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。

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。

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%。

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。

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。

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。

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。

基于模态分析法的群组列车牵引供电系统并联谐振频率研究

重载铁路运载量的不断增长,可采用同一供电臂增加运行列车数量来解决运能不足问题。但当列车数量增多时,多列车发出的谐波电流会分布在牵引网多位置处,且会使谐波电流叠加,引发严重的牵引供电系统并联谐振事故,因此,有必要研究多列车运行情况下系统谐波谐振频率分布。利用牵引网多导体降阶方法,得到简化的牵引网等效电路模型。通过采用模态分析方法,研究多列车在不同功率运行情况下牵引供电系统并联谐振频率的变化,得到谐波谐振的节点参与信息。研究表明:当6辆列车在牵引网以4~8 MW功率运行时,引发系统谐振的低次谐波次数为38~43次,高次谐波次数为116~118次。

基于产出导向法的高校英语视听说多模态教学改革研究

视听说是英语教学的重要元素,当前高校英语视听说课堂教学存在着课程目标认知不清、教学过程缺乏互动、教学材料时效性不足、教学设计和评价模式亟待改进等问题,因此加强高校英语视听说多模态教学改革势在必行。产出导向法依托其先进的教学理念和科学的教学流程划分,为高校英语视听说多模态教学改革提供了理论范式。以此为指导,提出高校英语视听说多模态教学改革的路径,建议:细化多模态教学目标,加强产出导向法在多模态教学中的应用;设计简单直接的驱动环节,激励学生主动学习视听说课程内容;采用线上线下相结合的方式设计促成环节,提供多模态的英语视听说相关材料;师生合作共评产出结果,改善视听说课程的产出质量。

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。

基于模态综合法和模态叠加法的密集模态结构响应重构

提出一种基于模态综合法和模态叠加法的密集模态结构响应重构方法,通过两次坐标变换将全结构缩聚为自由度更少的超单元模型,将超单元模型的模态分为密集模态和剩余模态。通过经验模态分解法分离出已知响应中单阶的剩余模态响应,进而重构出待测位置的剩余模态响应,待测位置的密集模态响应可由模态振型和剩余模态计算得到,通过模态叠加法实现在密集模态下的时域响应重构。进行了数值模拟研究,将待测位置响应的理论值与重构值进行比较以验证该方法的精度和效率,此外还详细研究了主模态数量、子结构划分方式、测量噪声和阻尼对重构结果的影响。结果表明:该文方法通过模型缩聚大大减少了重构的数据量,并且改善了传统EMD方法不能分离频率间隔较小的模态而无法实现响应重构这一不足,无论密集模态存在与否都可适用于结构的应力、应变、位移、加速度等多种动力响应的重构。

基于半功率带宽法的改进模态分析法

现有模态分析法仅根据模态阻抗的幅值大小判断谐波谐振程度,可能导致错误的分析结论。针对此局限性,提出一种改进模态分析法,引入半功率带宽法对模态分析结果进行进一步求解和改进。首先,介绍模态分析法概念;然后,基于半功率带宽法对谐振进行分析,并提出改进模态分析法,引入性能指标对谐波谐振程度进行判定;接着,对多并网逆变器进行建模,构建系统节点导纳矩阵;最后,通过理论分析和仿真验证,在MATLAB/Simulink中搭建仿真系统,验证现有模态分析法的局限性和本文方法的有效性。结果表明,谐波谐振程度同时受到模态阻抗幅值和阻尼比的影响,通过提出的改进模态分析法可实现系统谐波谐振程度的评估。

基于FDD法的模态参数连续自动识别及频率变异性分析

模态参数是分析桥梁运营状态变化的重要指标,可为桥梁状态评估提供数据基础。基于频域分解法(FDD)的模态参数连续自动识别方法,分析了模态参数与环境之间的关系。采用前、后向线性均值滤波方法对奇异值曲线进行滤波处理,剔除噪声干扰引起的虚假毛刺峰值;提出了Dvp指标,结合波峰波谷检测算法识别得到了真实模态参数对应的奇异值峰值;引入K-means聚类法实现了奇异值曲线真实峰值的自动选取。针对实际健康监测数据存储格式,设计了模态参数连续自动识别框架,并提出了融入模态参数的自动识别算法,实现了模态参数连续、自动识别。将所提出的方法运用于斜拉桥的实测数据中,通过连续自动识别得到一个月的模态参数,分析了环境对结构频率的影响程度。研究结果表明:所提出的基于FDD的模态参数自动识别方法能够实现模态参数的自动识别;所提出的融合自动识别算法的数据自动分析框架能够实现模态参数连续、自动识别,能解决桥梁健康监测数据的连续自动分析;桥梁结构频率受环境温度影响较大,随机环境因素所引起的结构频率随机性不可忽略。

考虑过阻尼模态参与的改进复模态叠加法

为处理非比例阻尼系统可能出现的过阻尼模态,提出了一种改进的复模态叠加强迫振动分析方法,建议无论模态是否过阻尼,复模态振动分析时应成对使用复模态.以一个连接任意布置外部阻尼器的悬臂梁典型非比例阻尼系统为例,其第1阶模态会随阻尼系数的增加而过阻尼.在厘清复模态响应与实际动力响应关系的基础上阐述了采用改进复模态叠加法获得时域响应、传递函数和方差的完整理论方法.将方程分为实部和虚部,使得原复数域运动方程成为基于实数矩阵的增广状态空间方程,从而克服了采用复数矩阵计算时变响应的困难.此外,针对基于白噪声滤波的外部激励,提出了一种高效方差响应评估方法,降低了计算资源消耗.结果表明,相较于假设模态法,复模态叠加法的结果更接近于有限元结果.基于遍历法研究最优阻尼器参数和位置时,采用多个小阻尼阻尼器优于单个大阻尼阻尼器.

基于应变模态振型和误差补偿的形状重构方法

形状传感技术是近年来传感领域备受关注的新研究方向,具有广阔的应用前景。文章提出了一种基于应变模态振型和误差补偿的形状重构方法,通过测量物体部分位置点的应变数据,采用模态理论实现应变-位移转换,进而重构物体形状。以长宽高分别为1 000,1 000和0.5 mm的钛合金板作为研究对象,通过ANSYS workbench18有限元仿真软件获取位移模态振型及应变模态振型,依据有限元仿真中位置点模态的相似性,采用K-means++聚类算法对应变测量点位置进行优化,在合金板上表面施加400 N的力使其产生形变。该算法的形状重构误差小于常规的均匀分布算法。采用径向基函数神经网络对误差和重构位移数据集进行了训练,依据拟合重构误差和重构位移的关系,补偿误差后重构误差不大于3.5%。

基于损伤模态识别法的复杂采空区群中薄弱单元甄别

为甄别复杂采空区群中的薄弱单元,以某地下石灰石矿山采空区群为工程实例,通过构建离散振动力学模型,和应变改变量相关影响因素分析,创新地提出薄弱单元损伤模态识别法,给出甄别流程,并从算例计算和工程实际应用两方面验证其可靠性。研究结果表明:自振频率和应变模态的甄别指标能准确识别采空区群中的薄弱单元;单体和双体单元损伤都会使采空区群的自振频率甄别指标I_(M)(k)值大于0,损伤区域的应变模态甄别指标I_(N)(x)值会明显出现凸起,随着损伤程度增大,I_(M)(k)值和I_(N)(x)峰值越来越大;仅顶板B1损伤时,高阶I_(M)(k)比低阶更灵敏反映损伤变化程度,第四阶指标识别效果更优;仅矿柱Z6损伤时,第二、四阶I_(M)(k)识别效果更优;B1和Z6共同损伤时,I_(M)(k)对B1损伤程度变化较于Z6更为敏感,第二阶I_(M)(k)识别效果更佳。研究成果为地下采空区群安全定量评估开辟了一条新方向。