一种可模态分离的高分辨率频率-波数法及其工程应用

高分辨率频率-波数法是通过计算F-K谱从能量角度获取主导表面波频散信息的一种常用方法。然而,由于高模态瑞利波的能量通常低于基阶波的能量,因此难以分离多模态频散信息。本文通过建立多模态瑞利波模型,并讨论其相速度、波数和能量特性,提出一种可模态分离的高分辨率频率-波数法。通过增强F-K谱上的高模态能量,提取其多模态能量的局部极值,进而得到相速度点,对所有相速度点进行概率分布并拟合,得到多模态频散曲线。工程应用表明,改进的高分辨率频率-波数法能够较好地还原多模态瑞利波信息,通过对提取的多模态频散曲线进行联合反演,可以得到与工程钻孔结果匹配较好的剪切波速度结构。

依托胸痛中心多模态视域下以问题为基础的学习法教学法在急诊胸痛教学中的应用

目的探讨多模态视域下以问题为基础的学习法(MPBL)教学法在急诊胸痛教学中的应用。方法选取2023年1—6月在首都医科大学附属北京安贞医院心内科实习的5年制临床医学专业学生为研究对象,按学号的奇偶数,将80名学生分为观察组(MPBL组)与对照组[以问题为基础的学习法(PBL)组],每组40名。观察组采用MPBL教学法;对照组采用PBL教学法。对比分析学生的测试成绩和学生评价结果。结果两组学生理论考试成绩比较,MPBL组学生成绩优秀的比例明显高于PBL组,组间差异有统计学意义(P<0.05)。MPBL组学生对教学满意度明显高于PBL组(P<0.05);其中,MPBL组学生认为此教学法能够提高临床思维逻辑推理能力,增加学习兴趣和学习热情,能够更加深刻地理解理论知识,提高了分析和解决问题能力,提高对理论知识的理解,增强分析问题、解决问题的能力,有助于培养临床思维及查找信息能力的比例显著高于PBL组(P<0.05)。结论MPBL教学法在急性胸痛教学中有明显优势,但还需要不断完善。

基于改进萤火虫算法的永磁同步电机多模态优化设计

永磁同步电机的结构参数选择往往是多模态、非线性的优化问题,同时其结构优化设计又存在计算分析时间过长、计算效率过低、收敛慢等问题。文中针对此类问题提出了一种基于改进萤火虫算法的新型多模态优化算法。改进萤火虫算法主要引用了等值线概念并通过克里金(Kriging)代理模型自适应确定子计算区域,从而获得多个全局最优解和局部解,并且引入单纯形法和改进停止条件以提高算法效率。此外,研究了分层余一法用于检验代理模型精度。最后,将其应用到永磁同步电机的结构优化中,使齿槽转矩成功降低了38.33%。

薄壁杆件屈曲模态分析的力特征约束有限条法

整体、畸变、局部等基本变形模式的划分是条理化开展薄壁杆件工程计算的必要手段。薄壁杆件的基本变形模式传统上基于简化应力-应变关系,采用变形、应变等几何特征进行定义,不利于因应复杂化应力-应变关系。提出一套完全基于力特征和正交完备性原则的基本模式定义。与广义梁理论和约束有限条法相比,提出的整体、畸变、局部3种基本变形模式关于刚度严格正交,且完整覆盖薄壁杆件全变形域。基于该定义实现了针对薄壁杆件有限条模型的屈曲模态分解和识别。算例表明,提出的基本模式定义和屈曲模态分析方法具有开、闭口和折、曲线形截面的一致适应能力,剪应变和横向伸缩的影响在基本屈曲模式中得到合理表达,曲线形截面薄壁构件具有与多边形截面薄壁构件一致的整体、畸变和局部屈曲机理。

多模态超声联合评分法对乳腺结节良恶性的应用分析

目的探讨多模态超声联合评分法对乳腺结节良恶性的诊断价值。方法选取医院2022年1月-2023年1月收治的108例乳腺结节患者,全部患者均行多模态超声检测,即乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)、增强型血流显像(e-Flow)、超声弹性成像应变率比值(SP),建立联合评分(BeS),并行穿刺活检或手术病理检查,将穿刺活检或手术病理检查结果作为“金标准”,分析多模态超声联合评分法对乳腺结节良恶性的鉴别诊断价值。结果108例乳腺结节患者共检出116个结节,其中良性69个,恶性47个;恶性结节多模态超声BeS较良性结节高,差异有统计学意义(P<0.05);绘制ROC曲线发现,多模态超声BeS对乳腺结节良恶性鉴别诊断的AUC为0.945,当cut-off值取2.210分时,可获得最佳鉴别诊断价值;将多模态超声BeS≥2.210分判定为恶性,依据穿刺活检或手术病理检查“金标准”,多模态超声联合检测对乳腺结节良恶性的鉴别诊断的灵敏度为98.55%,特异度为95.74%,准确度为97.41%,且与穿刺活检或手术病理检查结果一致性极好(Kappa值=0.810)。结论多模态超声联合评分法对乳腺结节良恶性具有较高诊断价值,可提高乳腺癌检出率,值得推广应用。

基于变分模态提取的动力响应重构方法研究

基于经验模态分解的响应重构方法依赖于参数繁多的带通滤波器,且不适用于具有密集模态的结构,因此,提出一种基于变分模态提取的动力响应重构方法。首先,在时域内使用变分模态提取将由传感器测得的动力响应分解为各阶模态响应;随后,通过根据有限元建模或模态试验导出的模态转换矩阵计算得到响应未知位置的各阶模态响应,再根据模态叠加法完成其余位置动力响应的重构;最后,对非密集模态的悬臂梁和密集模态的3层剪切框架进行数值模拟,并通过简支梁进行试验分析,验证了所提方法的有效性和较好的鲁棒性。

基于随机子空间法的滑动轴承运行模态参数识别

滑动轴承的运行模态参数是其状态监测和早期故障诊断的重要指标,利用随机子空间法识别滑动轴承运行模态参数时,环境噪声和阶数过估计引起的虚假模态会影响真实模态参数的识别。为减少虚假模态的干扰,首先对振动信号利用互补集合经验模态分解和小波变换相结合的方法进行降噪处理,然后将预处理后的信号分段并分别进行模态参数识别,通过对比同阶极点获得更清晰的稳定图,最后采用谱聚类算法实现模态参数的自动选择。通过数值仿真和相关试验验证该方法的有效性。

基于改进SSI法的加工机器人工作模态在线辨识

为提高串联式机器人的加工能力,提出一种基于改进SSI法的加工机器人工作模态在线辨识方法,该方法首先在传统SSI法的基础上进行改进,利用NExT法、模态置信因子及模态保证准则3种手段来提高加工机器人工作模态参数辨识精度。其次,利用加工机器人铣削加工振动数据对其走刀路径上关键点位出的模态频率和阻尼比进行在线辨识。最终,通过机器人切削加工实验验证该方法,实验结果表明,相比于锤击实验结果,改进SSI法模态参数辨识误差在7%以内,且相比于传统SSI法,改进SSI法模态参数辨识精度更高。因此,若仅关心模态频率及阻尼比,该方法可实现加工机器人走刀过程中模态参数的在线辨识,可为后续机器人进行工艺规划和优化提供输入条件。

试验模态分析方法及其在航空飞行器中的应用综述

试验模态分析是通过试验测定结构固有振动特性的方法,其分析结果主要用于结构动力学模型修正,并为结构动力学分析、气动弹性分析和振动控制设计提供数据支撑。本文系统梳理了国内外有关试验模态分析方法的研究进展,从经典试验模态分析方法和现代试验模态分析方法两方面展开,总结了经典的相位共振法和相位分离法两大主流方法的基本原理,对近年来发展的试验模态分析方法进行了简单介绍,归纳了不同模态分析方法的特点。最后指出了试验模态分析方法现今存在的问题与未来可能的发展趋势。

结构全场工作模态分析的计算机视觉测振方法

介绍了一种基于计算机视觉的结构模态参数辨识方法,对于连续、长时间的采样视频,该方法通过设置局部“虚拟”测点、放大视频切片的处理方式,保证了测量结果的精度和分辨率,同时显著提高了数据处理效率。该方法具体步骤包括:拍摄被测结构在外激励下响应历程的一段视频;通过图像边缘检测算法在结构边缘处设置若干“虚拟”测点;通过光流法提取测点的表观运动响应,并利用随机子空间法辨识结构的模态参数;依次截取与每一阶模态对应的整周期运动视频,通过运动放大算法获得结构的全场工作模态振型。开展了模型飞机的单频振动试验,结果表明视觉测振的频率误差小于频率分辨率。开展了悬臂梁的模态分析试验,利用相机和激光多普勒测振仪同时进行动力学响应测量,结果显示提出的视觉方法与激光多普勒测振仪对悬臂梁结构前五阶模态频率的测量误差不超过0.35%,阻尼比的测量误差不超过14.6%,两者振型的MAC值高于94%,测量结果基本吻合。

集中阻尼弦初值问题的解析复模态叠加法

实际工程中常用黏滞阻尼器对斜拉索进行减振,然而基于阻尼拉索系统模态叠加法求解系统动力时程问题的研究还很少。研究设置集中黏性阻尼器的拉索在任意给定初始条件下的自由振动问题,提出采用解析复模态叠加法进行求解的思路。给出系统复模态正交性条件,并提出利用正交性条件确定复模态叠加系数的思路。通过三个数值算例,验证了方法的正确性和高效性。该文计算结果表明,对于集中阻尼弦初值问题,一般只需利用系统的前数阶模态进行叠加即可得到理想的结果。

可恢复功能复合结构体系基于复模态叠加法的响应分析和应用

可恢复功能复合结构体系利用黏滞阻尼等耗能机制可显著提高抗震韧性水平,同时导致其非比例阻尼特征更加突出,采用传统振型叠加法进行响应计算会产生较大误差。为建立该类体系面向抗震韧性的设计方法,该文在前期研究基础上,推导得到可恢复功能复合结构体系分布参数模型复模态正交性条件,建立了该类体系基础激励下动力响应的复模态叠加计算方法。在验证推导正确性后,将该方法应用于两个方面:传统振型叠加法响应计算误差分析和复合体系的设计参数选择。结果表明:相比于振型叠加法只在非比例阻尼不显著的情况具备较好的计算精度,复模态叠加法不仅可以更加准确地计算地震响应,而且可以量化黏滞阻尼对结构响应的控制效果,对于指导该类体系的设计具有参考价值。

改进DBSCAN的自动工作模态分析方法

为解决随机子空间法在模态参数识别过程中自动性差、虚假模态难以识别剔除等问题,提出一种新的模态参数辨识方法。采用协方差驱动的随机子空间法(Covariance⁃driven stochastic identification,SSI⁃COV)识别系统的模态参数;根据软硬准则初步剔除虚假模态并绘制三维稳定图;对基于密度的带噪声的空间聚类算法(Density⁃based spatial clustering algorithm with noise,DBSCAN)进行改进,自动确定敏感参数ε,并对候选模态进行聚类分析;对每一簇类模态,计算模态质量评价准则(Modal quality assessment criterion,MQAC),制定筛选准则,自动剔除虚假模态并识别真实模态。利用本文方法对桁架结构、广州塔、Z24桥实例进行模态参数识别验证,结果表明该方法可实现典型工程结构的自动工作模态分析,可有效剔除非白噪声激励及测量噪声导致的虚假模态。

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。

考虑相机运动补偿的视觉模态测试方法

基于计算机视觉的结构模态测试方法因其非接触式的特点和全场测量的优势而备受关注,但此类方法对相机运动敏感,通常要求相机固定以保证测量精度。本文提出一种考虑相机运动补偿的视觉模态测试方法,采用基于特征匹配的单应变换对原抖动视频进行校正,补偿相机的六自由度运动以得到稳定视频;在结构表面设置“虚拟视觉传感器”,利用欧拉视角的稠密光流法估计结构的振动响应;通过随机子空间法识别结构的模态参数。为验证所提方法的有效性,通过手持智能手机拍摄的方式采集模拟抖动的视频,并开展悬臂梁的单频振动试验和模态辨识试验。将视觉模态测试结果与扫描式激光多普勒测振仪的测试结果进行比较,前五阶模态频率和阻尼比的平均误差分别低于0.4%和11.5%,模态振型的MAC矩阵对角值高于98%。试验结果表明,所提方法有效地消除了相机运动的干扰,并获得了良好的结构模态参数估计精度。

基于产出导向法的高中英语词汇多模态话语教学策略探究——以Unit 1阅读语篇Understanding ideas为例

针对高中英语词汇教学中教学模态话语单一、重学轻用、学用分离等问题,基于产出导向法的“驱动—促成—评价”教学流程,结合外研版高中《英语》必修三Unit 1阅读语篇Understanding ideas案例,探讨词汇教学的多模态话语教学策略。提出基于产出导向法的多模态话语的词汇教学策略有助于丰富词汇教学方式,提升词汇教学效果。

基于模态结构应力法的焊接构架振动疲劳寿命研究

文章结合模态叠加法,提出了一种基于模态法的结构应力计算方法;然后基于刚柔耦合理论,建立了考虑构架柔性的刚柔耦合动力学模型,并利用虚拟激励法再现了转向架构架的真实服役环境,对服役条件下焊接构架的动态薄弱位置进行了识别,确定了焊接车架上的10个动态薄弱点,在连接侧梁外垂直板和下盖板的焊缝处观察到了最高的结构应力(均方根值为65 MPa)。最后,基于主S-N曲线法对焊接构架薄弱位置的服役寿命进行了预测。结果表明:随着曲线半径的增大,构架薄弱位置的损伤呈现出逐渐减小的规律;其损伤最大位置出现在侧梁外立板与抗侧滚扭杆座焊缝处,在1200万km的寿命要求下,其损伤为2.74,安全裕量较低。

基于EEMD-BPF的工业机器人铣扩孔模态耦合颤振信号提取方法

工业机器人铣扩孔作为一种精细扩孔方法,旨在消除孔内外缺陷,改善机器人的制孔精度。但由于机器人的刚度缺陷,加工过程易出现与本体固有特性相关的模态耦合颤振。针对工业机器人铣扩孔模态耦合颤振信号有效提取的问题,文章提出一种基于集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和带通滤波(band-pass filter,BPF)的颤振信号提取方法。通过EEMD对加工信号的预处理确定出以耦合颤振频率为主激振频率的本征模态,利用单边趋势判别法改善EEMD中极值计算的效率。通过选取能量熵值比和相关系数为特征并结合BPF提取本征模态中的颤振信息,重构模态耦合颤振信号。实验表明,EEMD较经验模态分解EMD有一定的模态混叠抑制作用。主轴转速1 800 r/min、径向切削厚度0.6 mm下的实验结果显示,EEMD-BPF较EMD-BPF超前0.31 s识别出颤振。

基于随机子空间识别的模态参数不确定性量化方法

基于协方差驱动随机子空间识别(covariance-driven stochastic subspace identification,SSI-COV)方法的模态参数识别具有强鲁棒性、高精度的优势,在结构工作模态分析中应用广泛。为保证模态参数识别的准确性,新近提出的基于随机子空间(stochastic subspace identification,SSI)的模态参数不确定性量化方法,可有效估计模态参数的方差,但由于其计算各中间变量时,需显式表示出Jacobian矩阵,导致矩阵运算维度高、计算效率低。为此,提出一种基于SSI-COV的模态参数不确定度高效计算方法。首先,计算振动响应相关函数的方差,通过奇异值分解(singular value decomposition,SVD),选取合适的奇异值截断阶数,由每阶奇异向量组装出多组Hankel矩阵的扰动。其次,根据一阶矩阵摄动理论,隐式计算SSI-COV算法各中间变量的一阶扰动,最终,由多组模态参数的扰动叠加计算出方差。最后,以桁架结构模型为例,采用所提方法辨识结构模态参数并计算模态参数方差,分析了Hankel矩阵维度及相关函数奇异值截断阶数对辨识结果的影响,结果表明计算得到的模态参数方差与蒙特卡洛仿真(Monte Carlo simulation,MCS)结果非常接近,且模态参数不确定度可作为剔除虚假模态的有效依据。

多模态异构大数据混合属性特征匹配筛选算法

多模态异构大数据混合了多种属性数据,具有数据类型繁杂、数据维度较高的特点,在数据挖掘过程中容易降低多模态异构大数据利用率。为了提高特征匹配紧密度,提出多模态异构大数据混合属性特征匹配筛选算法。建立距离矩阵对多模态异构大数据实施混合属性降维;采用主成分分析法提取降维后的数据主成分,将提取到的主成分作为数据混合属性备选特征;计算主成分互信息,筛选互信息值大于1的数据特征,聚集同属性相似特征,实现特征匹配。在4个多模态异构大数据集中进行应用测试,测试结果表明所提算法匹配紧密度均高于0.8,由此证明,该算法具有较高的混合属性特征匹配质量。