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随机激励下基于ICA的结构模态参数识别
  • ISSN号:1006-1355
  • 期刊名称:《噪声与振动控制》
  • 时间:0
  • 分类:O422.6[理学—声学;理学—物理]
  • 作者机构:[1]河南工业大学土木建筑学院,郑州450001
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(51178164);河南工业大学高层次人才基金项目(2011BS007);郑州市科技计划项目(院士工作站建设计划)(项目编号:131PYSGZ205).
中文摘要:

简要介绍独立分量分析(ICA)的基本原理,提出将ICA 方法与随机减量法(RDT)结合起来用于随机激励下结构的模态参数识别.结合数值仿真算例和振动试验分析,验证所提出方法用于随机激励下结构模态参数识别的有效性.结果表明,ICA可以准确地从结构随机振动响应信号中分离出各源信号,并同时估计出各阶模态振型向量,源信号与结构模态坐标存在一一对应关系,再结合随机减量法和单模态识别法可识别各阶模态的频率和阻尼比.该方法仅利用振动系统的输出响应进行分析,适用于随机激励下结构的工作模态参数识别.

英文摘要:

The basic principle of independent component analysis (ICA) is briefly introduced. The ICA and randomdecrement technique (RDT) are combined and used to identify modal parameters of structures under random excitation. Bothnumerical and experimental results show that the ICA can extract the modal coordinates and estimate the mode shape vectorsfrom the random response signals of the structures directly. Free vibration responses can be obtained from the modal coordinatesby using RDT. Finally, the natural frequencies and damping ratios are calculated by using the classical one-DOF technique.It can be seen that the proposed method is effective since it only uses the output response of the vibration system foranalysis, and is suitable for modal parameter identification of the structures under random excitation

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期刊信息
  • 《噪声与振动控制》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科协
  • 主办单位:中国声学学会
  • 主编:严济宽
  • 地址:上海华山路1954号交通大学
  • 邮编:200030
  • 邮箱:NVC@sjtu.edu.cn
  • 电话:021-62932221
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-1355
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1346/TB
  • 邮发代号:4-672
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版)
  • 被引量:8372