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基于截断GSVD方法的桥梁移动荷载识别 被引量:12

Identification of dynamic axle loads on a bridge based on truncated generalized singular value decomposition
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摘要 针对移动荷载识别系统矩阵的病态问题,通过引入正则化矩阵,提出采用截断广义奇异值分解法(TGSVD)识别桥梁移动荷载,并与时域法(TDM)识别结果比较。两轴移动荷载识别结果表明,TGSVD具有识别精度高、抗噪能力强、识别结果受响应类型及响应组合影响小等优点。对将TGSVD应用于现场移动荷载有重要意义。 Aiming at ill-posed problems of solving moving force identification system matrix, a truncated generalized singular value decomposition(TGSVD)algorithm for moving force identification was developed by introducing regularization matrix.The numerical simulation of two-axle moving force loads showed that the proposed method TGSVD has many good properties compared with the time domain method(TDM),such as,higher identification accuracy,robust noise immunity and less effect of response type and response combination on its recognition results,it is beneficial to the application of TGSVD in field identification of dynamic axle loads on a bridge.
作者 陈震 余岭
出处 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2014年第10期97-100,130,共5页 Journal of Vibration and Shock
基金 国家自然科学基金项目(51278226) 华北水利水电大学高层次人才科研启动项目(001331) 国家级大学生创新创业训练计划项目(201210078047)
关键词 移动荷载识别 病态问题 时域法 截断广义奇异值分解法 moving force identification ill-posed problem
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