轻便型摩托结构模态参数的识别

以ＮＦ－１２５双轮摩托为研究对象,采用频域法中的传递函数模态分析法,根据实验模态分析的实,复模态参数识别理论,成功地获取了各子结构的模态参数,建立了整车的动力学方程。     

机床结构的模态参数识别与分析

本在对机床结构模态参数识别和优化方法进行分析的基础上，对一台运转条件下的普通车庆，模拟切削力进行了非接触式激振试验，用非线性优化方法，识别了机床结构的前１１个复模态参数。并在识别过程中引入了剩余柔度，采用了两种尺度法ＤＦＰ与ＢＦＧＳ算法，综合了它们的优点，结果表明，此法数值计算稳定，收敛速度快，特别是对模态阶数较多，耦合较紧的情况，识别效果仍较好。     

HHT方法在结构模态参数时域识别中的应用

简略介绍了Hilbert-Huang变换（HHT）中EMD法和Hilbert变换及其结合随机减量技术（RDT）在结构模态参数识别中的应用,并且对2-DOF动力模型的非平稳响应的模态参数时域识别进行了探讨。通过将采用RDT方法处理得到的时程曲线与采用RDT＋HHT方法处理得到的时程曲线相比较,阐释了HHT与RDT方法结合对结构固有模态参数时域识别具有相当精度的机理。最后,将识别结果与传统的频域法识别作了比较,得出了一些有意义的结论。     

提高模态参数识别精度的一种方法

提出用模态稀疏结构的频率响应函数(FRF)在共振峰附近的3条谱线来识别其固有频率和阻尼比，并推导了识别公式。以一个简支梁为例对该方法进行了试验考核。在宽频带随机激振条件下，对本文中方法的识别结果与选带分析的测试结果进行比较，结果表明，该方法是一种识别振动模态参数的简便且比较精确的方法。     

HHT方法在结构模态参数识别中的改进

在Hilbert-Huang变换(HHT)的基础上,采用ChebyshevⅠ类带通滤波器对测量响应进行滤波,使得经EMD分解得到的固有模态函数(IMF)包含所有需要的模态,解决了模态混淆问题;采用去端点法预处理模态响应的相位和幅值,进行线性最小二乘法拟合,解决了端点效应问题;并推导了如何利用HHT识别比例阻尼结构体系的振型,获得了结构的各阶模态参数.分别通过4自由度数值试验和4自由度实验室框架结构试验说明了本文算法的有效性.     

整体正交多项式法识别模态参数的改进

Richardson正交多项式法识别动力学参数已得到广泛应用，但其识别结果不是最小方差估计，立算法运算量大。研究提出了通过引入误差权函数来降低估计方差，对分子和分母采用相同的正交多项式基函数来降低算法复杂性和运算量的一种新算法。无噪声算例的估计结果验证了该算法的可行性；有噪声算例的识别结果表明，引入误差权函数可显著提高识别精度；权函数可通过迭代确定，采用原点导纳的虚部可降低迭代次数，甚至无须迭代。     

含横向裂纹弹性盘轴系统的振动特性研究

建立了一般情况下含横向裂纹弹性盘轴系统的动力学模型 .利用 Lagrange方程得到了系统的动力学方程 ,采用假设模态法对变量进行离散 ,求出了系统振动频率与轴的转速、裂纹深度及裂纹位置的关系 ,并与有关文献进行了比较     

模态分析商品化软件的研制

本文研制了在IBM—PC及其兼客机上实现的模态分析商品化软件。该软件可以对单点激振,多点拾振所获得的若干组频响函数同时拟合,从而获得系统的模态参数。利用该软件对一块悬臂钢板所作的模态参数识别结果表明,该软件识别精度高,商品化程度强。     

用应变模态对混凝土结构进行损伤识别的研究

从理论上探讨了应变模态对混凝土结构进行损伤诊断的测试原理和方法，并通过混凝土框架试验结果分析，证明了应变模态较位移模态对结构的损伤更加敏感。     

水电机组振动故障的粗糙集-神经网络诊断方法

针对当前水电机组故障原因复杂,实际监测数据量大,采用神经网络方法进行机组故障诊断存在网络结构复杂、训练时间长、诊断困难的问题,文章将粗糙集理论引入到水电机组故障诊断中,提出了基于粗糙集理论与RBF神经网络相结合的水电机组故障诊断方法。在保持分类能力不变的前提下,用粗糙集理论对故障信息进行约简处理,然后用RBF神经网络对预处理后的故障信息进行诊断,使神经网络的输入神经元数目明显减少,其结构得以简化。通过对某电站实测机组数据进行离线故障诊断,证明该诊断方法有效提高了机组故障诊断的效率和准确性。     

基于Sentinel-2时序NDVI的麦冬识别研究

【目的 】 为掌握四川省重要中草药麦冬的种植面积,开展麦冬遥感识别及空间信息提取研究。 【方法 】 文章以四川省绵阳市三台县麦冬主要种植区为研究区,选取2020年11月至2021年5月共计6期Sentinel-2遥感影像,结合实地调查数据建立麦冬、油菜、小麦3种地类的样本数据集,分析该时期内麦冬、油菜、小麦的NDVI时序差异,基于随机森林算法构建麦冬提取模型。随后选取区分度最大的3期NDVI作为输入变量与以全6期NDVI作为输入变量进行麦冬提取精度对比。 【结果 】 （1） 麦冬与油菜、小麦的NDVI在11月、3月、5月差异较大;（2） 以6期的NDVI作为输入变量的麦冬种植信息提取总体精度为91.92%,Kappa系数为0.892;（3） 以3期的NDVI作为输入变量的麦冬种植信息提取总体精度为90.05%,Kappa系数为0.823 2,分类精度略低于6期NDVI全输入,但基于3期关键节点的NDVI时序数据能较准确提取麦冬种植信息。 【结论 】 该结果可为四川省麦冬遥感识别和种植区变化监测提供参考。     

基于时域和频域的层积材强度检测系统

为对层积材强度进行无损在线检测,设计了一种基于时域和频域分析法的层积材强度检测系统,并阐述了该系统的检测原理、系统构成和软件实现。该系统采用研华开发的PCI-1710HG采集卡进行数据采集,以工控机为数据处理核心,通过提取振动信号对数衰减率和试件各阶固有频率实现层积材强度的检测。最后通过验证实验证明,该系统设计是可行的。      

基于自适应遗传算法的渗流参数辨识研究

【目的】针对简单遗传算法难以确定交叉率和变异率的最佳值、计算量较大及易早熟等缺点,提出以自适应遗传算法来进行渗流参数辨识,为获得工程所需的计算参数提供参考。【方法】利用水头实测资料,以渗透系数为待辨识参数,在采用简单遗传算法进行参数辨识研究的基础上,力求使改进的遗传算法计算量更小,收敛性更强,同时结合三维稳定渗流有限元工程实例进行了反演计算。【结果】自适应遗传算法在保持简单遗传算法优点的同时,有效地提高了算法的收敛性,并在一定程度上克服了简单遗传算法的早熟问题。【结论】自适应遗传算法为渗流领域的参数辨识提供了新的途径。     

双螺杆挤压蒸煮中过程参数与系统参数关系的研究

研究了用C lextralBC-45型双螺杆挤压机加工玉米面、豆粕粉和鱼粉混合物时过程参数对系统参数的影响。以螺杆转速、进料速率和进水速率3个过程参数为自变量,以运行电流和运行压力2个系统参数为应变量,应用回归正交设计对试验方案进行设计以及对试验结果进行分析,并用回归方程来描述过程参数与系统参数的关系。结果表明,螺杆转速、进料速率和进水速率对挤压系统的运行电流和运行压力都有显著影响,且运行电流与运行压力之间存在着极显著的线性相关关系。应用所建立的回归方程可预测和控制挤压系统的运行稳定性。     

基于环境参数的果蔬品质预测系统

针对果蔬品质受环境因素的影响,研究了两者之间的关系.以葡萄为例,选取温度和湿度为环境参数,品质参数为硬度和失水率.用灰色系统理论GM(1,2)多因子动态模型,确定了环境参数和果蔬品质的关系.设计了一种有效的环境参数和品质参数的测量系统,将果蔬品质的测量转移到环境参数的测量或预测,进而实现对果蔬货架期预测的目的.试验结果表明,用GM(1,2)模型对品质参数预测的误差较小,由于只需测量环境参数而不用测量品质参数,使测量过程变得更加简单并易于操作,而且降低了测量成本.     

茶多酚双液相氧化制取茶色素参数研究

对茶多酚双液相酸性氧化制取茶色素的参数进行了研究,结果表明:除了搅拌速度和供氧外,茶多酚浓度、温度、氧化剂浓度、酯比例、反应时间和pH值均对茶色素中茶黄素(TFs)和茶红素(TRs)的形成有较大影响。相对低的茶多酚浓度、低的温度、低的氧化剂浓度、低的酯比例、短的反应时间和低的pH值有利于TFs的形成。在茶多酚浓度、温度、氧化剂浓度、酯比例、反应时间高值和pH低值时可取得较高的茶色素得率。     

随机线性规划模型参数求解的基因方法

将基因算法作以改进 ,形成加速遗传算法 (RACA)。在随机线性规划中得以应用 ,通过选择、交叉、变异等操作算子 ,可以对多维参数同时寻优 ,避免了传统优化方法早熟、提前收敛及易陷入局部最优的弊端 ,通过两个实例分析 ,取得满意效果 ,为求解随机线笥规划提供一种新的思路与方法     

基于图像处理技术的黄瓜叶片病害识别诊断系统研究

为了提高黄瓜叶部病害检测与染病程度的分级的准确率和效率,综合运用图像处理技术、人工神经网络技术,实现黄瓜叶部病害检测与染病程度分级,并主要对发病率高且危害严重的黄瓜霜霉病、白粉病和病毒病进行试验研究.首先,通过接种方法获得了纯正的黄瓜病害样本,并采集染病植株的样本图像.利用基本图像处理的方法对黄瓜叶部病害图像进行处理,综合运用二次分割、形态学滤波得到病斑区域.其次,提取三种特征包括22个特征参数,采用BP算法训练的多层前向人工神经网络对黄瓜病害进行分类.实验证明,检测系统的黄瓜叶部病害平均识别精度为95.31%,并能够快速准确地对黄瓜叶片病害的染病程度进行分级     

水文时间序列的系统自记忆模式研究

将“系统自记忆模式”引入到水文时间序列预测中,推导了描述水文系统动力特性的微分方程,建立了水文时间序列预测的系统自记忆预测模型,并以黄河上游贵德水文站1919~1997年径流资料对该模型进行了验证。结果表明,该模型具有预测精度高,稳定性好,观测误差对预测值影响小的优点。