本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的隨機(jī)子空間優(yōu)化算法及應(yīng)用

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【摘要】：為了提高隨機(jī)子空間法的識別速度,采用MAC準(zhǔn)則優(yōu)選數(shù)據(jù)精簡Hankel矩陣的"過去"輸出數(shù)據(jù)和通過簡化模態(tài)參數(shù)識別步驟的方法,推導(dǎo)了隨機(jī)子空間優(yōu)化算法,并借助Matlab平臺編寫程序以達(dá)到快速化識別的目的。其一精簡Hankel矩陣"過去"輸出數(shù)據(jù)的同時有效地避免了模態(tài)遺漏;其二詳盡分析了Hankel矩陣QR分解得到的子矩陣R_(21),將可觀測矩陣與矩陣R_(21)的奇異值分解建立直接關(guān)系,避免求解投影矩陣。研究結(jié)果表明:使用部分?jǐn)?shù)據(jù)作為"過去"輸出數(shù)據(jù),減少了計算量;避開求解投影矩陣,簡化了計算步驟;避免高維矩陣的存儲和分解,很大程度上改善了計算機(jī)的使用內(nèi)存;識別速度增幅明顯,精度與其他文獻(xiàn)相吻合。最后以西寧北川河橋?yàn)楣こ趟憷?驗(yàn)證了該優(yōu)化算法的實(shí)用性和有效性,得到比較理想的結(jié)果。
【作者單位】： 長安大學(xué)橋梁與隧道陜西省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;北京新智交科科技開發(fā)有限公司;
【關(guān)鍵詞】： 橋梁工程 優(yōu)化算法 數(shù)值分解 隨機(jī)子空間 矩陣 模態(tài)參數(shù)
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(50908017) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目(201493212002) 廣東省交通運(yùn)輸廳科技項(xiàng)目(科技-2014-02-022)
【分類號】：U442
【正文快照】： 0引言模態(tài)分析技術(shù)可分為3大類[1]:其一是基于計算機(jī)仿真的有限元分析法(Finite Element Analysis,FEA);其二為基于輸入(激勵)/輸出(響應(yīng))模態(tài)試驗(yàn)?zāi)B(tài)分析法(Experimental Modal Analysis,EMA);其三是基于僅有輸出(響應(yīng))模態(tài)試驗(yàn)的運(yùn)行模態(tài)分析法(Operational Modal Analysis

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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