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快速特征系统实现算法用于环境激励下的结构模态参数识别
被引量:
7
1
作者
蒲黔辉
洪彧
+1 位作者
王高新
李晓斌
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2018年第6期55-60,共6页
对特征系统实现算法(ERA)进行了改进,采用对构建的新对称矩阵进行特征值分解来替代Hankel矩阵的奇异值分解,提出了计算速度更快、数据储存更少的快速特征系统实现算法(FERA)。利用已知的四层框架进行数值模拟,对其施加缩尺的El Centro...
对特征系统实现算法(ERA)进行了改进,采用对构建的新对称矩阵进行特征值分解来替代Hankel矩阵的奇异值分解,提出了计算速度更快、数据储存更少的快速特征系统实现算法(FERA)。利用已知的四层框架进行数值模拟,对其施加缩尺的El Centro地震作为未知激励,采用FERA和ERA算法对仿真所得的位移、速度和加速度分别进行模态参数识别,与理论值进行对比结果显示:FERA算法适用于任何动力响应对结构进行模态参数识别,并且其运算速度可较ERA算法有较大提高。此外,FERA算法还被运用到了一座运营中的人行桥环境激励试验中,结果表明该算法同样适用于实际结构的模态参数识别。
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关键词
快速特征系统实现
环境激励
动力响应
模态参数识别
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职称材料
题名
快速特征系统实现算法用于环境激励下的结构模态参数识别
被引量:
7
1
作者
蒲黔辉
洪彧
王高新
李晓斌
机构
西南交通大学土木工程学院
东南大学土木工程学院
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2018年第6期55-60,共6页
基金
国家自然科学基金项目(51508474)
中国留学基金委项目(201407000016)
文摘
对特征系统实现算法(ERA)进行了改进,采用对构建的新对称矩阵进行特征值分解来替代Hankel矩阵的奇异值分解,提出了计算速度更快、数据储存更少的快速特征系统实现算法(FERA)。利用已知的四层框架进行数值模拟,对其施加缩尺的El Centro地震作为未知激励,采用FERA和ERA算法对仿真所得的位移、速度和加速度分别进行模态参数识别,与理论值进行对比结果显示:FERA算法适用于任何动力响应对结构进行模态参数识别,并且其运算速度可较ERA算法有较大提高。此外,FERA算法还被运用到了一座运营中的人行桥环境激励试验中,结果表明该算法同样适用于实际结构的模态参数识别。
关键词
快速特征系统实现
环境激励
动力响应
模态参数识别
Keywords
fast eigensystem realization algorithm (FERA)
ambient excitation
dynamic response
modal parameter identification
分类号
TH212 [机械工程—机械制造及自动化]
TH213.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
快速特征系统实现算法用于环境激励下的结构模态参数识别
蒲黔辉
洪彧
王高新
李晓斌
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2018
7
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