模态分析法
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机械工程中的模态分析方法在机械工程领域,模态分析是一种重要的工具,用于研究和评估机械系统或结构的动力特性。
通过模态分析,工程师可以了解结构的固有振动频率、振型及其相关参数,从而对系统进行设计、改进和优化。
一、模态分析的基本原理模态分析基于结构的自由振动特性。
当结构受到外界激励或内部失稳因素影响时,会出现自由振动。
模态分析通过对这种振动进行精确测量和分析,得到结构的模态参数。
在模态分析中,最关键的一步是确定结构的固有频率和相应的振型。
固有频率是结构在自由振动时所表现出的振动频率,它与结构的刚度密切相关。
振型则描述了结构在不同固有频率下的变形形态,是结构动态响应的关键指标。
二、模态分析的常用方法1.加速度法加速度法是最常用的模态分析方法之一。
它基于物体的加速度与力的关系,通过测量结构上的加速度响应来推导出结构的模态参数。
具体操作中,可以通过加速度传感器将结构上的振动信号采集下来,再使用信号处理算法对信号进行分析。
2.激励-响应法激励-响应法是另一种常见的模态分析方法。
该方法将结构受到的激励信号与结构的振动响应进行对比,从而得到结构的模态参数。
激励信号可以是一个冲击物、一次瞬态激励或周期性激励。
3.频率域方法频率域方法是一种基于结构在频域内的特性进行模态分析的方法。
它以傅里叶变换为基础,将结构的时域信号转化为频域信号,进而得到结构的固有频率和振型。
频率域方法具有计算效率高、信号处理简易等优点。
4.有限元法有限元法是一种数值方法,常用于模态分析中的结构模态分析。
该方法将结构分解为多个小单元,利用有限元理论和方法对结构进行数值模拟。
通过进行有限元分析和计算,可以得到结构的固有频率和振型。
三、模态分析的应用领域模态分析在机械工程领域中具有广泛的应用。
它可以帮助工程师了解和评估结构的动力特性,发现结构的固有频率、共振点和脆弱部位,从而进行系统的设计和优化。
模态分析在航空航天领域中有着重要的应用。
通过对飞机、火箭等结构进行模态分析,可以评估其动态特性和共振情况,保证飞行安全性和运行可靠性。
模态分析⽅法分类模态分析⽅法主要分三类,分别是试验模态分析EMA、⼯作模态分析OMA和⼯作变形分析ODS。
试验模态分析(Experimental Modal Analysis,EMA),也称为传统模态分析或经典模态分析,是指通过输⼊装置对结构进⾏激励,在激励的同时测量结构的响应的⼀种测试分析⽅法。
输⼊装置主要有⼒锤和激振器,因此,试验模态分析⼜分为⼒锤激励EMA技术和激振器激励EMA技术。
激振器激励EMA技术根据激振器的数量⼜分为单点激励多点响应测量技术(SIMO)和多点激励多点响应测量技术(MIMO)。
单点激励多点响应测量技术是指仅使⽤⼀个激振器固定在某测点位置激励结构,测量所有测量⾃由度的响应,经过FFT变换计算频响函数(FRF)。
多点激励多点响应测量技术是指使⽤多个激振器激励结构,测量所有测量⾃由度的响应,经FFT变换计算多输⼊多输出下的频响函数(MIMO-FRF)。
多点激励多点响应测量技术具有输⼊能量更均匀、数据⼀致性更好、能分离出密集模态和重根模态等优点,⼀般在⼤型复杂或轴对称结构模态试验中采⽤该⽅法,效果更理想。
⼒锤激励测量技术分为单参考点锤击技术(SMRT)和多参考点锤击技术(MRIT)。
单参考点锤击技术⼜分为⼒锤固定和⼒锤移动两种⽅式,⼒锤固定时是指⼒锤固定在⼀个位置进⾏锤击,多个响应传感器⼀次或分批次测量结构的响应。
该⽅法同时也属于单输⼊多输出测量技术(SIMO)。
当⼒锤移动时,根据传感器的数⽬,⼜分为单输⼊单输出和单输⼊多输出。
固定的响应传感器为1个时,此时⼒锤移动遍历所有测点,那么时此,对应的是单输⼊单输出⽅式(SISO)。
当固定的传感器数⼤于1时,⼒锤移动遍历锤击所有测点,此时对应的是单输⼊多输出⽅式(SIMO),该⽅式可⽤多输⼊多输出模态识别技术进⾏模态参数识别,能分离出密集模态和重根模态。
⼯作模态分析(Operational Modal Analysis,OMA),也称为只有输出的模态分析,⽽在⼟⽊桥梁⾏业,⼯作模态分析⼜称为环境激励模态分析。
模态分析方法与步骤下面我将从模态分析的定义、方法、步骤和案例实践等方面进行详细介绍。
一、模态分析的定义模态分析是指通过对系统的不同动态模态(如结构模态、振动模态等)进行分析和评估,以揭示系统的特性、行为和潜在问题。
其目的是为了更好地了解系统的功能、性能、稳定性等,并为系统的优化提供依据。
二、模态分析的方法1.实验方法:通过实际测试和测量,获取系统的模态参数(如固有频率、阻尼比、模态形态等),从而分析系统的动态特性。
2.数值模拟方法:利用数学建模和计算机仿真技术,建立系统的动力学模型,并进行模拟分析,以获取系统的模态响应和模态特性。
3.统计分析方法:通过对大量历史数据或采样数据的分析,探索系统的模态变化规律和概率分布情况。
三、模态分析的步骤1.确定分析目标:明确需要进行模态分析的对象、目的和要求。
例如,是为了定位系统的故障、评估系统的稳定性、优化系统的结构等。
2.数据采集和处理:根据分析目标,确定所需的数据类型和采集方法,例如使用传感器进行采集或获取历史数据。
然后对采集到的数据进行处理,如滤波、时域变换、频域分析等。
3.建立模型:根据已有的数据和系统特性,建立适当的模型。
例如,对其中一结构物进行模态分析时,可以建立结构的有限元模型。
4.分析模态特性:利用实验、仿真或统计方法,分析系统的模态特性,如固有频率、振型等。
可以绘制频谱图、振型图等,以便直观地展示结果。
5.识别问题和改进方案:基于对系统模态特性的分析,识别潜在问题,并提出相应的改进方案。
例如,如果发现其中一模态频率太低,可能意味着系统存在过度振动或共振问题,需要采取相应的措施来改进。
6.验证和优化:对改进方案进行验证和优化,以确保其有效性和可行性。
可以通过迭代分析和实验评估来逐步完善方案。
四、模态分析的案例实践1.桥梁的模态分析:对大跨度桥梁的模态分析可以帮助提前发现潜在的共振问题,并优化桥梁的设计和结构。
例如,可以通过数值模拟方法对桥梁的振动特性进行分析,以确定固有频率和振型,并预测桥梁在不同外界激励下的动态响应。
结构振动分析中的模态分析方法结构振动是指建筑、桥梁、机器等各类工程结构在受到外部激励或自身运动时所发生的振动现象。
为了有效地研究和应对这些结构振动问题,需要运用先进的分析技术来分析结构的振动特性,其中最常用的方法之一就是模态分析。
一、模态分析的基本原理模态分析是研究结构振动的一种分析方法,它是通过计算结构在不同的固有频率下的振动模态来描述结构振动特性的方法。
在模态分析中,首先需要使用有限元方法建立结构的数学模型,然后通过解析数学模型的特征方程,得到结构在不同频率下的振型,即模态,及其对应的振幅和相位差等振动参数。
根据这些振动参数,可以得到结构各个部分的振动响应,并进一步分析结构的振动特性,包括结构在不同频率下的最大振幅、结构振动的稳定性、结构间的耦合特性等。
二、模态分析的主要应用模态分析是结构振动分析中应用最为广泛的方法之一,其主要应用场景包括以下几个方面:1、确定结构的固有频率和振型。
通过模态分析,可以准确地计算结构的固有频率和振型。
这些固有频率和振型的计算结果可用于评估结构在不同激励下的响应特性,以便优化结构设计和制定合理的振动控制措施。
2、分析结构的动态响应。
模态分析可以用来预测结构在外部激励下的动态响应,包括结构的动态位移、速度、加速度等。
这些响应特性的预测结果对于工程结构的安全性评估和振动噪声控制等方面具有重要的意义。
3、评估结构的稳定性。
模态分析可以用于评估结构在振动中的稳定性。
通过计算结构在不同频率下的稳定性,可以有效地分析工程结构的稳定性问题,以便制定相应的振动控制措施。
4、进行结构损伤诊断。
工程结构的残损或破坏会导致结构频率的变化和振动模态的变化。
通过模态分析,可以检测并诊断工程结构的残损或破坏情况,为结构维修和保养提供重要的依据。
三、模态分析的计算方法在计算模态分析的过程中,需要先确定结构的数学模型,包括结构的几何形状、材料特性和载荷情况等。
根据这些数据,可以采用有限元方法求解结构的特征方程,然后求解特征方程得到结构的固有频率和振型。
机械结构的模态分析与设计优化导言:机械结构是各种机械设备中的核心部分,它的性能直接影响着机器的使用寿命、稳定性和效率。
在设计过程中,进行模态分析并进行优化设计是一项关键任务。
本文将介绍机械结构的模态分析方法,并探讨如何通过优化设计提高机械结构的性能。
一、模态分析的意义模态分析是指通过计算机模型研究机械结构的固有振动特性,包括自然频率、振型和振幅等。
它的主要意义有以下几点:1. 预测结构的自然频率:自然频率是指机械结构在没有外力作用下固有的振动频率。
通过模态分析,可以预测结构的自然频率,从而避免共振问题的发生。
2. 优化结构设计:通过模态分析,可以得到结构的振型信息,了解结构的强度、刚度等特性,从而指导优化结构设计。
3. 预测结构的工作状态:模态分析还可以预测机械结构在工作状态下的振动情况,对于提前发现问题、减少结构疲劳损伤等方面有着重要作用。
二、模态分析的方法目前常用的模态分析方法有有限元法和试验法两种。
1. 有限元法:有限元法是一种通过离散化处理将连续体分解为有限个简单子单元,再将它们组合起来近似描述整个结构的方法。
利用有限元软件,可以通过建立结构的有限元模型进行模态分析,得到结构的自然频率和振型。
2. 试验法:试验法是通过实际测试手段获取结构的振动信息,并进行分析的方法。
利用振动传感器和频谱分析仪等设备,可以获取结构在不同频率下的振幅响应,从而得到结构的自然频率和振型。
三、设计优化的方法基于模态分析结果,可以通过设计优化方法提高机械结构的性能,具体方法有以下几种:1. 材料优化:可以通过改变机械结构的材料,提高结构的刚度和强度,从而改变结构的自然频率和振型。
2. 结构优化:可以通过改变机械结构的几何形状和尺寸,优化结构的刚度分布,减小共振问题的发生。
3. 阻尼优化:可以通过添加阻尼材料或改变结构的几何形状,提高结构的阻尼能力,减小振动势能的积累,减小结构的共振幅值。
4. 调节质量分布:可以通过调整结构的质量分布,改变结构的振动模态,从而减小共振现象的发生。
各种模态分析方法总结与比较一、模态分析模态分析是计算或试验分析固有频率、阻尼比和模态振型这些模态参数的过程。
模态分析的理论经典定义:将线性定常系统振动微分方程组中的物理坐标变换为模态坐标,使方程组解耦,成为一组以模态坐标及模态参数描述的独立方程,以便求出系统的模态参数。
坐标变换的变换矩阵为模态矩阵,其每列为模态振型。
模态分析是研究结构动力特性一种近代方法,是系统辨别方法在工程振动领域中的应用。
模态是机械结构的固有振动特性,每一个模态具有特定的固有频率、阻尼比和模态振型。
这些模态参数可以由计算或试验分析取得,这样一个计算或试验分析过程称为模态分析。
这个分析过程如果是由有限元计算的方法取得的,则称为计算模记分析;如果通过试验将采集的系统输入与输出信号经过参数识别获得模态参数,称为试验模态分析。
通常,模态分析都是指试验模态分析。
振动模态是弹性结构的固有的、整体的特性。
如果通过模态分析方法搞清楚了结构物在某一易受影响的频率范围内各阶主要模态的特性,就可能预言结构在此频段内在外部或内部各种振源作用下实际振动响应。
因此,模态分析是结构动态设计及设备的故障诊断的重要方法。
模态分析最终目标是在识别出系统的模态参数,为结构系统的振动特性分析、振动故障诊断和预报以及结构动力特性的优化设计提供依据。
二、各模态分析方法的总结(一)单自由度法一般来说,一个系统的动态响应是它的若干阶模态振型的叠加。
但是如果假定在给定的频带内只有一个模态是重要的,那么该模态的参数可以单独确定。
以这个假定为根据的模态参数识别方法叫做单自由度(SDOF)法n1。
在给定的频带范围内,结构的动态特性的时域表达表示近似为:()[]}{}{T R R t r Q e t h rψψλ= 2-1而频域表示则近似为:()[]}}{{()[]2ωλωψψωLR UR j Q j h r tr r r -+-= 2-2 单自由度系统是一种很快速的方法,几乎不需要什么计算时间和计算机内存。
结构模态分析讲解模态分析的目标是确定结构的固有频率、振型以及与这些固有特性相关的结构模态参数。
这些固有特性能够提供有关结构动态行为的重要信息,例如:结构的整体刚度、结构的固有频率、结构的不稳定性等等。
通过模态分析,我们可以更好地理解和设计结构的动力响应,例如对结构进行振动抑制和控制。
模态分析可以使用多种方法进行,包括模态超级成分法(MAC)、频响函数法、有限元法等等。
下面我们将重点介绍几种常见的模态分析方法。
首先是模态超级成分法(MAC)。
模态超级成分法是一种基于频响函数的方法,用于确定结构的模态特性。
该方法通过比较模态测试与有限元模型分析的结果,确定每个模态的成分(贡献)以及其对应的频率和振型。
模态超级成分法在实际工程中被广泛使用,它能够提供结构动力响应的详细信息。
其次是频响函数法。
频响函数法是一种通过测量结构在不同频率下的响应来确定结构固有特性的方法。
该方法通过施加频率相对较低的激励信号,并测量结构的响应信号。
通过分析激励信号与响应信号之间的频率响应,我们可以确定结构的固有频率和振型。
最后是有限元法。
有限元法是一种数值计算方法,用于求解结构的模态特性。
在有限元法中,我们将结构分解为小的有限元(子结构),并通过求解结构模态方程来确定结构的固有频率和振型。
有限元法可以提供较准确的模态频率和振型,对于复杂的结构分析非常有用。
在进行模态分析时,我们需要优化选择适合的振型数量。
过多的振型会导致计算复杂度过高,而过少的振型会无法精确描述结构的动力响应。
通常,我们可以通过观察模态参数的变化趋势以及相关性分析来确定适当的振型数量。
总结起来,结构模态分析是一种重要的工程方法,用于研究结构的动力响应。
通过模态分析,我们可以获得结构的固有频率、振型以及与这些固有特性相关的结构模态参数。
在实际应用中,我们可以根据需要选择适合的模态分析方法,并优化选择合适的振型数量。
模态分析对于结构设计和动力响应控制有着重要的作用。
模态分析多种方法模态分析是指在多种可能性或选项中进行评估和比较的过程。
它可以用于各种领域和问题的决策和规划中。
在下面的文章中,我将介绍模态分析的几种常见方法。
1.SWOT分析:SWOT分析是一种评估组织内部优势、劣势以及外部机会和威胁的方法。
它将可能的选项与组织的优势和机会相匹配,以确定最佳的决策方向。
2.决策树分析:决策树分析是一种图形化的分析方法,它通过描述可能的决策,可能的事件和决策之间的结果和概率,帮助决策者了解选择每个选项的可能结果。
3.鱼骨图:也称为因果关系图,鱼骨图是一种用于分析问题根本原因的方法。
它通过将问题放在鱼骨的左侧,然后将可能的原因绘制在鱼骨的骨头上,帮助确定问题的潜在解决方案。
4.多层次决策分析:多层次决策分析是一种在多个层次上评估决策的方法。
它通过将决策者的目标和准则以及可能的选项在一个层次结构中进行组织,帮助决策者在各个层次上进行评估和比较。
5.场景分析:场景分析是一种评估决策在不同未来情景下的潜在结果的方法。
它通过识别和描述不同的情景,并评估每个情景下的决策结果,帮助决策者选择最有利的决策。
6.成本效益分析:成本效益分析是一种评估不同决策方案的成本和效益的方法。
它通过比较不同决策方案的成本和效益,帮助决策者选择具有最大效益和最小成本的决策。
7.概率分析:概率分析是一种评估决策在不同概率下的结果的方法。
它通过对可能的不同结果的概率分布进行建模和分析,帮助决策者了解不同决策的风险和潜在回报。
这些方法在不同的情况下都可以有效地进行模态分析。
根据具体的问题和决策情境,选择合适的方法是非常重要的。
有时,可以结合使用多种方法来增加分析的全面性和准确性。
模态分析方法的选择应该考虑以下几个因素:决策的性质和复杂性、可用数据和信息的可靠性、时间和资源的限制以及决策者的偏好和需求。
关键是确保所选择的方法能够提供足够的信息和支持,以便决策者能够做出明智和理性的决策。
在实际应用模态分析方法时,还应注意方法本身的局限性和不确定性。
模态分析方法分类模态分析方法是指根据系统的模态数据来进行分析和解释的一种方法。
模态数据一般是指系统在不同状态或条件下收集到的数据,可以包括声音、图像、视频、时间序列等多种信息形式。
模态分析方法可以应用于多个领域,如计算机视觉、语音识别、动态系统建模等。
下面将介绍几种常见的模态分析方法。
主成分分析是一种常见的降维方法,它通过线性变换将原始模态数据转化为一组互相独立的主成分,从而实现对数据的压缩和特征提取。
主成分分析可以帮助我们从大量的模态数据中找到最重要和最有区分性的特征,从而简化分析任务。
独立成分分析是一种通过统计方法来寻找模态数据中独立特征的方法。
与主成分分析不同,独立成分分析假设模态数据是由若干个相互独立的成分混合而成的,通过求解混合过程求解出这些独立成分。
独立成分分析可以用于解决如人脸识别、语音分离等问题。
3. 非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)非负矩阵分解是一种用于分解非负矩阵的方法,被广泛应用于图像分析、音频处理等领域。
非负矩阵分解可以将模态数据矩阵分解为两个非负的低秩矩阵,从而实现对数据的降维和特征提取。
非负矩阵分解的优势是它可以保持原始数据的非负性,适用于表达非负数据的分析任务。
4. 隐狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation,LDA)隐狄利克雷分配是一种概率模型,主要用于主题建模和文本分类等任务。
在模态分析中,隐狄利克雷分配可以用于对模态数据进行主题提取。
它假设每个模态数据是由多个潜在主题组成的,通过学习这些潜在主题的分布,可以帮助我们理解模态数据的结构和语义。
5. 稀疏编码(Sparse Coding)稀疏编码是一种通过稀疏表示来实现对模态数据的降维和特征提取的方法。
稀疏编码假设模态数据可以用少量的基向量的线性组合来表示,通过最小化稀疏表示的误差来求解这些基向量。
稀疏编码在图像处理、语音信号处理等领域有广泛应用。
第六节 模态分析法(振型叠加法)(教材6.15)一、 模态分析法(振型叠加法)原理对于n 个自由度系统,其在广义坐标系下的运动微分方程为[]{}[]{}{}()M x k x F t += (6-61)设在t=0时,有初始条件:{}{}0(0)x x = 和 {}{}0(0)x x =通过求解特征值问题,可得系统的固有频率和振型向量{},(1,2,,)ni iu i n ω=和正则振型向量 {}}1(1,2,,)i i u i n ϕ== 以正则振型矩阵[]Φ作为变换矩阵,令{}[]{}()()x t z t =Φ (a )代入方程(6-61),并前乘以正则振型矩阵的转置[]Tϕ,得 [][][]{}[][][]{}[]{}()TTTM z k z F t ΦΦ+ΦΦ=Φ (b )∵ [][][][]TM I ΦΦ=[][][][]21222nT n nn k ωωω⎡⎤⎢⎥⎢⎥ΦΦ=Λ=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦令 {}[]{}()()TP t F t =Φ ---- 是正则坐标系下的激励。
则方程(b )为{}[]{}{}()z z P t +Λ= (c )展开后,得21111222222()()()nn n nn n nz z P t z z P t z z P t ωωω⎧+=⎪+=⎪⎨⎪⎪+=⎩ (6-67) 式中{}{}()()(1,2,,)Ti i P t F t i n ϕ== ,为对应第i个正则坐标的激励。
对于方程(6-67)是一组n 个独立的方程,每个方程和单自由度系统的强迫振动相同,因此可按单自由度系统中的方法独立地求解每个方程。
则由杜哈美积分得方程(6-67)的通解()00()cos sin 1()sin ()1,2,,i i i ni ni niti ni niz z t z t tP t d i n ωωωτωττω=++-=⎰式中0i z 和 0i z 是第i 个正则坐标的初始位移和初始速度。
模态分析法测25×25×280mm3砂浆条弹性模量试验实验报告1、试验原理本试验以横向共振频率求棱柱体水泥砂浆条的杨氏弹性模量,敲击砂浆条产生共振频率。
用铁锤敲击试块从而产生振动,经加速度测量仪放大器处理后在示波器上显示出相应波形,再利用Matlab软件对信号进行快速傅里叶变换求出其相应的最大频率(即共振频率),具体公式如下:2Dynamic E CMn=式中:E——杨氏模量,MPa;C——棱柱体参数,33=;C L T bt0.9464(/)L——试件长度,m;T——参数,根据C215查表;K——回转半径,K=t/3.464;μ——泊松比,取0.25;M——试件质量,Kg;N——基本横向频率,Hz。
2、试验步骤2.1制作试块按照GBT17671-1999 《水泥胶砂强度检验方法(ISO+法)》取砂浆水灰比为0.4,0.5,0.6,每个配比做3个25×25×280mm3的试块(砂浆试件共9个),养护7天。
配料质量如下表所示:砂浆条试件原材料配比水灰比砂(g)水泥(g)水(mL)组1 0.4 980 423.5 170组2 0.5 980 338.8 170组3 0.6 980 282.1 1702.2实验记录用锤子轻轻敲击砂浆试件表面,通过加速度测量仪及放大器后在示波器上显示波形,每个试块敲3次,保存波形。
3、试验结果1.实验称得砂浆条试件质量,结果如下表所示:砂浆条平均质量水灰比W/C=0.4 W/C=0.5 W/C=0.6质量(g)467.8 439.6 420.72.根据实验得到砂浆试件的电压(经过FFT变换可得到频率),结果如下表所示:砂浆条横向频率电压(V)W/C=0.4 W/C=0.5 W/C=0.61 40.4 30.4 28.02 26.8 24.0 25.23 30.0 32.4 30.43.由Matlab进行FFT变换,结果如下图所示(附表1):图1 水灰比0.6频域信号图2 水灰比0.5频域信号图3 水灰比0.4频域信号4.根据以上公式计算出砂浆条的杨氏模量,如下表所示:砂浆条杨氏模量弹性模量(MPa)W/C=0.4 W/C=0.5 W/C=0.6 平均值3103.37 2640.42 2335.354、结果分析(1)从实验结果可以看出,随着水灰比的增大,砂浆的杨氏模量减小。
实验模态分析方法与应用概论引言:实验模态分析是一种用于研究结构动力学特性的方法,通过实验测量和数据分析,可以确定结构的固有频率、阻尼比以及模态形态等参数。
实验模态分析方法包括模态参数识别、模态不确定度评估和模型修正三个步骤。
本文将介绍实验模态分析方法的基本原理和常用应用。
一、实验模态分析方法的基本原理1.1模态分析的基本思想1.2模态参数识别在模态参数识别过程中,需要选择合适的激励信号和测量点位置,通过对结构的振动响应信号进行分析,得到结构的固有频率、阻尼比和模态振型等参数。
常用的模态参数识别方法包括傅里叶变换法、自相关法、互谱法和最小二乘法等。
1.3模态形态绘制在模态形态绘制过程中,通常需要在结构上布置加速度传感器或激光测振仪等测量设备,测量结构的振动响应信号。
然后,通过信号处理和数据分析技术,将实际测量的振动响应数据转化为结构的模态振型,并绘制成图像。
二、实验模态分析方法的应用2.1结构健康监测实验模态分析方法可以用于结构健康监测,通过定期对结构进行振动测试和模态分析,可以及时发现结构的损伤和变形等问题,为结构的维护和修复提供参考。
例如,在桥梁结构的健康监测中,可以通过模态分析方法来确定桥梁的固有频率和模态形态,从而判断桥梁的结构安全状况。
2.2结构参数识别实验模态分析方法还可以用于结构参数的识别。
通过对结构在不同工况下的振动响应信号进行测量和分析,可以确定结构的质量、刚度和阻尼等参数。
例如,在机械系统中,可以通过模态分析方法来识别机械系统的转子和轴系的质量和刚度参数,从而评估系统的性能和可靠性。
2.3结构优化设计实验模态分析方法还可以用于结构的优化设计。
通过对不同结构参数和材料的改变进行模态分析和比较,可以评估结构的动力特性,并选择最佳的设计方案。
例如,在汽车工程中,可以通过模态分析方法来优化汽车底盘的结构,提高汽车的悬挂系统和减震器的性能。
总结:实验模态分析方法是一种研究结构动力学特性的重要手段,通过实验测量和数据分析,可以确定结构的固有频率、阻尼比和模态振型等参数。
桥梁模态分析方法及应用1.桥梁结构建模:首先,需要将桥梁结构进行合理的简化和离散化处理,将其转化为一个由节点和单元组成的有限元模型。
节点表示结构中的关键位置,而单元则表示结构中的连接部分。
同时,还需考虑结构材料的物理性质和边界条件。
2.模态分析求解:基于桥梁结构的有限元模型,采用模态分析方法,计算出结构的振动特性。
常用的求解方法包括传统的模态超级位置法和模态叠加法,以及现代的模态综合法和模态相对位移法等。
3.模态参数提取:通过模态分析求解,可以得到各个模态的频率、振型和阻尼比等参数。
频率表示结构振动的频率,振型表示结构振动的模态形态,阻尼比表示结构振动的耗能能力。
4.模态分析结果分析:根据模态分析提取出的模态参数,可以对桥梁结构的振动特性进行分析和评估。
例如,可以分析结构的固有频率范围,评估结构的稳定性;可以分析结构的振型形态,对结构的设计进行优化。
1.结构稳定性评估:通过模态分析,可以对桥梁结构的固有频率进行计算和分析。
当结构的固有频率接近外界激励频率时,会产生共振现象,从而对结构的稳定性造成威胁。
通过模态分析,可以评估结构的固有频率范围,及时发现潜在的共振问题。
2.结构安全性评估:桥梁结构在交通载荷和地震荷载等外部力的作用下,会发生振动现象。
模态分析可以计算得到结构的固有频率和振型,进而对结构在不同工况下的振动反应进行分析和评估。
通过模态分析,可以确定结构的应力、挠度等响应情况,从而评估结构的安全性。
3.结构设计优化:模态分析可以提供结构的振动特性,进而可以对结构进行优化设计。
通过调整结构的材料、截面形状和布置,可以改变结构的固有频率和振型,从而达到减小振动响应和提高结构的动力性能的目的。
4.结构加固与改造:对于已有桥梁结构,在其设计寿命内,可能需要进行加固和改造工作。
模态分析可以帮助评估结构的性能和弱点,进而指导结构的加固和改造方案的确定。
通过改变结构的刚度和阻尼特性,可以减小结构的振动响应,提高结构的承载能力和耐久性。
机械系统的模态分析与优化机械系统作为现代工业中不可或缺的一部分,其性能优化和安全性分析显得尤为重要。
模态分析作为其中的一项关键技术,可以帮助我们深入理解机械系统的振动特性,并为其优化提供重要的指导。
本文将介绍机械系统的模态分析方法,并探讨在此基础上进行的优化工作。
一、模态分析的基本原理模态分析是通过对机械系统进行振动测试和数学建模,研究系统的固有振动特性,包括固有频率、振型和阻尼等。
其基本原理是通过外界激励力使机械系统振动,并测量系统的响应信号,通过对信号的处理和分析得出系统的固有频率和振型。
二、模态分析的方法1. 振动信号采集模态分析的第一步是进行振动信号的采集。
常用的方法包括加速度传感器、位移传感器和压电传感器等。
这些传感器可以将机械系统的振动转化为电信号进行记录。
2. 数据处理与分析采集到的振动信号需要进行数据处理和分析。
常用的方法包括傅立叶变换和小波变换等。
傅立叶变换可以将信号从时域转化为频域,得出振动信号的频谱分布。
小波变换可以提供更好的时频局部性分析结果。
3. 模态参数估计通过对振动信号的处理和分析,可以得出机械系统的固有频率和振型等模态参数。
常用的方法包括主成分分析法、模态相关法和模态测试法等。
三、模态分析的应用模态分析在机械系统的设计、制造和维修过程中有着广泛的应用。
首先,在设计阶段,通过模态分析可以评估机械系统的结构强度和稳定性,提供指导优化设计的依据。
其次,在制造过程中,模态分析可以帮助优化零部件的加工工艺和装配方式,提高产品的质量和可靠性。
最后,在维修阶段,模态分析可以帮助判断故障位置和原因,并提出相应的维修措施。
四、机械系统的模态优化模态分析的结果为进一步优化机械系统提供了重要的参考。
在模态优化过程中,需要综合考虑系统的固有频率、振型和阻尼等参数,并结合实际需求确定相应的优化方案。
常见的优化方法包括改变结构材料、加固关键部位和优化系统布置等。
此外,基于模态分析的优化还可以结合其他方法,如拓扑优化和参数优化等,以实现机械系统性能的最大化。
mece分析法的三种表达
模态分析也称弹位分析,它是一种重要的工程分析工具,主要用于研究系统的关键特性和重要特点,其可以使系统通过分析响应函数及相应模式图,能够有效、精确地了解系统之间的耦合特性及激励负荷的瞬态响应情况。
模态分析主要用于静态和动态特性的分析,可以准确揭示物体的形态特性,尤其是当物体受到外界的激励时。
模态分析首先需要分析多个模态,即系统振动的形态特性,以提取各振动模态的特征函数,即振动的形态特性,如振型振幅和振动的相位角。
在分析了这些模式特性后,模态分析法还能够得到系统的稳态响应过程,即动态时间响应,从而为实现结构动力响应分析、结构优化设计提供有益的参数。
模态分析能够有效分析复杂的结构特性,可以实现无损检测和结构检测,以保证结构的有效性和稳定性。
它简化了我们对复杂结构模型的统计比较分析,是一种强大的工程分析技术,可以用于多种应用场合,如建筑工程、机械制造和航天、航空等场合。
总之,模态分析是一种用于识别和分析系统振动形态特性和响应特性的重要工具,可以为实现有效的工程分析提供重要依据,当前广泛应用于结构优化设计、结构动力监测等的应用中。
机械结构的模态分析与优化方法研究引言:机械结构的模态分析与优化方法是工程领域中重要的研究课题之一。
通过对机械结构的模态分析,可以了解结构的固有频率、振型及其对外界激励的响应情况,为设计、制造和使用提供重要依据。
而模态优化是指在满足结构强度和刚度的前提下,选择合理的材料、几何形状和结构参数,以实现结构自然频率的要求。
本文将介绍机械结构的模态分析与优化方法,并讨论其在工程实践中的应用。
一、模态分析方法1. 有限元法有限元法是一种常用的模态分析方法,通过将结构划分为有限个单元,并在每个单元内建立适当的数学模型,最终求解结构的固有频率和振型。
该方法可以考虑复杂的结构形状和材料特性,广泛应用于工程实践中。
2. 边界元法边界元法是一种基于势能原理和边界条件的计算方法。
通过建立结构的边界条件和振动方程,可以求解结构的固有频率和振型。
与有限元法相比,边界元法具有计算效率高、计算量小等优点,适用于小挠度、大边界问题的模态分析。
3. 牛顿迭代法牛顿迭代法是一种求解非线性代数方程组的数值方法,可以用于求解结构的固有频率和振型。
此方法通过迭代的方式逼近非线性方程组的解,具有收敛速度快、精度高等特点,适用于复杂的非线性系统。
二、模态优化方法1. 参数化建模参数化建模是模态优化的基础。
通过对机械结构进行合理的参数化处理,将结构几何形状和结构参数与优化目标关联起来,为后续的优化计算提供基础。
2. 目标函数设定模态优化的目标是满足结构固有频率要求的情况下,选择最合适的材料、几何形状和结构参数。
因此,在模态优化中,需要明确优化目标并将其转化为具体的数学表达式,以便进行优化计算。
3. 优化算法选择模态优化中常用的优化算法包括遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等。
这些算法可以在设计空间中进行搜索,找到满足优化目标的最优解。
根据具体问题的特点,选择合适的优化算法对模态优化进行计算。
三、应用案例1. 汽车底盘结构的模态分析与优化通过对汽车底盘结构进行模态分析,可以了解其固有频率和振型分布情况。
各种模态分析方法总结与比较模态分析方法是一种通过对多种数据模态进行分析来获得更全面、准确的信息的方法。
在现实生活中,我们常常面临着多模态数据的情况,如文本、图像、语音、视频等。
利用集成多种模态数据的分析方法,可以更好地理解问题,并取得更好的结果。
常用的模态分析方法包括多模态特征提取、多模态融合以及多模态分类等。
下面将对这些方法进行总结与比较。
1. 多模态特征提取:多模态特征提取是指从每个数据模态中提取有用的特征表示。
对于文本模态,可以使用词袋模型、TF-IDF等方法;对于图像模态,可以使用卷积神经网络(CNN)提取图像特征;对于语音模态,可以使用Mel频谱系数等进行特征提取。
每个模态都有其独特的特征提取方式。
2.多模态融合:多模态融合是指将不同模态的特征进行融合,以获得更全面、准确的信息。
常见的多模态融合方法有特征级融合和决策级融合。
特征级融合是将不同模态的特征直接拼接或加权求和,形成一个统一的特征向量;决策级融合是将每个模态的分类结果进行集成,例如投票或加权求和。
多模态融合可以充分利用多种模态的信息,提高系统的性能。
3.多模态分类:多模态分类是指利用多种模态的信息进行分类。
常见的多模态分类方法有融合分类和级联分类。
融合分类是将每个模态的分类模型进行集成,例如使用投票或加权求和;级联分类是先对每个模态进行单独分类,然后将分类结果传递给下一个模态进行分类。
多模态分类能够利用多种模态的信息,提供更全面、准确的分类结果。
以上是常用的模态分析方法的总结与比较,以下是它们的优缺点:多模态特征提取的优点在于能够从不同模态中提取出丰富、多样的信息,有助于更好地理解问题。
但是,不同模态的特征提取方式不同,需要根据具体模态进行选择,并且在融合时可能存在信息不一致的问题。
多模态融合的优点在于能够综合利用多种模态的信息,提供更全面、准确的分析结果。
但是,融合方法的选择和权重的确定可能会对结果产生较大影响,并且融合过程可能会引入多种噪声。
桥梁结构动态评估的模态分析法文献综述郑大青一、模态分析在桥梁健康监测中的意义;二、模态分析的基本原理及分类;三、模态参数识别研究现状分析;四、模态分析损伤识别现状分析;五、目前模态分析在桥梁监测中存在的问题和不足。
一、模态分析在桥梁健康监测中的意义:桥梁是国家基础设施的重要组成部分,关系到人们的生命和财产安全。
因此,对桥梁进行监测并确定其结构健康状况具有重要的经济和社会意义。
传统的桥梁结构健康监测主要依靠无损检测技术或人工经验对某个特定的结构部件进行检测、查找,判断是否有损伤及损伤的程度,或者测量与桥梁结构性能相关的参数,比如变形、挠度、应变、裂缝等等,通过对这些参数分析,进而判定桥梁结构健康状况。
在应用上面这些方法时存在一些缺陷,如测量之前需知道损伤的大体范围,或者被检测的结构部分是仪器可接近的;在对大跨度桥梁等体量大、构件多的结构监测时,存在不能测量桥梁内部等隐蔽部分、测量工作量大、工作效率相对较低、不能获取桥梁整体信息等不足。
为此,一些专家学者提出了基于模态分析的桥梁健康监测方法,如图1。
此方法将结构动力学领域中的模态分析技术应用到桥梁健康监测中来,以多学科交叉研究为基础的,通过测试桥梁整个结构在外载作用下的响应来分析结构的固有频率、阻尼和模态振型等动力特性,进而诊断结构损伤位置和程度。
因此,模态参数识别和之后的模态分析损伤识别是整个健康监测中2个重要的组成部分。
图1 模态分析健康监测流程图测量桥梁结构激励、响应等信息 进行桥梁模态参数识别(固有频率、阻尼和模态振型等) 用模态分析损伤识别法进行安全评估模态分析监测方法克服了传统监测法存在的一些缺点,它不受结构规模和隐蔽的限制;具有多学科交叉优势,能对结构全局进行检测,从而能够评价桥梁结构的整体健康状态。
近年来,该方法发展迅速,日趋成熟。
事实上,它已经成为桥梁结构在线健康监测的核心技术之一。
因此,模态分析对桥梁健康监测具有重要意义。
二、模态分析的基本原理及分类:由振动理论知:一个线性振动系统,当它按自身某一阶固有频率作自由谐振时,整个系统将具有确定的振动形态(简称振型或模态)。
各种模态分析方法总结及比较(共15页)--本页仅作为文档封面,使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--各种模态分析方法总结与比较一、模态分析模态分析是计算或试验分析固有频率、阻尼比和模态振型这些模态参数的过程。
模态分析的理论经典定义:将线性定常系统振动微分方程组中的物理坐标变换为模态坐标,使方程组解耦,成为一组以模态坐标及模态参数描述的独立方程,以便求出系统的模态参数。
坐标变换的变换矩阵为模态矩阵,其每列为模态振型。
模态分析是研究结构动力特性一种近代方法,是系统辨别方法在工程振动领域中的应用。
模态是机械结构的固有振动特性,每一个模态具有特定的固有频率、阻尼比和模态振型。
这些模态参数可以由计算或试验分析取得,这样一个计算或试验分析过程称为模态分析。
这个分析过程如果是由有限元计算的方法取得的,则称为计算模记分析;如果通过试验将采集的系统输入与输出信号经过参数识别获得模态参数,称为试验模态分析。
通常,模态分析都是指试验模态分析。
振动模态是弹性结构的固有的、整体的特性。
如果通过模态分析方法搞清楚了结构物在某一易受影响的频率范围内各阶主要模态的特性,就可能预言结构在此频段内在外部或内部各种振源作用下实际振动响应。
因此,模态分析是结构动态设计及设备的故障诊断的重要方法。
模态分析最终目标是在识别出系统的模态参数,为结构系统的振动特性分析、振动故障诊断和预报以及结构动力特性的优化设计提供依据。
二、各模态分析方法的总结(一)单自由度法一般来说,一个系统的动态响应是它的若干阶模态振型的叠加。
但是如果假定在给定的频带内只有一个模态是重要的,那么该模态的参数可以单独确定。
以这个假定为根据的模态参数识别方法叫做单自由度(SDOF)法n1。
在给定的频带范围内,结构的动态特性的时域表达表示近似为:()[]}{}{T R R t r Q e t h rψψλ= 2-1而频域表示则近似为:()[]}}{{()[]2ωλωψψωLR UR j Q j h r tr r r -+-= 2-2 单自由度系统是一种很快速的方法,几乎不需要什么计算时间和计算机内存。
桥梁结构动态评估的模态分析法文献综述郑大青一、模态分析在桥梁健康监测中的意义;二、模态分析的基本原理及分类;三、模态参数识别研究现状分析;四、模态分析损伤识别现状分析;五、目前模态分析在桥梁监测中存在的问题和不足。
一、模态分析在桥梁健康监测中的意义:桥梁是国家基础设施的重要组成部分,关系到人们的生命和财产安全。
因此,对桥梁进行监测并确定其结构健康状况具有重要的经济和社会意义。
传统的桥梁结构健康监测主要依靠无损检测技术或人工经验对某个特定的结构部件进行检测、查找,判断是否有损伤及损伤的程度,或者测量与桥梁结构性能相关的参数,比如变形、挠度、应变、裂缝等等,通过对这些参数分析,进而判定桥梁结构健康状况。
在应用上面这些方法时存在一些缺陷,如测量之前需知道损伤的大体范围,或者被检测的结构部分是仪器可接近的;在对大跨度桥梁等体量大、构件多的结构监测时,存在不能测量桥梁内部等隐蔽部分、测量工作量大、工作效率相对较低、不能获取桥梁整体信息等不足。
为此,一些专家学者提出了基于模态分析的桥梁健康监测方法,如图1。
此方法将结构动力学领域中的模态分析技术应用到桥梁健康监测中来,以多学科交叉研究为基础的,通过测试桥梁整个结构在外载作用下的响应来分析结构的固有频率、阻尼和模态振型等动力特性,进而诊断结构损伤位置和程度。
因此,模态参数识别和之后的模态分析损伤识别是整个健康监测中2个重要的组成部分。
图1 模态分析健康监测流程图测量桥梁结构激励、响应等信息 进行桥梁模态参数识别(固有频率、阻尼和模态振型等) 用模态分析损伤识别法进行安全评估模态分析监测方法克服了传统监测法存在的一些缺点,它不受结构规模和隐蔽的限制;具有多学科交叉优势,能对结构全局进行检测,从而能够评价桥梁结构的整体健康状态。
近年来,该方法发展迅速,日趋成熟。
事实上,它已经成为桥梁结构在线健康监测的核心技术之一。
因此,模态分析对桥梁健康监测具有重要意义。
二、模态分析的基本原理及分类:由振动理论知:一个线性振动系统,当它按自身某一阶固有频率作自由谐振时,整个系统将具有确定的振动形态(简称振型或模态)。
模态是工程结构的固有振动特性,每一个模态具有特定参数,即固有频率、阻尼比和模态振型等。
此外,基于线性叠加原理,一个复杂的振动还可以分解为许多的模态叠加。
一般地,以振动理论为基础、以模态参数为目标的分析方法,称为模态分析。
更确切地说,模态分析是研究系统物理参数模型、模态参数模型和非参数模型的关系,并通过一定手段确定这些系统模型的理论及其应用的一门学科。
模态分析实质上是一种坐标的线性变换,将振动系统以物理坐标和物理参数所描述的、互相耦合的运动方程组,能够变为一组彼此独立的方程(每个独立方程只含一个独立的模态坐标);前者遵守牛顿定律,后者遵守能量守恒定律。
变换的目的是为了解除方程的耦合,便于求解。
由于坐标变换是线性变换,因而系统在原有物理坐标系中,对于任意激励的响应,便可视为系统各阶模态的线性组合,因此,模态分析法又称为模态叠加法。
模态分析的主要优点就在于,它能用较少的运动方程或自由度数,直观、简明而又相当精确的反映一个比较复杂结构系统的动态特性,从而大大减少测量、分析及计算工作量。
模态分析技术从20世纪60年代后期发展至今以趋成熟,它是一项综合性技术,已经应用于多个工程领域,如航空、航天、造船、机械、建筑、桥梁等。
模态分析技术发展至今主要可归纳为3大类方法:一是基于计算机仿真的有限元分析(FEA)法:它以线性振动理论为基础,一种理论建模过程,属于结构动力学的正问题。
二是基于输入(激励)输出(响应)的实验模态分析法(EMA):传统的模态分析法,又称模态分析的实验过程,属于结构动力学的逆问题(图2)。
首先,实验测得激励和响应的时间历程,运用数字信号处理技术求得频响函数(传递函数)或脉冲响应函数,得到系统的非参数模型;其次,运用参数识别方法,求得系统模态参数;最后,确定系统的物理参数。
图2 实验模态分析法示意图三是基于仅有输出(响应)的运行(工作)模态分析(OMA)法:也称为环境激励下的模态分析,OMA也属于结构动力学反问题,是基于真实结构的模态实验,单独利用工作状态下结构自身激励产生的响应信号,通过识别技术得到实际工况及边界下的模态参数,因而能真正反映结构在工作状态下的动力特性,它与实验模态分析法区别在于它不测量激励信号。
图3是桥梁结构激励、系统、响应关系图。
图3 桥梁结构激励、响应示意图三、模态参数识别研究现状:由图1知道模态参数识别和模态分析损伤识别是整个模态分析监测中2个重要组成部分。
而模态参数识别是损伤识别的基础,对该方法现状分析具有重要意义先,下面是模态参数识别的研究现状,第四节将对模态分析损伤识别现状分析。
传统的参数识别(EMA)是基于实验室条件下的频率响应函数进行的参数识别方法,它要求同时测得结构上的激励和响应信号,但在许多工程实际中,工程条件和实验室差别较大,对一些大型工程结构人为的激励(输入)不是一件容易的事,试验实施难度大、成本高。
对于处于工作环境状态下的实际大型复杂结构,传统的模态测试无法实现不影响结构正常使用的在线试验,必须封闭现场或线路,更不用说对结构实现实时的安全监测。
近年来,利用环境激励引起的输出对结构物进行模态参数识别已大量应用于土木工程结构的系统辨别。
这主要是因为“环境激励”具有无需激励设备,不打断结构的正常使用;试验简便,所需人力少,不受结构形状和大小的限制,试验费用低;安全性好,不会对结构产生局部损伤等优点。
还可以实现对那些无法测得载荷的工程结构进行在线模态分析,而且利用实际工作状态下的响应数据识别的模态参数能更加准确的反映结构的实际动态特性,并已在桥梁、建筑、机械领域取得了实质性的进展。
经过这几十年的研究,特别是近几年来,人们已经提出了多种环境激励下的模态参数识别方法。
按识别信号域不同可分为:时域识别方法、频域识别方法和时频域识别方法;按激励信号分为:平稳随机激励和非平稳随机激励;按信号的测取方法分为:单输入多输出和多输入多输出;按识别方法特性分为:时间序列法、随机减量法、NExT法、随机子空间法、模态函数分解法、峰值拾取法、频域分解法及联合时频方法。
(1)峰值拾取法:峰值拾取法最初是基于结构自振频率在其频率响应函数上会出现峰值,峰值的出现成为特征频率的良好估计的原理。
对于环境振动,由于此时频率响应函数失去意义,可由环境振动响应的自谱来取代频率响应函数。
此时,特征频率仅由平均正则化了的功率谱密度曲线上的峰值来确定,故称之为峰值法。
功率谱密度是用离散的傅立叶变换(DFT)将实测的加速度数据转换到频域后直接求得。
振型分量由传递函数在特征频率处的值确定。
且每一传递函数相对于参考点就会给出一个振型分量。
峰值法操作简单、识别速度快,在工程应用领域经常使用。
许多情况下能很好的识别出固有频率,能够在线识别参数,经常用于桥梁的振动分析中,获得较满意的效果。
但该方法存在一些不足:得到的是工作挠曲形状而不是振型;阻尼的估计结果可信度不高;该方法对固有频率的识别十分主观,无法辨识密集模态,也无法辨识系统的阻尼比,仅适用于实模态或比例阻尼的结构;在某种情况下,如模态阻尼过大或测点十分接近节点时都有可能造成模态丢失。
(2)频域分解法:频域分解法(FDD)是白噪声激励下的频域识别方法,是峰值拾取法的延伸,但它克服了峰值拾取法的一些本质的不足,它可以识别频率和阻尼比。
其主要思想是:对响应的功率谱进行奇异值分解(SVD),将功率谱分解为对应多阶模态的一组单自由度系统功率谱,即将响应分解为单自由度系统的集合,分解后的每一个元素对应于一个独立的模态。
即使信号中含有强噪声污染,频域分解法也能很好地识别密集邻近的模态,该方法识别精度高,有一定的抗干扰能力。
但是频域分解法必须满足三个基本假设条件:首先,激励为白噪声;其次,结构的阻尼为弱阻尼;再次,当有密集模态时必须是正交的,不能识别一般的密集模态。
(3)时频域方法;上述一些识别方法都假设环境激励是白噪声或非白噪声平稳激励,它们对非平稳随机激励不能很好识别,而实际工程中很多环境激励是不能近似成平稳激励的,为此,人们开始研究对环境激励更具有鲁棒性的方法。
因此,通过对信号进行时频变换直接识别参数的联合时频域方法出现了,该方法将一维信号映射成为时间—频率平面上的二维信号,使用时间和频率的联合函数来表示信号,旨在揭示信号中包含多少频率分量以及每一分量是如何随时间变化的。
该方法可以识别多自由度非线性小阻尼机械系统的非线性模态参数,显然这种时频域的模态参数识别方法更接近实际情况,但目前能用于工程实际的实用的时频模态参数识别方法还极少。
(4)时间序列分析法:时间序列分析法是一种利用参数模型对有序的随机数据进行处理的一种方法,它对一串随时间变化而又相互关联的动态信号进行分析、研究和处理。
时间序列或动态信号是依时间顺序或空间顺序或依某种物理顺序先后排列的一列数据,这种有序性和大小反映了数据内部相互联系和变化规律,体现了产生这种数据的现象、过程或系统的有关特性和信息。
适用于白噪声激励下的线性或者非线性参数识别。
参数模型(差分方程)包括AR-自回归模型、MA-滑动平均模型和ARMA-自回归滑动平均模型。
模态识别中的时序法主要使用AR模型和ARMA模型。
AR模型只使用响应信号,ARMA模型需使用激励和响应两种信号,二者都使用平稳随机信号。
ARMA模型法既可以用于自由振动响应模态识别,又可以用于强迫振动响应模态识别。
虽然时间序列法识别的精度对噪声、采样频率都比较敏感,识别模态无能量泄露且分辨率高。
但该方法仅限用于白噪声激励的情况,识别的精度对噪声、采样频率都比较敏感,且时序模型的定阶也比较难,阻尼识别误差较大,不利于处理较大数据量,鲁棒性差。
(5)自然激励技术法(NExT法):是由美国SADIA国家实验室的JAMES和CARNE于1995年提出的,NExT 法的基本思想是白噪声环境激励下结构两点之间响应的互相关函数和脉冲响应函数有相似的表达式,求得两点之间响应的互相关函数后,运用时域中模态识别方法进行模态参数识别。
NExT法仅适用于白噪声激励下对结构进行参数识别,对输出噪声有一定的抗干扰能力。
识别的精度与数据平均次数有关,识别精度随着平均次数的增加而提高。
NExT法由于采用相关函数作为识别计算的输入,因此对输出噪声有一定的抗干扰能力。
NEXT法由于在识别参数时没有自己的计算公式,完全借助于传统的模态分析方法的一些公式,所以会出现使用公式不同,识别的精度也不同;(6)随机减量法:随机减量法(RDT)是利用样本平均的方法,去掉响应中的随机成分,而获得初始激励下的自由响应。
该方法假定一个受到平稳随机激励的系统,其响应是由初始条件决定的确定性响应和外荷载激励的随机响应两者的叠加而成。