發(fā)布時間：2017-04-20 22:14

  本文關鍵詞：機械結構試驗模態(tài)分析系統(tǒng)設計，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：試驗模態(tài)分析是建立在已知系統(tǒng)輸入輸出的基礎上,對這兩者進行數(shù)學處理而得到系統(tǒng)頻率響應函數(shù)或者脈沖響應函數(shù),通過模態(tài)參數(shù)識別方法獲得系統(tǒng)模態(tài)參數(shù)。試驗模態(tài)分析具有較好的可控性、良好的測試重復性、較高的模態(tài)參數(shù)識別精度和可靠性,在結構設計修改、損傷識別等方面具有重要作用和廣泛應用。因此開發(fā)模態(tài)參數(shù)識別精度高、操作高效快捷的結構試驗模態(tài)分析系統(tǒng)是工程上研究的重要課題之一。本文對試驗模態(tài)原理進行深入研究,對多參考最小二乘復頻域法進行算法改進,提出加權的多參考最小二乘復頻域法。針對算法中數(shù)據(jù)基礎的頻響函數(shù)易受噪聲干擾的問題,提出了以相干函數(shù)為加權參考的加權頻響函數(shù)代替以往的平均頻響函數(shù)函數(shù),以頻響函數(shù)方差為加權參考的加權最小二乘目標函數(shù),增強頻響函數(shù)的質量,提高了參數(shù)識別精度;提出了基于穩(wěn)定圖分組加權的最優(yōu)結構模態(tài)自動識別,根據(jù)據(jù)穩(wěn)定圖中計算模態(tài)的頻率、阻尼比、模態(tài)振型等計算各個計算模態(tài)分值分組,拾取基于模態(tài)分值最高的穩(wěn)定模態(tài),提高了篩選效率,降低人為主觀因素對穩(wěn)定模態(tài)選擇的影響,更加準確提取結構物理模態(tài)。搭建機械結構試驗模態(tài)分析系統(tǒng)實驗平臺,并對試驗模態(tài)分析系統(tǒng)進行軟件設計。對試驗模態(tài)分析平臺的搭建基于有線采集和無線傳感器網絡采集兩種方式進行硬件選型;根據(jù)機械結構試驗模態(tài)分析的實際需求,對模態(tài)分析系統(tǒng)軟件進行總體和功能模塊設計。設計了通用的數(shù)據(jù)二維顯示器、結構模型三維顯示器、穩(wěn)定圖顯示器以及各功能模塊:結構建模、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理與選擇、模態(tài)識別、模態(tài)驗證和振型動畫等。根據(jù)信號分析原理、試驗具體要求、工程應用經驗等多方面進行綜合考量,設計出符合模態(tài)分析原理、滿足試驗要求、提供經驗參考數(shù)值且人機交互友好、界面美觀的試驗模態(tài)分析系統(tǒng)。使用本文開發(fā)的試驗模態(tài)分析系統(tǒng),采用基于有線采集和基于無線傳感器網絡采集兩種方式進行框架結構試驗模態(tài)分析。通過測試平臺搭建、結構建模、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、模態(tài)識別、模態(tài)驗證和振型動畫完整的試驗模態(tài)分析流程識別結構模態(tài)參數(shù),并與LMS模態(tài)分析系統(tǒng)識別結果對比分析。結果表明本系統(tǒng)能有效識別出結構的模態(tài)參數(shù),并具有較高的識別精度和識別效率,驗證了本系統(tǒng)利用有線和無線傳感器網絡進行試驗模態(tài)分析的正確性與工程應用的可行性。最后對論文的工作進行了總結,并對工作模態(tài)分析技術研究進行了展望。
【關鍵詞】：試驗模態(tài)分析 模態(tài)參數(shù) 自動識別 無線傳感器網絡 軟件研發(fā)
【學位授予單位】：重慶大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TH113;TP274
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-9
• 1 緒論9-19
• 1.1 課題的提出及研究意義9-11
• 1.2 機械結構模態(tài)分析現(xiàn)狀11-16
• 1.2.1 機械結構模態(tài)分析技術研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.2 機械結構模態(tài)分析系統(tǒng)研究現(xiàn)狀14-16
• 1.3 論文的主要工作和內容安排16-19
• 1.3.1 論文主要工作16-17
• 1.3.2 論文內容安排17-19
• 2 加權多參考最小二乘復頻域法模態(tài)參數(shù)自動識別19-37
• 2.1 引言19
• 2.2 多參考最小二乘復頻域法19-23
• 2.2.1 頻率響應函數(shù)模型19-20
• 2.2.2 算法實現(xiàn)20-23
• 2.2.3 存在的問題23
• 2.3 加權多參考最小二乘復頻域法模態(tài)參數(shù)識別23-28
• 2.3.1 加權頻響函數(shù)23-24
• 2.3.2 加權多參考最小二乘復頻域法24-27
• 2.3.3 穩(wěn)定圖創(chuàng)建27-28
• 2.4 基于穩(wěn)定圖分組加權的最優(yōu)結構模態(tài)參數(shù)自動提取28-31
• 2.5 數(shù)值仿真31-36
• 2.6 本章小結36-37
• 3 試驗模態(tài)分析系統(tǒng)的總體設計37-53
• 3.1 需求分析37-38
• 3.2 試驗模態(tài)分析系統(tǒng)總體設計38-39
• 3.3 試驗模態(tài)分析系統(tǒng)測試平臺搭建39-45
• 3.3.1 試件支撐方式選用39-40
• 3.3.2 激勵方式選用40
• 3.3.3 傳感器選用40-42
• 3.3.4 數(shù)據(jù)采集器的選用42-45
• 3.3.5 計算機45
• 3.4 試驗模態(tài)分析軟件設計45-52
• 3.4.1 開發(fā)平臺的選擇45-46
• 3.4.2 軟件系統(tǒng)總體框架設計46-47
• 3.4.3 軟件系統(tǒng)功能模塊劃分47-48
• 3.4.4 軟件系統(tǒng)工程數(shù)據(jù)管理結構設計48-49
• 3.4.5 軟件系統(tǒng)通用模塊設計49-52
• 3.5 本章小結52-53
• 4 試驗模態(tài)分析系統(tǒng)軟件功能模塊設計53-67
• 4.1 工程文件創(chuàng)建53
• 4.2 結構建模53-54
• 4.3 數(shù)據(jù)采集54-61
• 4.3.1 采集通道配置56
• 4.3.2 錘擊示波56-57
• 4.3.3 錘擊設置57-59
• 4.3.4 測量59-61
• 4.4 數(shù)據(jù)處理61-63
• 4.4.1 頻響函數(shù)61
• 4.4.2 相干函數(shù)61-62
• 4.4.3 分析數(shù)據(jù)選擇62-63
• 4.5 模態(tài)參數(shù)識別63-64
• 4.6 模型驗證64
• 4.7 振型動畫64-65
• 4.8 本章小結65-67
• 5 系統(tǒng)應用試驗67-83
• 5.1 基于有線采集的矩形框架試驗模態(tài)分析67-75
• 5.1.1 試驗內容67-68
• 5.1.2 試驗過程68-74
• 5.1.3 結果分析74-75
• 5.2 基于無線傳感器網絡采集的矩形框架試驗模態(tài)分析75-82
• 5.2.1 試驗內容75-76
• 5.2.2 試驗過程76-81
• 5.2.3 結果分析81-82
• 5.3 本章小結82-83
• 6 工作總結與展望83-85
• 6.1 工作總結83-84
• 6.2 后續(xù)工作展望84-85
• 致謝85-87
• 參考文獻87-93
• 附錄93
• A. 作者在攻讀學位期間發(fā)表的論文93
• B. 作者在攻讀學位期間參與的科研項目93

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