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基于VMD和FCM聚类算法的海上风机支撑结构损伤识别方法
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作者 任义建 刁延松 +1 位作者 吕建达 侯敬儒 《振动与冲击》 北大核心 2025年第8期184-191,286,共9页
利用响应和有监督学习算法对运行状态下海上风机支撑结构进行损伤识别时,会遇到响应中能量占比很高的谐波成分影响和有监督学习算法需人工定义标签等问题。为此,利用变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)和模糊C均值(fuzz... 利用响应和有监督学习算法对运行状态下海上风机支撑结构进行损伤识别时,会遇到响应中能量占比很高的谐波成分影响和有监督学习算法需人工定义标签等问题。为此,利用变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)和模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法进行海上风机支撑结构损伤识别。为剔除响应中的谐波成分,首先利用VMD对加速度响应进行分解,选取结构模态响应(仅含有结构自振频率)作为分析信号。然后计算模态响应的时域、能量和能量比值及样本熵特征构造特征矩阵,利用主成分分析对特征矩阵进行降维,得到损伤特征矩阵。将损伤特征矩阵输入FCM聚类算法,通过聚类分析得到结构的损伤状态。位移激励下海上风机支撑结构损伤识别模型试验数据验证了该方法的有效性。该方法属于无监督学习算法,无需标注标签且不受谐波成分的影响。 展开更多
关键词 海上风机支撑结构 损伤识别 变分模态分解(VMD) 模糊C均值(FCM)聚类算法 无监督学习算法
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基于K-means聚类粒子群算法的海洋结构迭代型损伤识别方法
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作者 周旭涛 赵海旭 +2 位作者 蒋玉峰 王树青 刘雨 《中国海洋大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期134-147,共14页
为了解决传统智能优化算法在结构损伤识别中易陷入局部最优解,导致损伤识别时误判单元较多且识别精度较差的问题,本文提出了一种迭代型结构损伤识别方法。该方法创新性地引入了基于K-means聚类的新型粒子群算法,以加快算法收敛和避免陷... 为了解决传统智能优化算法在结构损伤识别中易陷入局部最优解,导致损伤识别时误判单元较多且识别精度较差的问题,本文提出了一种迭代型结构损伤识别方法。该方法创新性地引入了基于K-means聚类的新型粒子群算法,以加快算法收敛和避免陷入局部最优解,同时,采用迭代思想对传统损伤识别方法进行改进,将损伤识别结果进行迭代更新,以获得准确的损伤位置及损伤程度。以某三腿海上风机结构为例:首先,探讨了非迭代型方法在无噪声和有噪声污染时的结构损伤识别效果;其次,分析所提出的迭代型方法在无噪声和有噪声污染两种情况下的结构损伤识别效果;然后,探究了所提出方法的收敛性及稳定性;最后,采用物理模型试验对提出的方法进行了验证。结果表明,提出的迭代型聚类粒子群算法相比传统结构损伤识别方法可获得更准确的损伤位置及损伤程度,并展现出良好的噪声鲁棒性,且算法迭代次数少,识别效果稳定。 展开更多
关键词 K-means聚类粒子群算法 损伤识别 海上风机结构 迭代型方法
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海上风机支撑结构的时域和频域疲劳对比研究 被引量:5
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作者 王德如 杨和振 《舰船科学技术》 北大核心 2017年第4期74-78,99,共6页
对海上风机支撑结构进行动力响应分析,求出结构危险节点的载荷谱和功率谱密度函数,结合疲劳损伤模型和Dirlik概率模型,分别在时域和频域内对支撑结构进行疲劳寿命分析。由于时域法计算疲劳寿命需进行应力循环计数,这一过程需处理的数据... 对海上风机支撑结构进行动力响应分析,求出结构危险节点的载荷谱和功率谱密度函数,结合疲劳损伤模型和Dirlik概率模型,分别在时域和频域内对支撑结构进行疲劳寿命分析。由于时域法计算疲劳寿命需进行应力循环计数,这一过程需处理的数据庞大,耗时长。频域法省去应力循环计数,代之以概率密度函数,可相对准确、快速地计算结构的疲劳寿命。分析结果表明,采用Dirlik概率模型的频域分析法能较准确地反映海上风机支撑结构在随机载荷作用下的疲劳损伤情况,计算结果误差在可接受范围内。 展开更多
关键词 海上风机支撑结构 疲劳寿命 频域 动力响应
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基于AK-SS-CSM的海上风机支撑结构抗震可靠度分析 被引量:1
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作者 胡忠平 苏凯 +1 位作者 王珂 朱洪泽 《中国农村水利水电》 北大核心 2023年第2期178-184,共7页
为探讨地震荷载和结构抗力的不确定性对海上风机支撑结构抗震性能的影响,采用OpenSEES软件建立了塔筒-桩基础-土体非线性数值简化模型,将基于Kriging模型和子集模拟法的主动学习可靠度方法(AK-SS)与能力谱法(CSM)结合,研究了不同地震影... 为探讨地震荷载和结构抗力的不确定性对海上风机支撑结构抗震性能的影响,采用OpenSEES软件建立了塔筒-桩基础-土体非线性数值简化模型,将基于Kriging模型和子集模拟法的主动学习可靠度方法(AK-SS)与能力谱法(CSM)结合,研究了不同地震影响工况下支撑结构在寿命期内的可靠度变化,并探究厚度、埋深、直径以及砂土内摩擦角对结构可靠度的影响。结果表明:AK-SS相比于子集模拟法(SS)等其他可靠度计算方法计算更准确、高效;振型组合分布加载模式(SRSS)适用于由多阶振型控制的海上风机支撑结构;罕遇地震工况为结构的危险控制工况,泥面位移超过临界值为主要失效模式,但对于任一失效模式结构在服役期结束之前均满足目标可靠度要求;与埋深等因素相比,基础厚度、基础直径为结构抗震性能的控制因素,设计时应合理选择桩基础的几何尺寸。 展开更多
关键词 海上风机支撑结构 抗震可靠度 AK-SS CSM 加载模式
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