基于经验模态分解的单端BOTDA系统降噪方法研究

针对单端布里渊光时域分析(BOTDA)系统存在噪声大、信噪比较低等不足,提出一种基于经验模态分解的降噪方法。理论分析经验模态分解的降噪原理和少模光纤单端布里渊光时域分析传感原理,通过搭建的单端结构布里渊光时域分析温度传感系统,对经验模态分解的降噪效果进行对比分析。实验和仿真结果表明,经验模态分解算法对温度传感系统具有良好的降噪效果,降噪后信噪比提升了约3.06dB,温度测量精度提升了约0.98℃。

模态pushover分析方法的研究和改进

鉴于传统pushover方法不能考虑结构高阶振型的贡献,从而难以应用到高层结构中,有学者提出采用考虑多阶振型组合作用的模态pushover分析方法。本文通过考虑结构屈服后地震作用发生变化这一特性,对此方法进行了改进并通过算例进行了验证。结果表明本文改进的方法有很好的精度。

基于能量格式的模态Pushover方法及其应用

提出一种基于能量增量直接获得模态Pushover分析中能力谱曲线的改进方法。基于线性和非线性系统的能量平衡方程证明,模态荷载作用下结构的总输入能量全部转化为某阶单自由度系统的总能量,并推导了增量模态荷载作用下系统能量增量与谱位移增量及谱加速度增量之间的关系,据此直接获得能力谱曲线。根据能力谱曲线得到各阶等效单自由度系统特性,结合弹塑性反应谱计算结构地震响应。运用该方法对一座高墩大跨连续刚构桥进行分析,并与常规Pushover方法进行对比。结果表明,该方法得到的能力谱曲线稳定性好,避免了常规模态Pushover方法中能力谱曲线的多义性和扭曲问题。

能力谱方法在模态Pushover分析中的应用

目的研究高阶振型以及结构非线性的影响,提高常规Pushover方法的分析精度,避免进行复杂时程分析的过程.方法将能力谱方法以及非线性反应谱引入到模态Pushover分析中,通过评估各阶模态的性能点,按一定规则组合后可以得到结构的总反应.结果避免了模态Pushover分析中各阶模态均需要进行时程分析的过程,同时因为非线性反应谱的引入,使得该方法在结构进入非线性阶段以后仍然具有较好的适用性,推广了模态pushover分析方法的精度及广度,为该方法在工程应用中的推广起到一定的促进作用.结论改良后的模态Pushover分析方法具有较高的分析精度以及简便快捷的操作性,数据表明随着所取模态数量的增加,模态pushover分析方法的精度会逐渐接近时程分析的结果.

基于能量平衡的位移自适应多模态Pushover分析方法

为克服传统Pushover方法的局限性,提出了基于能量平衡的位移自适应多模态Pushover方法。这种方法结合了能量平衡方法和位移自适应Pushover方法,对所考虑的各个振型分别进行Pushover分析,然后将所得各个模态性能点处对应的各向性能指标按SRSS组合规则进行组合。这种方法可以考虑高阶振型影响以及结构屈服以后侧向力分布的变化,同时也避免了传统基于位移自适应Pushover方法无法反映高阶振型影响以及Pushover分析中侧向力折返问题。为验证所提出方法的预测效果,选取3个高层钢框架作为案例,将基于能量平衡的位移自适应多模态Pushover与传统基于模态Pushover分析方法及弹塑性动力时程分析的计算结果进行对比,结果表明:提出的方法能够很好地预测高层钢框架结构的楼层位移和层间位移角。

面向施工机器人定位的多模态数据融合方法研究综述

施工机器人的定位数据源种类繁多,融合多模态数据不仅有助于提升建筑项目中施工机器人的定位性能,同时也方便施工机器人的协同作业。数据融合方法旨在通过不同数据源的优势互补,改进数据采集及处理方法等,实现施工机器人的定位和数据共享,支持施工机器人定位精度、实时性或鲁棒性等的提高,从而提高整体建筑施工效率和项目管理水平。已有不少针对特定场景探索施工机器人定位的数据融合方法相关研究成果,但尚无针对施工机器人定位的数据融合方法相关研究综述。经系统的检索,首先,按照是否与先验数据融合,将其分为先验数据与传感器实时数据融合和多种传感器数据融合两类进行分析;然后,对数据融合方法进行对比分析;最后,总结和展望了施工机器人多模态数据融合方法的未来研究方向。从研究结果分析,现阶段已有的研究成果中,施工机器人定位的数据源选择差异性较大,定位效果差异也很大。该综述可为相关领域的进一步研究提供参考。

基于多模态融合提升的文本分类方法

尽管基于多模态的文本分类技术在应用到具体场景中具有潜力,但仍存在局限性。现有多模态融合模型要求输入数据模态对齐,因此大量不完整的多模态数据被直接浪费,从而限制了推理时可用数据的规模和灵活性。为了解决这个问题,提出了一种基于多模态融合提升的文本分类模型和不充分多模态资源训练方法。与传统方法相比,提出的模型在标准数据集上的性能平均提高了约4.25%。此外,在除文本输入模态外的其他模态缺失率为50%的情况下,不充分多模态资源训练方法的性能比传统多路由策略提高了约4%。这表明所提出的模型和训练方法具有明显的优势和有效性。

钢筋混凝土结构三维模态pushover分析方法的改进

三维多模态pushover分析方法(即三维MPA方法)为评估不规则结构的抗震性能提供了一种简便的方法。本文以与荷载相关的Ritz(LDR)向量组代替传统三维MPA方法中的振型向量组,自动滤除了对结构反应无贡献的相关模态,从而提高了结构三维MPA方法的计算效率。另一方面,本文提出了增大除"基本模态组"之外的高阶模态对应的目标位移,以考虑被截断的高阶模态对结构反应的影响,从而改善了结构三维MPA方法的计算精度。算例结果表明,改进后的结构三维MPA方法的计算效率效率大大提高,而结构反应计算结果的准确度有了显著的改善,可用于包括不规则高层建筑结构在内的各种房屋建筑结构的抗震变形验算及抗震性能评估。

增强现实研旅产品的多模态具身参与度评价方法研究

目的针对目前身体参与认知过程时体验维度的单一性、获取用户交互数据方法的局限性,以及增强现实研学旅游产品评价的复杂性等问题,构建增强现实研学旅游产品多模态具身参与评价方法。方法综合文献研究法和逻辑推演法对用户和环境两个维度构成的具身参与度评价方法进行探讨。依据交互过程中产生的图像数据、文本数据及心理数据,构建“双维四模态”的系统化具身参与度评价方法及多模态数据表征的评价指标。结果该评价方法可以有效评价不同交互任务下的认知、行为和情感参与模态,以及环境引导模态,且不同模态数据的互补性与互证性可以提高具身参与度评价的全面性与准确性。结论本研究构建的“双维四模态”系统化具身参与度评价方法,可以为产品的设计与改进提供更科学的评价依据,促进产品设计质量提升。

锅炉燃烧系统变分模态分解建模方法研究

建立准确的燃烧系统模型是实现锅炉燃烧优化的基础。针对现有建模方法多步预测精度不足的问题,提出一种锅炉燃烧系统变分模态分解(VMD)建模方法。该方法将传统单个模型的预测方式转换为基于数据分解的混合模型预测方式。首先,采用VMD将输出信号分解为多个规律变化的平稳序列,以降低数据的复杂度。然后,针对每个模态信号,利用在线最小二乘支持向量机算法和时间序列预测算法分别建立预测模型。最后,通过合成得到最终的预测结果。仿真结果表明,该方法有效提升了燃烧模型的单步和多步预测精度,可以为实现锅炉闭环燃烧优化控制奠定良好基础。该方法有助于解决常规燃烧系统建模方法中只关注单步预测误差而忽视多步预测误差的问题。

基于变分模态分解的风力发电机组轴承故障检测方法研究

为实现对轴承故障的精准检测,引进变分模态分解技术,以某风力发电机组为例,开展轴承故障检测方法的设计研究。先进行模态信号的转换,将处理后的信号与变分模态预估中心频率进行混合,将信号调制到与中心频率相匹配的基频带上,实现基于变分模态分解的采样模态信号带宽计算;根据风力发电机组轴承信号的变化周期、变化方式,提取异常信号峭度,将其作为风力发电机组轴承异常信号特征;提取轴承在常规运行条件下、内圈故障运行条件下、外圈故障运行条件下的振动信号序列,对采样信号进行VMD分解,将分解后的信号录入计算机与轴承运行信号进行适配,根据匹配结果,掌握轴承当前所处的工况与状态,以此实现风力发电机组轴承故障检测。对比实验结果表明,设计的方法可以在排除外界环境与相关因素干扰的条件下,实现对发电机组轴承故障信号的精准识别。

模态Pushover方法对长曲线桥的分析研究

采用模态Pushover方法计算一座桥梁结构的反应,并与标准Pushover方法及时程分析方法的计算结果进行了比较,结果表明模态Pushover分析对桥梁结构有较好的适用性和发展潜力,同时,讨论了这一方法需要改进的不足,以推广模态Pushover方法的应用。

船用膜片联轴器的膜片组件简化建模方法及模态试验

针对船用膜片联轴器的膜片组件螺栓连接的复杂性问题,基于薄层单元法对膜片组件的有限元模型进行简化,提出一种新型简化建模方法——结构分割法。对模型静刚度进行计算,确定结构分割法中结合面单元的弹性模量和泊松比。该方法相较于传统的薄层单元法计算效率更高。将结构分割法模型的模态仿真结果与试验结果进行对比,结果表明,结构分割法模态分析得到的振型与试验测得的前三阶振型吻合较好,固有频率误差均在10%之内,验证简化模型仿真的正确性,可为船用膜片组件结合部动力学快速有效建模提供思路。

基于Pushover方法的漫滩软土区地铁车站抗震分析

为研究地下结构Pushover分析方法在不同条件下的适用性,基于有限元软件平台,建立长江漫滩区地铁车站土-结构二维有限元分析模型,分别采用非线性动力时程分析方法与地下结构Pushover分析方法对5种不同土体刚度模型进行抗震分析。峰值层间位移角与峰值内力的分析结果表明,当土体刚度与结构刚度一致时,地下结构Pushover分析方法计算结果与非线性动力时程分析方法计算结果相近,而当土体刚度小于结构刚度或土体刚度大于结构刚度时,Pushover分析方法计算精度下降。

改进的经验模态分解方法和解析能量算子在电机轴承故障诊断中的应用

针对电机轴承故障信号能量微弱导致极易被噪声干扰所淹没的不足,进行了电机轴承故障特征提取研究;提出了一种改进的经验模态分解方法,包括谱峭度指标和一种新颖的解析能量算子相结合的电机轴承故障诊断方法;经实际测试与应用实现了对电机轴承故障信号中背景噪声干扰的去除,从而满足了电机轴承微弱故障特征提取的应用;通过与常用的电机轴承故障诊断方法对比验证了所提方法的有效性和优越性,为电机轴承故障诊断提供一个新的思路。

模态pushover方法用于抗震评估的研究

通过分析静力弹塑性分析方法中的潜在局限,提出了一种采用分布加载,不断调整屈服单元刚度,直至将结构推至指定期望值的方法,此能够清楚的获得结构重要的反应属性,如层间侧移、塑性铰分布等,同时预测的结构强度或刚度的不连续点。

基于多模态融合的电力智能客服系统情绪识别方法

针对目前方法研究时未能对智能客服系统进行数据去噪,导致该方法在情绪识别时,存在识别效果差、识别时间长以及识别性能低的问题,提出基于多模态融合的电力智能客服系统情绪识别方法。首先使用新型的小波阈值函数对系统数据进行去噪处理;依据GSP方法、颜色直方图提取系统脑电信号特征和颜色特征;最后将多模态融合法与SVM分类器进行结合,通过对特征的融合,实现对情绪的识别。实验结果表明,该方法在识别情绪时,识别效果好、识别耗时低以及识别性能高。

智能楼宇多模态通信资源管理方法应用分析

智能时代背景下,智能化、自动化、信息化技术逐渐渗透到日常生活中,为人们的出行生活提供更多便利。楼宇作为主要居住环境之一,也得到了智能化建设。但从实际运行情况来看,通信资源管理是一个重要且复杂的问题,需要结合实际情况展开综合性分析。基于此,结合实际案例,从管理需求、管理框架、管理策略等多个方面入手,深入分析智能楼宇多模态通信资源管理方法应用,以此确保通信可靠,为促进楼宇可持续发展提供参考。

基于多模态数据融合的电厂风机叶片故障检测方法研究

常规的电厂风机叶片故障检测方法以检测数据不平衡问题检测为主,部分微弱的故障数据未被整合在数据集中,影响了最终故障检测的准确性,因此,设计了基于多模态数据融合的电厂风机叶片故障检测方法。提取电厂风机叶片声信号异常特征,随机截取风机叶片的异常声信号,确保故障检测的准确性。基于多模态数据融合构建风机叶片故障检测模型,分析运行状态下的叶片模态,以满足叶片故障检测的准确性需求。设定电厂风机叶片故障随机共振参数,将叶片频率范围、噪声强度、随机共振时间常数等方面考虑在内,以实现最佳的故障检测效果。采用对比实验,验证了该方法的故障检测准确性更高,能够应用于实际生活。

模态Pushover方法对长曲线桥的分析研究

标准Pushover方法仅能较准确地分析一阶振型起主要作用的结构反应。因此考虑高阶振型影响的模态Pushover方法引起了人们的关注，而这一方法的研究主要关注的是建筑结构，其对桥梁结构的应用研究是非常有限的。采用模态Pushover方法计算一座桥梁结构的反应，并与标准Pushover方法及时程分析方法的计算结果进行比较，结果表明模态Pushover分析对桥梁结构有较好的适用性和发展潜力，同时，讨论这一方法需要改进的不足。