检索结果-内蒙古大学图书馆

东北大学学报（自然科学版） 2016年第11期37卷 1615-1619页

作者：姜立春肖康吴爱祥李令鑫华南理工大学土木与交通学院广东广州510640 华南理工大学安全科学与工程研究所广东广州510640 北京科技大学土木与环境工程学院北京100083

构建纵向采空区群离散多自由度动力响应模型,提出基于结构模态的空区群爆破动力响应分析方法.针对某金矿工程实例,对该方法进行检验分析.结果表明:该方法计算结果可直观反映采空区群内部岩体的位移与速度响应规律,揭示岩体爆破动力响应... 详细信息

构建纵向采空区群离散多自由度动力响应模型,提出基于结构模态的空区群爆破动力响应分析方法.针对某金矿工程实例,对该方法进行检验分析.结果表明:该方法计算结果可直观反映采空区群内部岩体的位移与速度响应规律,揭示岩体爆破动力响应特性,与数值模拟结果趋于一致;受内部阻尼作用,岩体作减幅振动,振幅逐渐衰减至0;在爆破荷载施加位置,岩体响应强度最大,随着与爆破作用点之间距离增大,响应强度呈减弱趋势.结构模态分析方法可大幅缩短计算时间、提高计算效率,为岩体的动力响应研究提供了一种新方法.

关键词：采空区群结构模态动力响应模型爆破荷载

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基于声腔与结构模态分析的动力舱共振规避

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中国工程机械学报 2015年第5期13卷 394-399页

作者：侯亮杨维平蔡惠坤李胜玉史英良厦门大学物理与机电工程学院福建厦门361005 厦门厦工机械股份有限公司福建厦门361023

为了解决某型挖掘机动力舱在作业过程中低频噪声突出、结构振动剧烈的问题,利用HyperMesh软件分别建立了其声腔与结构的有限元模型,通过***和Radioss软件计算出了其声腔和结构的自由模态,探究了其声学和振动特性.与发动机激励频率对比后... 详细信息

为了解决某型挖掘机动力舱在作业过程中低频噪声突出、结构振动剧烈的问题,利用HyperMesh软件分别建立了其声腔与结构的有限元模型,通过***和Radioss软件计算出了其声腔和结构的自由模态,探究了其声学和振动特性.与发动机激励频率对比后,排除了动力舱声腔共振的可能性,指出了可能的结构共振频率,并通过振动测试验证了动力舱在挖掘机怠速工况下振动加剧的推断,为其优化设计及减振降噪提供了参考.

关键词：声腔模态结构模态动力舱共振规避

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论农村题材小说的一种结构模态

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求是学刊 1989年第2期16卷 71-74,62页

作者：张景超

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基于结构模态的机翼带吊舱有限元建模方法

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飞行力学 2017年第1期35卷 93-96页

作者：李阳刘颖中国飞行试验研究院飞机所陕西西安710089

针对无有限元模型的颤振计算建模问题,提出了一种采用结构优化方法建立有限元模型的方法。依据标准算例的结构尺寸和材料特性建立其有限元模型,采用集中质量单元和连接杆模拟外挂吊舱结构,得到了机翼带吊舱的标准模型。计算其结构模态... 详细信息

针对无有限元模型的颤振计算建模问题,提出了一种采用结构优化方法建立有限元模型的方法。依据标准算例的结构尺寸和材料特性建立其有限元模型,采用集中质量单元和连接杆模拟外挂吊舱结构,得到了机翼带吊舱的标准模型。计算其结构模态并作为优化目标,建立几何尺寸、质量与标准模型一致。但结构参数不一致的初始模型;然后采用敏度优化算法优化初始模型,得到机翼带吊舱的优化模型。计算结果表明,优化模型与标准模型的颤振速度和频率均较为接近。

关键词：结构模态敏度优化算法颤振分析

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HSK工具系统结构模态的有限元分析

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工具技术 2008年第6期42卷 54-56页

作者：沈春根王贵成王树林江苏大学工业中心江苏大学

利用CAD/CAE集成软件,首先建立了精确的HSK工具系统数字化三维模型,在建立合理的边界条件和划分网格的基础上,对其进行固有频率和振型的有限元计算,为HSK工具系统的动力特性设计和模态实验分析提供重要的依据。

关键词： HSK工具系统有限元结构模态

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基于结构模态损伤识别问题的研究

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公路 2010年第6期55卷 98-101页

作者：王涛陈杰中交路桥技术有限公司北京市100029

损伤识别是结构健康监测的关键技术,基于频率和振型等结构模态信息是结构在线损伤识别的主要手段。通过数值计算,分析研究了基于频率和振型的损伤识别过程中的若干问题,指出基于频率和振型的损伤识别在理论上的可行性,但在考虑误差的情... 详细信息

损伤识别是结构健康监测的关键技术,基于频率和振型等结构模态信息是结构在线损伤识别的主要手段。通过数值计算,分析研究了基于频率和振型的损伤识别过程中的若干问题,指出基于频率和振型的损伤识别在理论上的可行性,但在考虑误差的情况下,仅基于频率的损伤识别是不可靠的,基于振型的损伤识别也受到了很大限制,这与许多学者的结论是一致的,同时也从另一个角度说明基于结构模态信息的损伤识别亟待有效的传感器优化布置办法,从经验上对传感器布置进行初步优化,并用算例检验其可行性。

关键词：损伤识别结构模态频率振型传感器布置

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基于介电高弹体的折纸结构模态设计研究

基于介电高弹体的折纸结构模态设计研究

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作者：王怀远南京航空航天大学

学位级别：硕士

随着三维微纳米结构在生物医学传感设备,微机电元件,能量存储系统等领域的潜在应用,基于介电高弹体的折纸结构越来越引起人们的关注。目前相当多的关于折纸折叠和展开结构的研究是通过介电弹高体(DE)来实现。结合DE材料的机电致动耦合原... 详细信息

随着三维微纳米结构在生物医学传感设备,微机电元件,能量存储系统等领域的潜在应用,基于介电高弹体的折纸结构越来越引起人们的关注。目前相当多的关于折纸折叠和展开结构的研究是通过介电弹高体(DE)来实现。结合DE材料的机电致动耦合原理,先通过实验进行验证,确定其致动性,然后将理论计算结果,与实验结果、有限元仿真进行拟合,来探究DE材料作为折纸结构模态设计的可行性。介电高弹体材料是一种电活性聚合物,低弹性模量的弹性体在施加的电场下引起力电耦合作用产生Maxwell应力,Maxwell应力使介电高弹体材料产生形变,从而使粘结在一起的基底整体结构产生发生屈曲,从而达到继续调控模态的目的。本文首先通过实验对介电高弹体的力电耦合特性进行了验证,并给出了理论分析以及仿真相应的计算结果。然后,设计了基于介电高弹体模态调控的两桥三节段和桌形等结构探究介电高弹体对三维折纸结构模态调整的应用实例,通过实验验证,并利用有限元软件进行仿真、拟合,来说明模态调控的可行性,挖掘其应用前景和价值。

关键词：介电高弹体屈曲结构模态折纸结构电压加载调控结构设计

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风机运行状态下结构模态参数识别方法研究

风机运行状态下结构模态参数识别方法研究

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作者：边博同济大学

学位级别：硕士

随着风电行业的发展，风力发电机组的单机容量和塔架的高度都在不断增加，风机呈现出大容量、长叶片、高塔筒的发展趋势。为了保证风机运行过程中的安全，预防重大事故的发生，必须要对运行状态下的风机结构进行持续监测和安全评估;相... 详细信息

随着风电行业的发展，风力发电机组的单机容量和塔架的高度都在不断增加，风机呈现出大容量、长叶片、高塔筒的发展趋势。为了保证风机运行过程中的安全，预防重大事故的发生，必须要对运行状态下的风机结构进行持续监测和安全评估;相比于数值模拟和试验方法，现场实测是最为真实、经济、有效的研究方法。　　首先，本文对某1.5MW和2.0MW陆上风机样机进行了现场实测，实测内容主要包括风机在正常运行工况和急停工况下的加速度响应;采用随机减量-连续小波法(RDT-CWT)方法，对风机进行运行状态下模态参数识别，并将识别结果与急停工况进行了对比分析。　　其次，采用控制变量法，在外界风速条件相同的情况下，对风机结构总阻尼和桨距角进行了回归分析，得到了风机在运行状态下结构总阻尼、气动阻尼和结构阻尼的经验公式。　　再次，将气动阻尼的从结构总阻尼中剥离，得到风机的结构阻尼，并计算风机在安装阻尼器后的减振系数，来分析阻尼器的减振效果。　　最后，对本文的主要工作进行了总结，并讨论了进一步工作的内容。

关键词：风机运行状态结构模态参数识别减振系数

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钻井井架故障的结构模态诊断

钻井井架故障的结构模态诊断

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作者：崔晓华大庆石油学院

学位级别：硕士

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基于深度学习与结构模态的损伤识别方法

基于深度学习与结构模态的损伤识别方法

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作者：钟可锋广东工业大学

学位级别：硕士

本文基于深度学习算法,以结构模态为指标,提出了一种智能化的结构损伤检测方法。随着建筑数量的飞速增长,为保障人民生命安全,结构损伤检测日益受到人们的重视,结构损伤会导致结构模态的变化,以往的众多学者都尝试对结构模态进行研究,... 详细信息

本文基于深度学习算法,以结构模态为指标,提出了一种智能化的结构损伤检测方法。随着建筑数量的飞速增长,为保障人民生命安全,结构损伤检测日益受到人们的重视,结构损伤会导致结构模态的变化,以往的众多学者都尝试对结构模态进行研究,寻找其中反应的结构损伤特征。深度学习算法相比以往的人工智能算法,具备强大的自动提取数据特征的能力,因此,可以将深度学习算法应用到结构的损伤检测中来,去提取结构模态数据中的损伤特征。本文使用有限元模拟的方法获取各种损伤工况下的结构模态数据,结合卷积神经网络进行损伤检测取得了理想的效果。并以卷积神经网络进行损伤分类工作为例,对网络的内部工作流程进行了逐步的分析,研究了网络进行损伤分类的具体工作流程。本文的主要研究内容如下:(1)使用ABAQUS有限元软件模拟结构各种工况,得到结构的模态数据,并利用ABAQUS的PYTHON接口开发批量参数化分析的脚本文件,自动获取大量不同工况下的结构模态数据,节省大量人力物力,为这种基于大数据的方法的实现提供必要的技术前提。(2)本文的主要研究对象为一个简单的钢梁模型和一个复杂的钢框架模型,使用的工具主要是MATLAB中的深度学习工具箱。简单梁模型主要用于验证该方法的可行性,并与传统BP神经网络比较,验证它的优越性。复杂钢框架模型主要用于探索该方法的识别能力上限和网络的内部工作流程。结果表明:对于简单的损伤识别问题,卷积神经网络在数据量极少的情况下依然能保持100%的准确率,而对于复杂的损伤识别问题,损伤识别效果虽然能达到一定的效果,但非常依赖充足数据量拼凑成的完整的模态,并且,对于人工处理后的模态损伤指标,如模态曲率差,其最终识别效果要低于原始数据(模态振型)作为指标时的识别效果,这表明未处理的原始数据保留了更多的结构的损伤信息。(3)在保证了卷积神经网络方法具有良好的识别效果的情况下,对卷积神经网络进行损伤分类的内部工作流程进行了细致的分析,阐述了神经网络进行损伤工况分类的具体流程,而不是仅仅将其作为一个功能强大的“黑匣子”使用。本文提取了神经网络进行损伤分类过程中各个阶段的中间数据,并对数据进行了可视化,以可视化图形的方式对神经网络的具体工作进行了阐述。

关键词：深度学习卷积神经网络钢框架结构模态损伤检测损伤特征

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