利用LSCE方法识别桥梁气动导数研究

在节段模型自由振动法识别桥梁气动导数风洞试验中,采用LSCE识别方法,无需迭代和设定初始值而实现整体识别。对具有理论解的理想平板气动导数进行识别仿真研究,结果表明:对不含噪声信号识别结果与理论解完全一致,对含有20%噪声的低信噪比信号识别除了A4*以外也都有较好的一致性,表明LSCE方法具有较高的识别精度和良好的抗噪声性能。风洞试验研究结果进一步证明了该方法具有较好的识别效果。

基于LSCE算法和FDD算法的振动筛动态特性研究

论述了工作模态分析的频域分解方法 (FDD) ,采用 DP4 4 0数据采集分析仪 ,按一点随机激励、多点加速度响应对振动筛进行了振动测试。使用 FDD算法与最小二乘复指数法 (L SCE)分别对振动筛进行了模态分析 ,并对两种分析结果进行了比较研究。在 0 - 78Hz频带内 ,两种方法所提取的 9阶模态参数相当接近。分析结果表明 ,FDD算法是有效的 ,可以用于大型机械结构的工作模态分析。所获得的振动筛结构的动态特性准确、可靠 ,可以作为动力学修改和灵敏度分析的依据。

某商用车驾驶室白车身模态分析

以某商用车驾驶室白车身为原型,利用模态分析方法对其动力学特征参数进行分析.在理论(正问题)和实验(反问题)两个互补的模态分析过程中,利用有限元模型进行理论模态分析,为实验模态分析的实施打下良好基础.分别采用最小二乘复指数法(LSCE)和最小二乘复频域法(LSCF)进行实验模态分析,得到各阶模态振型并对理论分析的结果进行修正.经过两种结果的比较和分析,最终得出准确的模态分析结果并对白车身原型提出改进意见.生产厂商依据改进意见进行工艺改进,通过用户实际使用证实了改进方案的有效性和正确性.

多参考最小二乘复频域法在轮胎试验模态分析中的应用

与传统的最小二乘复指数识别(LSCE)法相比,多参考最小二乘复频域(LSCF)法既适用于弱阻尼也适用于强阻尼密集模态系统的识别。针对某轿车用195/65R15 91V型Hankook轮胎,采用LSCF法与LSCE法进行了轮胎试验模态分析。对比结果表明,LSCF法在低频区域尤其是在模态较密集的中高频区域所提取的模态均能很好的满足模态验证准则,具有LSCE法不可比拟的优势。

望远镜塔架系统试验模态分析

塔架系统的振动特性对望远镜的成像质量具有重要的影响。以望远镜塔架模型为研究对象进行模态分析,针对无参数化模态分析引起模态参数不准确的问题,提出采用最小二乘复指数法(LSCE)进行试验模态分析,确定结构的模态频率、阻尼比和模态振型。通过稳态图方法剔除识别过程所衍生的虚假模态,又通过模态置信判据验证模态的相关性,提高了模态参数识别结果的准确性,与无参数化试验模态分析结果对比表明,模态频率的最大误差仅为4.4%,一致性较好,结果表明LSCE算法的正确性和适应性。

基于环境激励的结构模态参数识别方法

利用时域分析最小二乘复指数法(Least-Squares Complex Exponential,LSCE)推导出在脉冲响应下结构的模态参数,并利用ITD(Ibrahim Time Domain)法对随机振动响应的参数进行识别,为分析工作模态下结构的优化设计、损伤诊断和故障诊断打下基础。在充分研究了环境载荷对工程结构影响的基础上,重点分析了风载荷对大跨度工程结构的影响。利用有限元软件对空间桁架结构进行有限元工作模态分析,得出在环境载荷激励下的结构响应,进而利用参数识别方法得出模态参数,其结果与工程实际相符,证明了环境载荷处理的可行性和该理论体系的正确性。

最小二乘复指数法在排气管试验模态分析中的应用

最小二乘复指数识别法(least squares complex method,LSCE),不仅适用于弱阻尼也适应于强阻尼密集模态识别.针对某轿车双排气管,采用LSCE法进行排气管试验模态分析,得到该排气管的模态分布比较密集的结论.试验表明,LSCE法对模态参数识别具有很强的适应性.

某乘用车白车身试验模态分析及动态特性评价

首先介绍了多参考最小二乘复频域法(PolyMax)的基本原理,随后以某乘用车白车身为测试对象,分别采用PolyMax法和最小二乘复指数法(LSCE)对其进行模态试验得到系统前10阶模态参数。2种方法获取的稳态图和分析结果经过比较,表明PolyMax法比LSCE法特别适合密集模态参数识别,可去除虚假数学极点而保留真实物理极点,其分析精度及可靠性方面较后者优越。最后,利用模态振型图对白车身动态特性进行了分析与评价。

基于PolyMAX方法的某轿车白车身实验模态分析

对实验模态分析的有关理论与方法,尤其是最小二乘复频域法的理论进行了详细介绍。分别采用最小二乘复频域法和最小二乘复指数法对某轿车白车身进行了实验模态分析并对其结果进行比较和分析。最后将实验结果和有限元模态分析结果进行对比,并结合刚度测试结果,对白车身提出改进意见。

采用不同方法识别结构模态参数的比较

结构振动信号中混杂的噪声会影响模态参数的识别精度,并会引起虚假模态。通过一五自由度结构系统的数值仿真研究表明:直接识别法的精度低且应用范围有限,应用频域平均法可提高模态参数的识别精度,并且有利于识别出被噪声淹没的模态;修正的LSCE小波阈值滤波法有明显的去噪效果,其提高模态参数识别精度可达到或超过3次平均的效果且识别速度快。通过比较3种方法的结构模态识别结果,得到了修正的LSCE小波阈值滤波法节约试验成本,提高了识别速度和精度,具有明显的可适用性和推广性。

基于正弦振动试验的航天器结构模态参数识别

文章基于正弦数据的特点,主要针对稳态正弦扫描时,扫描频率分布不均匀的情况研究了一种新的数据改进方法,即将所有频率的响应信息叠加在一起,对它重新采样得到新的时域数据。并利用该方法对某型号卫星进行模态参数识别,与模态试验相比,结果比较理想,从而实现了利用正弦振动试验的数据提取模态参数的目的。

内燃机缸体模态参数的稳态图识别方法

利用LMS Test.Lab模态测试与分析系统,采用锤击法对某内燃机缸体进行模态试验。用最小二乘复指数法计算各阶模态的极点和留数,然后介绍建立稳态图的方法和利用稳态图判别真实模态频率的方法。最后给出此内燃机缸体的模态稳态图以及所识别出的前几阶模态参数。

锥壳结构动态特性试验分析

为得到某锥壳构件的动态特性进行了模态试验,对得到的频响函数通过最小二乘复指数和多参考最小二乘复频域等方法进行模态参数识别,识别结果与有限元计算结果进行比较,得出了锥壳结构的动态特性,通过比较识别结果,说明了模态识别方法的适用性。

基于多视角距离像的弹道目标三维微动特征提取

针对现有估计方法提取散射点类型单一以及工程实现较为困难的问题,提出了一种基于组网雷达的多视角距离像提取三维进动特征方法。利用雷达网中各雷达多视角观测弹道目标,提取目标的距离像序列信号,求得最强2散射点在雷达视线上的投影长度,提取目标投影长度随时间变化的关系,利用最小二乘估计对关系式中的参数进行估计。运用组网雷达的多视角特性,根据不同视线方向上不同进动角频率的投影分量,提取目标三维微动特征。计算机仿真验证了提取方法的可行性与有用性,估计效果达到预期目的。

基于最小二乘复指数法辨识钢轨模态参数

铁路天窗时间短,线路长,对模态实验的便捷性提出很高要求。为此,本文提出基于最小二乘复指数法(LSCE)和稳态图辨识钢轨模态参数。首先建立Beam梁模型,结合稳态图和LSCE辨识瞬态分析模态参数,与模态分析结果对比,验证所提出模态辨识算法正确性。其次,在铁路线路进行模态实验,LSCE算法与频响函数法识别频率结果的最大误差比为1.7%,验证所提算法适合铁路模态测试需求,能够便捷地进行钢轨模态实验。

社会核算矩阵平衡方法研究--再议最小二乘交叉熵法

研究目标:探讨在二元信息基础上引入第三元信息时提升SAM表平衡方法精度的边界条件,考察综合利用流量、系数矩阵信息时如何选择加权平均形式以提升平衡方法的精度。研究方法:基于蒙特卡罗模拟思想,在SAM表中引入均匀分布和正态分布随机误差项,通过均方根误差指标来比较平衡方法的有效性。研究发现:在平衡SAM表时,如果流量信息精度较高,则应采取加权算术平均的形式构建目标函数;如果行系数或列系数矩阵精度较高,则应该采取加权几何平均的形式构建目标函数。在额外信息精度较高的情形下,引入额外信息将有助于提升平衡后SAM表的精度。在额外信息精度较差的情形下,当在列系数和行系数矩阵信息基础上以加权几何平均形式引入精度较差的流量信息时,可提高平衡后SAM表的精度;在其余情形下,额外引入精度较差的信息并不会显著提高平衡后SAM表的精度。研究创新:探讨了在目标函数中引入额外信息时提升平衡方法精度的边界条件,并比较了加权平均形式选择对估计精度的影响。研究价值:本研究对于提升SAM表的精度具有重要参考价值。

社会核算矩阵平衡方法研究——最小二乘交叉熵法

针对初始不平衡SAM与真实SAM关系未知的情形,本文提出了最小二乘交叉熵(LSCE)平衡法。基于最小二乘法(LS)、交叉熵法(CE)以及LSCE方法的仿真分析表明,CE与LS的相对稳健性取决于初始不平衡SAM的误差特征:当初始不平衡SAM的交易流量更接近于真实SAM时,LS较优;当初始不平衡SAM的系数矩阵更接近于真实SAM时,CE较优。LSCE方法同时考虑了SAM表流量和系数矩阵信息,故可得到精度介于LS和CE间的平衡SAM表,从而保证了平衡后SAM表的相对精度。