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船体结构冰载荷的时域反卷积识别算法及信号采样周期选取
被引量：
2
1
作者
孔帅
田于逵
+1 位作者
崔洪宇
季顺迎
《船舶力学》
EI
CSCD
北大核心
2021年第8期1021-1030,共10页
冰载荷是影响冰区船舶安全的重要环境载荷,可造成船舶结构的严重损毁或疲劳破坏。基于时域反卷积算法的识别模型可较好地考虑冰载荷的动载荷效应,但冰激应变信号的采样周期对其计算稳定性和识别精度影响较大。利用Green核函数建立船体...
冰载荷是影响冰区船舶安全的重要环境载荷,可造成船舶结构的严重损毁或疲劳破坏。基于时域反卷积算法的识别模型可较好地考虑冰载荷的动载荷效应,但冰激应变信号的采样周期对其计算稳定性和识别精度影响较大。利用Green核函数建立船体外板结构冰载荷识别的正问题,并采用Tikhonov正则化算子和广义交叉验证法提升其求解稳定性。结合动态载荷识别信号采样周期选取原则、实测冰载荷数据和外板结构自振特性确定信号采样周期。通过构造分析不同频率施加载荷和不同噪声水平信号干扰的工况以评估选取采样周期的适用性。结果表明,其识别载荷可以较为准确地反映施加载荷的时程特征,且载荷识别精度良好。
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关键词
采样周期
冰载荷识别
时域反卷积算法
TIKHONOV正则化方法
冰载荷监测
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职称材料
题名
船体结构冰载荷的时域反卷积识别算法及信号采样周期选取
被引量：
2
1
作者
孔帅
田于逵
崔洪宇
季顺迎
机构
中国船舶科学研究中心
大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室
出处
《船舶力学》
EI
CSCD
北大核心
2021年第8期1021-1030,共10页
基金
工信部高技术船舶科研计划项目(2017-614)。
文摘
冰载荷是影响冰区船舶安全的重要环境载荷,可造成船舶结构的严重损毁或疲劳破坏。基于时域反卷积算法的识别模型可较好地考虑冰载荷的动载荷效应,但冰激应变信号的采样周期对其计算稳定性和识别精度影响较大。利用Green核函数建立船体外板结构冰载荷识别的正问题,并采用Tikhonov正则化算子和广义交叉验证法提升其求解稳定性。结合动态载荷识别信号采样周期选取原则、实测冰载荷数据和外板结构自振特性确定信号采样周期。通过构造分析不同频率施加载荷和不同噪声水平信号干扰的工况以评估选取采样周期的适用性。结果表明,其识别载荷可以较为准确地反映施加载荷的时程特征,且载荷识别精度良好。
关键词
采样周期
冰载荷识别
时域反卷积算法
TIKHONOV正则化方法
冰载荷监测
Keywords
sampling period
ice load identification
time-domain deconvolution algorithm
Tikhonov regularization method
ice load monitoring
分类号
P751 [交通运输工程—港口、海岸及近海工程]
U661.42 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
船体结构冰载荷的时域反卷积识别算法及信号采样周期选取
孔帅
田于逵
崔洪宇
季顺迎
《船舶力学》
EI
CSCD
北大核心
2021
2
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