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基于高斯混合模型的非高斯振动疲劳频域求解方法 被引量:5
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作者 朱帅康 董龙雷 +2 位作者 官威 王珺 李斌潮 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第16期93-99,共7页
很多机械结构在工作环境下经受的随机载荷有着较强的非高斯性,按照传统的高斯假设对这些结构进行疲劳计算会带来很大误差。针对非高斯载荷下结构疲劳寿命难以预测的问题,提出了一种非高斯随机载荷下对结构进行疲劳计算的频域方法。首先... 很多机械结构在工作环境下经受的随机载荷有着较强的非高斯性,按照传统的高斯假设对这些结构进行疲劳计算会带来很大误差。针对非高斯载荷下结构疲劳寿命难以预测的问题,提出了一种非高斯随机载荷下对结构进行疲劳计算的频域方法。首先引入高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)对载荷进行描述,并使用期望最大(expectation maximization,EM)算法对模型参数进行求解,建立的模型可以准确描述单峰及多峰非高斯载荷。在此基础上结合Tovo-Benasciutti方法推导出一种多峰非高斯载荷下的频域疲劳计算方法。为了对该方法进行验证,对一个双峰分布的非高斯载荷信号进行了疲劳分析,以雨流计数法作为参考,结果表明在双峰非高斯载荷下,对多种材料,该方法与直接使用传统频域疲劳计算方法相比计算精度提升明显,验证了该方法的精确性及较广的适用性。 展开更多
关键词 非高斯载荷 高斯混合模型(GMM) 期望最大(EM)算法 频域疲劳寿命计算
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悬臂梁结构单点非高斯激励动态位移响应分析
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作者 林武强 陶俊勇 程红伟 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2016年第2期196-202,共7页
针对非高斯随机载荷的复杂性,研究了悬臂梁结构在单点非高斯激励下的位移响应问题。通过定性分析非高斯随机载荷的统计特性和频谱特征指出基于功率谱的频域方法对于非高斯过程不完全适用,并进一步说明基于高阶谱的分析方法很难展开应用... 针对非高斯随机载荷的复杂性,研究了悬臂梁结构在单点非高斯激励下的位移响应问题。通过定性分析非高斯随机载荷的统计特性和频谱特征指出基于功率谱的频域方法对于非高斯过程不完全适用,并进一步说明基于高阶谱的分析方法很难展开应用。通过理论研究建立了悬臂梁结构时域非高斯激励位移响应计算公式,并确定了影响结构位移响应峭度值的不同因素。通过仿真计算具体分析了激励位置、平稳性和阻尼比对结构位移响应非高斯性的影响。 展开更多
关键词 高斯随机载荷 模态振型 随机振动 悬臂梁 峭度
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Numerical simulation of non-Gaussian wind load 被引量:3
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作者 YE JiHong DING JingHu LIU ChuanYan 《Science China(Technological Sciences)》 SCIE EI CAS 2012年第11期3057-3069,共13页
Compared with Gaussian wind loads, there is a higher probability of strong suction fluctuations occurrence for non-Gaussian wind pressures. These instantaneous and intermittent fluctuations are the initial cause of lo... Compared with Gaussian wind loads, there is a higher probability of strong suction fluctuations occurrence for non-Gaussian wind pressures. These instantaneous and intermittent fluctuations are the initial cause of local damage to roof structures, par- ticularly at the edges and comers of long-span roofs. Thus, comparative errors would occur if a Gaussian model is used to de- scribe a non-Gaussian wind load, and structural security would not be guaranteed. This paper presents a simplified method based on the inverse fast Fourier transform (IFFT), in which the amplitude spectrum is established via a target power spectrum. Also, the phase spectrum is constructed by introducing the exponential peak generation (EPG) model. Finally, a random pro- cess can be generated via IFFT that meets the specified power spectral density (PSD), skewness and kurtosis. In contrast to a wind tunnel experiment, this method can avoid the coupled relation between the non-Gaussian and the power spectrum char- acteristics, and lead to the desired computational efficiency. Its fitting accuracy is not affected by phase spectrum. Moreover, the fitting precision of the kurtosis and PSD parameters can be guaranteed. In a few cases, the fitting precision of the skewness parameter is fairly poor, but kurtosis is more important than skewness in the description of the non-Gaussian characteristics. Above all, this algorithm is simple and stable and would be an effective method to simulate a non-Gaussian signal. 展开更多
关键词 non-Gaussian wind load power spectrum SKEWNESS KURTOSIS numerical simulation
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