Advertisement

导纳圆法在模态参数识别中的应用——Admittance Circle Method

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
《Admittance Circle Method》介绍了一种基于导纳圆理论进行结构模态参数识别的新方法，适用于多种工程领域内的振动分析与故障诊断。 采用导纳圆法进行模态参数识别的程序适合刚入门模态分析的人员学习交流。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 导纳圆法在模态参数识别中的应用——Admittance Circle Method
    优质
    《Admittance Circle Method》介绍了一种基于导纳圆理论进行结构模态参数识别的新方法，适用于多种工程领域内的振动分析与故障诊断。 采用导纳圆法进行模态参数识别的程序适合刚入门模态分析的人员学习交流。
     
  • Halcon技术在圆与圆弧识别中的应用
    优质
    本篇文章详细探讨了Halcon技术在工业检测领域中识别圆和圆弧的应用。通过实例分析展示了其高效性和准确性，为相关领域的研究提供了参考价值。 图像识别，使用Halcon进行图像处理以寻找圆和圆弧。
     
  • SSI模态参数识别
    优质
    SSI模态参数识别是一套用于结构健康监测和振动分析的技术方法，通过处理实验数据来提取结构的动力学特性。 SSI方法用于识别结构的模态参数（包括频率、阻尼和振型），实现对这些参数的有效识别。
     
  • ITD模态参数识别
    优质
    ITD模态参数识别专注于通过创新技术提取和分析结构动力学特性，利用频率响应函数法等手段精确测定固有频率、阻尼比及振型，为工程安全评估提供科学依据。 ITD模态参数识别是指通过特定的方法和技术来确定结构或机械系统的振动特性参数的过程。这种方法在工程分析、设计及故障诊断等领域具有重要应用价值。
     
  • ITD.rar_ITD-SSA_模态识别_信号与参数识别_识别模态
    优质
    本研究探讨了基于ITD-SSA算法在模态识别中的应用，重点分析其在信号处理及参数提取方面的优势，为结构健康监测提供新的技术手段。 时域模态参数识别方法能够有效识别时域信号并提取模态参数，效果较好。
     
  • 基于峰值法的模态参数识别
    优质
    本文介绍了一种利用峰值法进行结构动力学中的模态参数（如固有频率、阻尼比和模式形状）识别的技术。该方法通过分析结构振动响应数据，精确提取关键模态信息，在桥梁、建筑等工程领域具有广泛应用前景。 本程序采用Peak Picking峰值法来拾取结构振动响应中的自振频率。
     
  • 最小二乘迭代_模态参数识别_Matlab_LEASTSQUARE_模态参数识别_最小二乘迭代法
    优质
    本项目基于Matlab实现最小二乘迭代算法，用于结构系统的模态参数识别。通过优化计算过程，提高了模态分析的精度和效率。 频域内的模态参数识别方法包括最小二乘迭代法。该程序适用于刚入门的模态参数识别人员以及使用MATLAB编程的学习者进行交流学习。
     
  • 基于最小二乘法优化的频响函数估计在模态参数识别中的应用（2007年）
    优质
    本文探讨了利用改进的最小二乘法优化技术进行频响函数估计，并应用于模态参数识别中，旨在提高结构动力学分析的精度。该方法通过减少估计误差，增强了系统的辨识能力。 模态参数识别的精度直接影响机械结构系统动力特性分析的质量，而频响函数估计的准确性对模态参数识别的影响较大。工程实践中通常使用快速傅里叶变换（FFT）结合功率谱平均来估算频响函数。由于FFT过程中存在截断和舍入误差以及噪声干扰无法完全消除，用这种方法得到的频响函数用于识别模态参数时会受到精度影响。因此，在分析理论值与实际估计值之间的差异基础上，采用最小二乘法优化频响函数的估计过程。通过实验验证了该方法的有效性。试验结果显示：使用优化后的频响函数来识别阻尼固有频率和阻尼比的效果优于直接峰值搜索的方法。
     
  • ARMA模型在时间序列分析中的应用及模态参数识别原理与公式推导（共5页）.pdf
    优质
    本文档详细探讨了ARMA模型在时间序列分析中的运用，并深入解析了模态参数识别的基本原理及其相关公式的推导过程，全文共计五页。 ARMA模型时间序列分析法通常称为时序分析法，它是一种利用参数模型处理有序随机振动响应数据的方法，并用于识别模态参数。这些参数模型包括自回归（AR）模型、滑动平均（MA）模型以及自回归滑动平均（ARMA）模型。
     
  • 步态识别系统中数学模型的应用
    优质
    本研究探讨了在步态识别系统中数学模型的应用，分析并优化了不同算法对个体步态特征的提取与辨识效果，以提高系统的准确性和稳定性。 步态识别是生物特征识别技术中的一个新兴领域，其目的是通过分析个体的行走方式来辨识身份。该过程主要针对含有运动图像序列的数据进行处理，并采用适当的数学模型建立分类器，利用机器学习方法优化分类器参数以获得最优超平面。输入通常是一些特定步态下的特征参数，输出则是这些特征对应的类别编号。本段落着重介绍了在步态识别中常用的数学模型。