排序方式： 共有4条查询结果，搜索用时 15 毫秒
1
1.
针对大型结构短样本模态参数识别,提出基于分层抽样的最优复Morlet小波短样本模态参数识别方法.先对结构响应信号进行分层抽样,用随机减量法提取每一层的自由衰减信号;再根据样本标准差确定每一层的层权,用最优复Morlet小波识别每一层的模态参数;最后用层权对模态参数进行加权得到最终的模态参数.工程应用结果表明,所提方法具有较高的识别精度,良好的低频密集模态解耦和高频虚假模态抑制能力. 相似文献
2.
特征系统实现算法的虚假模态剔除方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对虚假模态影响特征系统实现算法识别结果的问题,提出用奇异值分解结合模态能量水平来剔除特征系统实现算法识别结果中的虚假模态。利用奇异值分解(SVD)方法滤除信号中的部分噪声,减少噪声模态并提高识别结果精度,利用输出矩阵、状态矩阵的特征值和特征向量以及输入分配矩阵计算出识别结果中各阶模态能量矩阵,对其进行奇异值分解得到最大奇异值,将其作为各阶模态对输出能量贡献的衡量指标,称之为模态能量水平,然后由计算模态与噪声模态能量为零的特点剔除识别结果中的虚假模态。通过数值仿真和实例分析验证了方法的有效性。 相似文献
3.
利用粒子系统实现喷泉模拟 总被引：2，自引：0，他引：2
为了实现喷泉的实时模拟,构建出一种基于粒子系统的喷泉系统模型。分析模型中粒子的属性及其变化,加入风力和阻力等粒子属性,实现粒子在复杂受力情况下的实时动态模拟。采用Visual C++6.0为编程工具,三维动画环境由OpenGL支持,在Windows XP环境下开发了基于粒子系统的三维喷泉模拟系统。实验证明该算法实现简单,模拟的喷泉效果满足实时性和逼真性的要求。 相似文献
4.
针对基于协方差驱动随机子空间辨识法虚假模态影响识别结果的问题,提出了一种基于模态能量的虚假模态剔除方法.利用输出矩阵、状态矩阵的特征值与特征向量以及状态-输出协方差矩阵计算出识别结果中各阶模态分量的模态能量,对各假设模型阶数下计算出来的能量进行排序,保留能量最大的前j个模态用于绘制出稳定图,剩下的模态视作为虚假模态予以剔除.通过对3自由度的线性时不变系统和重庆朝天门长江大桥模型进行辨识,验证了该方法的有效性. 相似文献
1