的冰龄数据得到的海冰范围相比较,平均差异和均方根差异分别为0.69×106km2和0.84×106km2,进一步与逐日的冰龄数据进行比较,其平均差异和均方根差异分别为0.35×106kmm2和0.77×106kmm2,在四种算法中,本文算法的差异最小,但是海冰分类反演受到海冰表面性质等的影响,而且缺少更多的实测数据来检验,因而其反演结果还需进一步提高。近年北极海冰的变化主要体现在北极中央区边缘,为了研究北极季节性海冰的变化,使用本文算法反演的海冰密集度和定义的参考多年冰密集度计算得到的季节性海冰密集度数据对北极冬季季节性海冰年际变化进行了研究。通过对北极秋冬季季节性海冰EOF分解发现,2002-2012年期间北极季节性海冰变化的前两模态主要体现为2005年和2007年的季节性海冰距平。其中第二模态主要体现了北极海冰在2005年的一种极端变化,而第一模态不仅体现了北极海冰在2007年的变化,还体现了北极季节性海冰的从负位相到正位相的转变。通过比较发现,北极季节性海冰最主要的变化发生在北极太平洋扇区,在2007年,秋冬季季节性海冰距平发生位相转变,2007-2010年一直维持正位相,北极太平洋扇区秋冬季季节性海冰保持显着正距平。太平洋扇区表面温度最大异常也发生在2007年,从大气环流来看,2007年之后波弗特高压异常偏高有利于夏季太平洋扇区海冰的减少,而西风急流的减弱有利于夏季波弗特高压异常的维持,结合夏季海冰速度,顺时针的冰速分布有利于海冰离开太平洋扇区,因而会导致冬季太平洋扇区海冰转为正距平并且从2007年一直维持到2010年。(本文来源于《中国海洋大学》期刊2015-05-22）
模态密集论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着社会的发展,工程结构越来越多,结构的动力特性由结构的模态参数确定。一般通过对实测振动信号数据进行模态参数识别以获取结构模态参数,进而分析结构在役健康状态。考虑到运行模态分析在实际振动结构模态参数识别中的优势以及频域识分解法的优点,本文选用频域分解法识别结构模态参数。论文的主要研究工作及成果如下:(1)总结了频域识别法的优缺点,选用了适用于环境激励的频域分解法作为模态参数识别法进行研究。频域分解法识别出的模态频率、模态振型精度较高;但识别阻尼比时由于截断误差影响识别精度较低,本文以奇异向量在结构固有频率附近相关性极高为理论基础,对阻尼比识别方法加以完善,最终编程实现该方法,并用该方法对一个四自由度弹簧质量系统结构算例进行模态参数识别,结果表明该算法识别精度较高且阻尼比识别精度令人满意。但是频域识别法不能很好的解决结构密集模态问题。(2)文中分析了密集模态形成原因以及常见的容易出现密集模态的结构。对结构密集模态振型及频率的灵敏性进行了分析,依据结构扰动后密集模态对应的两阶振型在其子空间中旋转角度一致且具有边界这一特点,将其应用于实际工程结构密集模态参数识别中。文中按照密集模态在频域两个峰的混迭程度将其分为两类,以往的针对密集模态的参数识别方法只适用于混迭程度较低的一类,本文提出的以频响函数为基础的适用于密集模态的定阶方法,适用于需要提前定阶识别结果才能准确的频域识别法。(3)为有效解决结构密集模态识别问题,本文在频域分解法的理论基础上加以改进,该方法先对振动结构的加速度响应数据的互功率谱密度函数矩阵做奇异值分解,然后对各频率点第一个奇异值进行分析,通过求解并对比其峰值处奇异向量与其左右附近频率点的奇异向量间的角度,最终确定一个峰值处的模态阶数。并用一个含密集模态的叁自由度弹簧质量系统结构进行验证分析,算例表明,所提出的方法能有效解决两类密集模态。(4)为减少人为参与,能做到自动识别出结构的模态参数,从而为工程结构实时监测提供进一步可能性,文中采用尺度空间峰值检测法自动获取奇异值曲线峰值,并对改进的频域分解法设置参数范围,最后编程实现自动化。文中最后对一个实际桥梁的实测数据进行分析,模态参数识别结果表明,该方法能自动识别出实际工程中结构含密集模态的模态参数。通过对比同一天叁个时段的模态振型,验证了结构密集模态特性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
模态密集论文参考文献
[1].赵晓丹,韩俊阳,孙黎明,王西富.基于贝塞尔不等式原理的密集模态阻尼识别[J].振动与冲击.2018
[2].顾红.基于频域的结构密集模态自动识别方法研究[D].大连理工大学.2018
[3].伍晓顺,邓华,孙桐海.基于优化阶跃激励的索穹顶密集模态测试方法[J].浙江大学学报(工学版).2018
[4].荣钦彪,刘昉,宿策.基于改进经验模态分解的HHT密集模态识别方法[J].计算机应用研究.2018
[5].董敏,苑佳,李灵锋.基于变调节因子的Morlet小波在密集模态辨识中的应用[J].应用力学学报.2016
[6].张英琦,乐贵高,马大为,冯国铜.基于Lanczos模态分析及密集度分析的发射装置轻量化研究[J].弹道学报.2016
[7].徐俊杰.内积运算结合遗传算法识别密集模态阻尼的研究[D].江苏大学.2016
[8].王海军,郑韩慈,周济芳.水电站厂房结构密集模态识别研究[J].水力发电学报.2016
[9].徐晴晴,史治宇.基于改进EMD分解的时变结构密集模态的瞬时参数识别[J].机械科学与技术.2015
[10].郝光华.北极海冰密集度反演与季节性海冰双模态特征研究[D].中国海洋大学.2015