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基于动态响应灵敏度同步反演结构物理参数与输入的算法 被引量:3
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作者 张坤 罗绍湘 段忠东 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2009年第9期143-148,167,共7页
提出一种基于动态响应灵敏度概念,仅利用结构少数测点上的动态响应同步反演结构物理参数和输入的方法。首先,将结构的输入力进行正交多项式分解,推导了结构动态响应对输入力的正交系数和结构物理参数的灵敏度计算公式;然后,构造结构参... 提出一种基于动态响应灵敏度概念,仅利用结构少数测点上的动态响应同步反演结构物理参数和输入的方法。首先,将结构的输入力进行正交多项式分解,推导了结构动态响应对输入力的正交系数和结构物理参数的灵敏度计算公式;然后,构造结构参数与输入同步反演的识别方程,并采用阻尼最小二乘法求解方程,同时识别结构物理参数变化与输入力时程;最后,分别利用一个五层平面框架结构和一个九榀三维刚架结构验证了方法的有效性。研究结果表明,该方法可以克服测量噪声和初始模型误差的影响,同步精确地识别结构的输入力和局部损伤引起的结构物理参数变化。 展开更多
关键词 动态响应 灵敏度 同步反演 结构物理参数 输入
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水泥输送泵车结构物理参数对系统动态特性的影响研究
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作者 汪红兵 《建设机械技术与管理》 2007年第5期89-91,共3页
针对混凝土泵车臂架系统振动过大的问题,使用ADAMS软件建立了泵车臂架系统的动力学仿真分析模型。臂架系统振动性能的好坏,在系统的结构参数中,各个组成构件的刚度和质量至关重要。因此本文使用ADAMS软件具体研究各节臂的刚度和质量对... 针对混凝土泵车臂架系统振动过大的问题,使用ADAMS软件建立了泵车臂架系统的动力学仿真分析模型。臂架系统振动性能的好坏,在系统的结构参数中,各个组成构件的刚度和质量至关重要。因此本文使用ADAMS软件具体研究各节臂的刚度和质量对臂架系统末端点位移振动特性的影响情况,为进一步进行动态优化研究提供参考。 展开更多
关键词 混凝土泵车 结构物理参数 动态特性
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Spark云计算平台下的结构物理参数辨识 被引量:2
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作者 骆剑彬 姜绍飞 +1 位作者 任晖 赵剑 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2018年第14期67-73,共7页
结构物理参数辨识是结构损伤识别的一个关键问题。针对结构物理参数辨识精度不高、海量数据处理计算效率低下和在单机环境下运算资源不足的问题,提出一种云平台下改进并行化多粒子群协同优化算法(IPMPSCO)的结构物理参数辨识方法。在云... 结构物理参数辨识是结构损伤识别的一个关键问题。针对结构物理参数辨识精度不高、海量数据处理计算效率低下和在单机环境下运算资源不足的问题,提出一种云平台下改进并行化多粒子群协同优化算法(IPMPSCO)的结构物理参数辨识方法。在云计算平台下,引入Apache Spark云计算平台的弹性分布式数据集RDD,对传统多粒子群协同优化算法(MPSCO)的结构物理参数辨识进行分布式并行化改进。为了验证所提方法的准确性和处理海量数据的能力,在8节点的云计算集群上对一个30层框架数值试验和一个7层钢框架试验进行结构物理参数辨识。结果表明,所提方法具有良好的精度和稳定性,在执行效率上优于单机,且具有较好的并行能力。 展开更多
关键词 APACHE SPARK 粒子群算法 结构物理参数辨识 分布式并行处理
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基于贝叶斯理论嵌套抽样的结构物理参数识别研究 被引量:2
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作者 王坤阳 公茂盛 左占宣 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第7期74-80,共7页
基于贝叶斯估计的结构物理参数识别中,传统马尔可夫蒙特卡洛抽样(MCMC)在解决高维密度函数问题时往往存在抽样效率低、不收敛等问题。采用嵌套抽样方法代替传统的马尔可夫蒙特卡洛抽样,解决了结构物理参数识别中高维后验联合概率密度函... 基于贝叶斯估计的结构物理参数识别中,传统马尔可夫蒙特卡洛抽样(MCMC)在解决高维密度函数问题时往往存在抽样效率低、不收敛等问题。采用嵌套抽样方法代替传统的马尔可夫蒙特卡洛抽样,解决了结构物理参数识别中高维后验联合概率密度函数问题。首先从结构加速度时程响应时程出发,建立了后验联合概率密度函数,然后重新定义了结构参数先验分布与似然函数,实现了基于嵌套抽样的结构物理参数识别。采用该方法分别对10层剪切结构数值模型与3层RC框架结构振动台试验模型进行识别,得到了结构刚度及阻尼比等参数,并与试验现象进行了对比。结果表明,该方法可以解决贝叶斯公式高维后验联合概率密度函数问题,且能高效识别结构物理参数,同时也验证了该方法在真实结构物理参数识别与结构损伤识别中的适用性与可靠性。 展开更多
关键词 结构物理参数识别 贝叶斯估计 嵌套抽样 振动台试验 结构损伤识别
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基于改进SCAM算法的结构物理参数识别贝叶斯方法
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作者 赵一男 公茂盛 +1 位作者 左占宣 高艳滨 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第6期121-126,共6页
针对贝叶斯估计中逐分量自适应Metropolis(single component adaptive Metropolis,SCAM)算法易生成重复性样本,导致抽样效率低、结果误差大等问题,重新定义了提议分布方差的表达式,提出了改进的SCAM算法,使得抽样样本序列构成的马尔可... 针对贝叶斯估计中逐分量自适应Metropolis(single component adaptive Metropolis,SCAM)算法易生成重复性样本,导致抽样效率低、结果误差大等问题,重新定义了提议分布方差的表达式,提出了改进的SCAM算法,使得抽样样本序列构成的马尔可夫链相对稳定。进而将贝叶斯理论与改进的SCAM算法相结合,求解结构物理参数的后验边缘概率分布、最优估计值以识别和估计结构损伤,通过理论分析和结构数值模拟算例验证了改进的SCAM算法的有效性。结果表明,改进的SCAM算法既提高了抽样效率,又提高了计算结果准确性,可应用于物理参数识别及损伤识别与评估等工作。 展开更多
关键词 结构物理参数识别 贝叶斯估计 马尔可夫蒙特卡罗(MCMC)抽样 提议分布 逐分量自适应Metropolis(SCAM)算法
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