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  • 简介:结构振动测试和损伤诊断中,较易得到结构的低阶模态信息,但低阶模态信息主要反映结构的整体性能,对结构局部损伤不敏感.本文主要研究框架结构高阶模态特性,并通过高阶模态米反映结构的局部特征,实现框架结构损伤诊断.研究中采用理论模态分析和实验模态分析相结合的方法.理论模态分析表明框架结构存在模态密集区且高阶模态具有局部特征.采用局部激振方法对一个钢筋混凝土框架结构模型施加激励,通过实验模态分析获取高阶局部模态信息.结果表明最大能量高阶模态可以识别框架柱的刚度变化.

  • 标签: 模态分析 高阶模态 局部模态 参数识别 框架结构
  • 简介:以沉浮和俯仰自由度上具有间隙立方结构非线性的二元机翼模型为例,考虑系统的结构阻尼,建立了系统的非线性动力学方程.通过修正的三阶活塞理论模拟了超声速流中机翼的非定常气动力和气动力矩.引入无量纲参数将系统动力学方程无量纲化,通过数值模拟得到了二元机翼的时域响应和系统的相轨迹变化规律.通过系统的分岔图得到了无量纲参数和系统周期运动振幅幅值的关系.研究结果表明,当无量纲流速增大至临界颤振速度时出现极限环振动,系统由稳定运动过渡到周期振动,继续增大无量纲流速会有更加复杂的动力学行为.

  • 标签: 极限环颤振 活塞理论 间隙非线性 分岔
  • 简介:在简单介绍WH-800型离心机基本结构及工作原理的基础上,介绍了基于重构吸引子轨迹矩阵的奇异值分解技术,并引入自相关函数对现有奇异值分解技术加以改进.通过对现场实测故障信号的分析,表明改进的奇异值分解技术具有很好的降噪效果,能在强噪声背景环境下准确提取设备的故障特征信号,为离心机的故障诊断提供了一种新的思路.

  • 标签: 离心机 奇异值分解 降噪 故障诊断
  • 简介:本文引入自适应多尺度熵的方法,并结合当前常用的经验模型分解的方法,使得数据尺度能自适应的被获取.通过从原数据中不断移除低频或高频成分,自适应多尺度熵能够在“从粗糙到精细”或是“从精细到粗糙”的尺度下用样本熵估计求得.模拟结果用来确认了其有效,同时我们将其应用到脑死亡诊断中,用来区分脑死亡病人和昏迷病人在脑电信号上的不同.

  • 标签: 脑电信号 脑死亡诊断 自适应多尺度熵 样本熵
  • 简介:根据符号动力系统与真实动力学系统拓扑共轭的特性,本文提出动态标架分割法,把动力学系统的某时间变量序列转化成符号序列;运用Lemple-Ziv复杂度算法计算该符号序列的复杂度值,据此对动力学系统的复杂进行分析,从而可以对动力学系统的性质进行定性地判断,以杜芬振子为例,数值模拟结果表明基于动态标架分割法计算得到的复杂度能够很好地描述系统的复杂,并可定性地判断系统的性质。

  • 标签: 符号时间序列 动态标架分割法 Lemple-Ziv复杂度 动力学系统
  • 简介:用单一理论和方法对复杂系统进行故障诊断效果不太好.文章讨论了基于神经网络和模糊系统的故障诊断以及它们之间结合方式的特点,提出了一种保障工业生产安全可靠运行的有效方法:分级故障诊断算法+过程监控与报警,仿真并设计了基于工控网络的工业过程故障诊断与报警系统.研究表明基于径向基函数神经网络+模糊逻辑的算法具有较快的训练速度和较好的泛化能力,可识别多回路故障.

  • 标签: 故障诊断 神经网络 模糊逻辑 工业过程
  • 简介:运用Bell多项式定理研究了一个(2+1)维AKNS方程的可积,得到双线性方程、Backlund变换以及运用Backlund变换求得其孤子解,最后运用Bell多项式得出Lax对.

  • 标签: BELL多项式 BACKLUND变换 孤子解
  • 简介:浦肯野神经元是小脑皮层唯一的输出神经元,其传入纤维主要包括来自橄榄核的盘状纤维和来自皮层颗粒神经元的平行纤维.基于与实际神经系统十分相似浦肯野神经元回路模型,本文研究了回路中三种神经元(浦肯野神经元,颗粒神经元,盘状纤维)的相位响应曲线(PRC)并结合它们各自的f-I曲线对来区分三种神经元的兴奋;进而对不同类型的神经元之间的同步进行分析,着重考察了不同神经元之间突触的电导系数与浦肯野神经元树突上的CaP电导系数的影响等,分析结果显示神经元之间同步对于它们信息传递起着重要作用.

  • 标签: 浦肯野神经元 相位响应曲线 同步性 突触电导系数 CaP电导系数
  • 简介:为了满足空间探测任务的要求,需采用轻质的伸杆机构支撑各类探测载荷远离卫星本体以避免平台剩磁对空间测量信息的干扰,而挠伸杆的弹性振动会耦合影响到卫星本体,从而降低卫星本体的姿态控制精度.考虑到挠附件振动的复杂及其对航天器本体的耦合影响,采用最优指令整形抑制挠伸杆的低阶模态振动,并在本体控制中设计自适应扰动抑制滤波器进一步抵消挠伸杆的残余振动对本体的干扰作用.仿真结果表明,此复合振动控制方法可显著的提高此小卫星的姿态控制精度.

  • 标签: 挠性伸杆 最优指令整形 自适应扰动抑制滤波器 复合振动控制
  • 简介:基于动力系统的稳定性理论、数值计算分岔图和线性化系统的最大Lyapunov指数,研究了经兴奋化学耦合的快峰神经元的同步动力学.研究表明,随着一些关键参数的改变,耦合神经元能呈现丰富的同步行为,如各种周期的同步和混沌的同步.研究结果对理解神经元系统的同步运动具有指导意义.

  • 标签: 快峰神经元模型 兴奋性化学突触 同步
  • 简介:根据Rumyantsev提出的Poincaré—Chetaev变量下的广义Routh方程.用无限小变换的方法研究它的对称与守恒量,得到守恒量存在的条件和形式.该结果比以往的Poincaré—Chetaev方程的相关结论更一般.最后.举例说明结果的应用。

  • 标签: Poincaré-Chetaev变量 广义Routh方程 对称性 守恒量
  • 简介:利用CMAC神经网络与PID控制算法,提出了一种针对飞行器挠结构振动的混合控制方法.首先在给出系统动力学方程的基础上,利用CMAC神经网络的具体特点,给出了神经网络算法;进而将PID控制算法引入控制系统,形成了一种混合控制方法,该方法具有CMAC神经网络与PID控制算法两者的优点.最后针对复杂的飞行器挠结构振动问题进行了实例仿真,说明了算法的有效.

  • 标签: 挠性结构 控制研究 CMAC神经网络 PID控制算法 混合控制方法 神经网络算法
  • 简介:建立随机风作用下高速列车动力学参数的可靠优化设计方法.首先考虑自然风的脉动特性,采用Cooper理论和谐波叠加法模拟随车移动点的脉动风速,给出随机风作用下高速列车非定常气动载荷的计算方法.然后建立高速列车车辆系统动力学模型,计算高速列车的运行安全,并基于可靠性理论,给出随机风作用下高速列车失效概率的计算方法.在此基础上,以高速列车动力学参数为优化设计变量,以失效概率和轮轴横向力为优化目标,采用多目标遗传算法NSGA—II进行动力学参数的自动寻优,建立随机风作用下高速列车动力学参数的可靠优化设计模型.经可靠优化计算,高速列车的失效概率由原始的0.4884降低为0.1406,轮轴横向力由原始的45.13kN降低为43.01kN.通过优化高速列车动力学参数可以显著改善随机风作用下高速列车的运行安全

  • 标签: 随机风 可靠性优化 动力学参数 失效概率 多目标遗传算法
  • 简介:分析了梁摆系统的耦合振动,梁和摆均考虑为线性.研究发现该系统含有非线性动力行为,在某些条件下会发生叉形分叉.用结构动力学理论建立了梁摆系统的耦合振动方程,用摄动法求出了系统的近似解,分析了该系统的动力响应及分叉.最后用MATHMATIC软件对分叉点前后动力响应进行分析

  • 标签: 耦合振动 分叉 摄动法
  • 简介:支承舱是运载火箭与航天器之间的重要连接结构,支承舱的振动特性是力学环境设计需要考虑的因素之一.本文从振动环境控制的角度进行支承舱结构动力学分析,阐述了一种基于支承舱振动特性研究的改善航天器力学环境的方法.在有限元建模过程中,引入了材料级性能试验.计算并比较了不同材料支承舱结构对航天器振动环境的作用,比较了连接面形式对振动环境的影响.基于分析结果给出了进一步研究的建议.

  • 标签: 振动环境 振动控制 支承舱 振动测试
  • 简介:基于Poincaré映射方法对一类两自由度碰撞系统进行研究.经过详细的理论演算得到单碰周期1/n的亚谐周期运动的存在判据,并能精确地找到亚谐周期运动的初始位置.表明碰振系统的周期运动研究可以通过解析与数值方法的结合去实现.数值模拟表明了亚谐周期运动的存在判据的正确,并通过计算Jacobi矩阵的特征值可判断周期运动的稳定性及分岔.

  • 标签: 碰撞系统 亚谐运动 POINCARÉ映射 稳定性
  • 简介:峰放电频率适应是神经元在信息处理过程中重要的动力学特性之一.当神经系统受到外电场作用时,会对其动力学行为以及神经电信息的产生、传导产生影响.我们基于Leakyintegrate-and-fire(LIF)神经元模型,建立了外电场作用下改进的LIF神经元模型.采用随时间演化的膜电位曲线和峰放电频率曲线,以及随外电场变化的起始峰放电频率曲线和稳态峰放电频率曲线,研究不同强度、频率外电场作用下改进的LIF模型的适应变化.此外,还利用相邻峰峰间期(ISI)之间的相关进一步阐明外电场对神经元适应的影响.

  • 标签: 峰放电频率适应性 外电场 Leaky integrate—and—fire模型 ISI 相关性
  • 简介:针对结构振动的中频问题,提出了一种新的混合分析方法.具有低模态密度的子结构利用有限元建模,高模态密度子结构利用波动方法建模,并利用边界处的位移连续和力平衡条件进行求解.以耦合梁结构为例,给出了具体的计算过程,通过解析方法进行了仿真验证.结果表明了此混合方法的有效.进一步地计算了高频子结构的能量密度响应,并且通过对比说明,此方法在计算边界位置的能量密度响应时可以得到精确度更高的结果.

  • 标签: 波动 有限元法 中频振动 混合方法 能量密度
  • 简介:支持向量机是一种基于统计学习理论的新的机器学习方法,该方法已用于解决模式分类问题.本文将支持向量机(SVM)用于混沌时间序列分析,实验数据采用典型地Mackey-Glass混沌时间序列,先对混沌时间序列进行支持向量回归实验;然后采用局域法多步预报模型,利用支持向量机对混沌时间序列进行预测.仿真实验表明,利用支持向量机可以较准确地预测混沌时间序列的变化趋势.

  • 标签: 时间序列分析 混沌 支持向量机