实模态向量梯度算法

对非对称单频系统,讨论其无阻尼实模态向量的梯度算法及其应用。提出了多元向量值函数梯度矩阵的概念,建立了计算实模态的梯度算法。由于算法紧凑灵活,易于在大型工程结构动力分析中应用。

动态调整语义的词性加权多模态情感分析模型

为更好地利用单词词性包含的语义信息和伴随单词出现时的非自然语言上下文信息,提出动态调整语义的词性加权多模态情感分析(part of speech weighted multi-modal sentiment analysis model with dynamic semantics adjustment,PW-DS)模型.该模型以自然语言为主体,分别使用基于Transformer的双向编码器表示(bidirectional encoder representation from Transformers,BERT)模型、广义自回归预训练(generalized autoregressive pretraining for language understanding,XLNet)模型和一种鲁棒优化的BERT预训练(robustly optimized BERT pretraining approach,RoBERTa)模型为文本模态做词嵌入编码;创建动态调整语义模块将自然语言和非自然语言信息有效结合;设计词性加权模块,提取单词词性并赋权以优化情感判别.与张量融合网络和低秩多模态融合等当前先进模型的对比实验结果表明,PW-DS模型在公共数据集CMU-MOSI和CMU-MOSEI上的平均绝对误差分别达到了0.607和0.510,二分类准确率分别为89.02%和86.93%,优于对比模型.通过消融实验分析了不同模块对模型效果的影响,验证了模型的有效性.

基于模态声传递向量的变速器辐射噪声研究

为研究变速器辐射噪声特性,设计了一款只包含两个挡位的实验变速器。以该试验变速器为研究对象,基于LMS virtual lab软件建立变速器的刚柔耦合多体动力学模型,获取升速工况下变速器箱体的振动,然后基于模态声传递向量(MATV)方法预估变速器噪声,最后针对所设计的变速器进行升速工况下的振动噪声实验。结果表明:实验与仿真都在1 600 Hz与2 400 Hz之间出现了明显的共振带,均存在承载齿轮对的阶次成分(27与19.28),从而验证了MATV预估噪声方法的有效性。

基于模态声传递向量的分动器箱体NVH特性分析

以四驱汽车轴间分动器箱体为研究对象,获得分动器箱体的噪声、振动与声振粗糙度(Noise、Vibration、Harshness,NVH)特性。建立分动器箱体有限元模型,将分动器箱体有限元仿真模态与试验模态结果进行对比分析;基于Adams构建分动器齿轮传动系统动力学模型,提取分动器工作时轴承处的加速度响应作为激励信号,获得分动器箱体的强迫振动响应特性;采用模态声传递向量(modal accoustic transfer vector,MATV)计算得到分动器箱体结构辐射声场,得到对辐射噪声峰值频率影响较大的模态,对分动器箱体铺设阻尼层。优化前后结果对比显示:对分动器箱体优化后,有效降低了分动器箱体峰值频率处的声压幅值,取得了较好的降噪效果。

火箭仪器舱试验与计算模态相关性分析

针对火箭仪器舱 ,研究了计算模态和试验模态的相关性分析问题。首先介绍模态相关性分析的一般方法。针对仪器舱结构复杂和模态密集的特点 ,引入整体模态和局部模态的概念 ,并提出一种用模态应变能比值区分整体模态和局部模态的定量的方法。进而研究了模态向量减缩、误差定位和模型修改等问题。在此基础上 ,得到了较高的试验和计算模态相关性结果 ,验证了计算模型 。

亏损阻尼系统的模态灵敏度分析算法

提出了亏损振动系统的模态灵敏度分析的算法。首先将N维向量空间中描述的亏损振动系统转入2N维广义状态空间中,再利用广义状态向量及其伴随向量系的解耦性能,解耦广义状态空间中的灵敏度控制方程,并利用移频技术求解广义状态向量的灵敏度;其次建立了2N维广义状态向量与N维亏损系统模态向量之间的联系;最后将广义状态向量灵敏度算法平移至模态向量,从而建立了亏损振动系统模态向量灵敏度分析的移频算法。该算法可用于拥有各种类型Jordan块的亏损系统,结构紧凑,应用灵活,具有较强的工程应用性。数值算例的结果说明了该算法是可行且有效的。

一类振动系统固有频率与固有向量的计算

给出了一类特殊振动系统的固有频率与固有向量的计算方法

闭环控制系统反馈增益向量的灵敏度分析

根据振动系统的模态控制方程,利用状态反馈控制和闭环控制系统的极点配置法,文中提出计算模态反馈增益向量的新方法,并在此基础上推导模态反馈增益向量灵敏度分析的方法。该分析方法涉及开环系统的特征值、特征向量以及模态控制矩阵的灵敏度,由于在方法的推导过程中使用了模态控制方程,因此避免了非常复杂的数学推演。最后,将所提方法应用于一桁架结构的振动控制问题,以说明方法的有效性。

基于相关向量EMD和GMDH重构的故障率预测方法

针对故障率数据的非线性非平稳特性及现有预测方法精度不足的问题,提出了一种基于相关向量经验模态分解(relevance vector empirical mode decomposition,简称RVEMD)和数据处理组合法(grouped method of data handling,简称GMDH)重构的预测方法。首先,通过RVEMD分离故障率时间序列的波动项和趋势项,分解产生序列的固有模态函数(intrinsic mode function,简称IMF)和残余函数(residual function,简称RF),通过相关向量机(relevance vector machine,简称RVM)预测端点局部极值的方法抑制传统经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)存在的端点效应,进一步利用RVM回归生成序列的上下包络,替代了常规三次样条插值法;其次,建立各IMF分量的RVM预测模型和RF分量的灰色预测模型,其中对标准RVM回归模型进行了改进,通过构建一种方差高斯核函数(variance Gauss kernel function,简称VGKF)来提高核函数的全局性能和泛化能力,利用H-Q准则对训练空间预测嵌入维数进行优化,避免了主观选取的盲目性,同时构建了一种基于背景值优化的灰色预测模型;最后,通过GMDH算法产生的最优智能组合模型得到最终的预测结果。仿真实例结果表明,相比常规EMD分解后叠加预测法和其他单一模型预测法,该方法具有更加优异的预测性能,能够对故障率的变化趋势进行准确预测。

振动控制的特征结构配置

本文针对“非对称系统的动态特性需由它的频率,左、右模态向量共同决定”的原理,为克服普通极点配置法仅能配置频率的缺点,提出了频率,左、右模态向量的特征结构配置法。文中的计算结果表明:用它配置的反馈能满足对结构频率,左、右模态向量的设计要求。

随机结构正交展开分析的Ritz动力聚缩法

针对随机结果正交展开理论计算上的弱点 ,本文在分析扩阶矩阵特性的基础上 ,于 Ritz模态向量子空间中对扩阶方程实现动力聚缩 ,大大提高了正交展开理论对实际工程问题的分析能力。分析实例表明 :即使结构参数具有很大变异性 (如δ =0 .4 )时 ,该算法依然能理想地与 Monte Carlo法模拟结果相吻合 ,计算时间则远远小于 Monte Carlo模拟法。同时 。

基于ATV、MATV技术的车内低频噪声分析

车内低频结构噪声是汽车NVH特性研究的重要内容,判断低频噪声的主要来源和降低车内低频噪声水平对于控制车内噪声有着重要意义。运用声传递向量(ATV)技术,对车内低频噪声进行预测仿真,得到场点频响函数并针对该场点进行面板贡献度分析;运用模态声传递向量(MATV)技术,进行车身结构模态贡献量分析,提取贡献较大的模态结果,进而预测对场点声压影响较大的车身结构。经过车身结构改进后,车内低频噪声得到一定程度抑制。为改进车内噪声水平提供一定的参考依据。

某轮胎辐射噪声的仿真

在ABAQUS中建立某型号轮胎的有限元模型,采用计算模态分析和实验模态分析对比,验证有限元模型的正确性,并仿真轮胎在某一路面上的滚动过程。基于声传递向量概念,结合有限元和边界元方法,利用MATV技术计算了随机激励下轮胎振动的辐射噪声响应,对轮胎辐射噪声进行分析研究。

线性振动阻尼系统的若当(Jordan)约化解法

针对单自由度线性振动阻尼系统的求解提出了一种变换方法.运用矩阵分析的理论,通过引入矩阵函数变换,对多自由度阻尼振动系统的求解也建立了有效的途径.

ATV与MATV技术在轿车乘坐室噪声分析中的应用

阐述了声传递向量(ATV)和模态声传递向量(MATV)技术的基本概念及其与传统边界元方法(BEM)的区别,并通过实例介绍了ATV和MATV技术在车身结构模态声学贡献量分析和车身板件声学贡献量分析中的应用。

基于MATV方法的某发动机噪声仿真计算

针对发动机辐射噪声问题展开研究,应用有限元法对某发动机进行模态计算,然后基于模态声传递向量(Model acoustic transfer vector,MATV)技术与边界元法,计算得到发动机的辐射噪声响应,并计算得到其噪声传递函数。基于此,对发动机机体辐射噪声进行传递路径分析。本文将有限元方法中的噪声响应计算应用到了发动机的噪声预估中,对发动机的振动噪声控制具有一定的学术价值以及工程意义。

MATV技术和声学灵敏度方法在驾驶室噪声分析中的应用

卡车驾驶室大多属于板梁组合的结构。传统结构修改主要采用在驾驶室相应位置增加质量、附加阻尼材料、改变面板厚度等方法。在最优改进部位未知的情况下,这些方法具有一定的盲目性。本文运用MATV技术确定驾驶员右耳处声压贡献突出的主要板件,利用边界元声学灵敏度分析确定结构中对特定声压级有主要影响的部位,从而可以对结构进行针对性修改,以达到降噪的目的。

电力运营基础资源数据信息采集及挖掘技术研究

针对电力运营基础资源数据量较大、异构数据较多,难以在短时间内获得有效信息的问题,提出基于归一稳态平衡的信息数据采集与挖掘算法。分析电力运营资源数据的分布特点,得出运营数据源间的共性,根据样本数据源的族群变化,将资源数据看作节点族群采集计算。将资源数据空间按照维度划分为多个深度局域,在局域中融合所有数据源,计算整体数据源的模态向量,提取出差异性较大的向量数据,作为标准化挖掘矩阵的代入因数,以在时间序列关系下的斜差异率作为判定阈值,完成数据挖掘。仿真实验证明,所提方法的通信开销较小,电力运营基础资源数据信息采集的协同性较好,挖掘偏差较小。

基于MATV的车底高速气流引起的车内噪声计算

鉴于随着后视镜、A柱、天窗等部位的气动噪声源得到有效控制,汽车车底高速气流对车内噪声的影响逐渐凸显,本文中对汽车底部高速气流引起的车内噪声进行研究。首先,应用计算流体力学(CFD)和有限元分析(FEA)相结合的方法计算实车模型车体高速气流引起的车内气动噪声,结果表明,声压激励的传递效率明显高于湍流压力激励,车内噪声随频率升高先增后减,主要集中于100至300 Hz的中低频段。接着,引入模态声传递向量方法(MATV),基于实车模型进行仿真,并与试验和FEA计算结果对比,结果表明,与试验结果很好吻合,而其计算效率比FEA提升了96%。最后,基于MATV方法分别计算了实车模型添加发动机底护板和气坝后车内同一监测点的噪声,总声压级分别降低了2.8和1 dB。

一种基于子空间方法的近场目标定位算法

针对近场目标参数估计中计算量大的问题,提出了一种结合主奇异向量模态分析(PUMA)技术以及一维多重信号分类(MUSIC)方法的近场目标定位算法。该算法首先利用PUMA技术估计近场目标角度参数,然后通过估计出的角度参数并结合一维MUSIC方法,估计出近场目标距离参数。通过计算机仿真实验表明,该方法能明显减少近场目标参数估计的计算量,并且具有较好的参数估计性能。