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国家自然科学基金(51305143)

作品数:6 被引量:11H指数:3
相关作者:赖雄鸣王成李海波陈建伟陈叶旺更多>>
相关机构:华侨大学圣地亚哥州立大学西安交通大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金中国博士后科学基金泉州市科技计划项目更多>>
相关领域:理学自动化与计算机技术文化科学机械工程更多>>

文献类型

  • 6篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 5篇理学
  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇化学工程
  • 1篇机械工程
  • 1篇文化科学

主题

  • 3篇参数识别
  • 2篇欠定
  • 2篇最小二乘
  • 2篇广义逆
  • 1篇多输出
  • 1篇多输入多输出
  • 1篇压缩感知
  • 1篇映射
  • 1篇载荷识别
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇实验教学
  • 1篇实验教学中心
  • 1篇实验教学中心...
  • 1篇碳纤维
  • 1篇碳纤维材料
  • 1篇特征映射
  • 1篇频域
  • 1篇权值
  • 1篇自适

机构

  • 7篇华侨大学
  • 3篇圣地亚哥州立...
  • 2篇西安交通大学

作者

  • 5篇赖雄鸣
  • 5篇王成
  • 4篇李海波
  • 3篇陈建伟
  • 2篇陈叶旺
  • 1篇曾意
  • 1篇徐翔
  • 1篇张勇

传媒

  • 5篇计算机集成制...
  • 1篇实验室科学

年份

  • 2篇2023
  • 1篇2022
  • 2篇2021
  • 1篇2017
  • 1篇2014
6 条 记 录,以下是 1-7
排序方式:
基于邻域保留投影的工作模态参数识别被引量:1
2023年
针对拉普拉斯特征映射和等距离映射算法识别弱非线性特征模态精度低的缺点,提出一种利用邻域保留投影算法的工作模态参数识别方法。该方法利用局部线性特征寻找结构位移响应数据的低维嵌入数据,低维嵌入数据与模态坐标响应矩阵相对应;利用单自由度识别技术从模态响应矩阵中识别出结构的模态固有频率;再用最小二乘广义逆估计变换矩阵,变换矩阵与模态振型矩阵相对应。该方法能够保留数据的局部线性特征,从而识别弱非线性模态。通过三维圆柱壳仿真数据集的识别结果表明,相比拉普拉斯特征映射和等距离映射算法,邻域保留投影算法能够更有效地识别出弱非线性特征模态的参数,平均识别精度更高。
符伟华王成陈建伟
新颖碳纤维复合结构的耐撞性研究
薄壁结构以较高的吸能效率及良好的轻量化特性被广泛应用于车身的安全吸能结构中。然而,以前的研究主要集中于传统材料结构的耐撞性研究。因此,本文提出了一种由环氧树脂基碳纤维材料制成的新颖碳纤维复合结构,该结构由外薄壁管与内填充...
闫晓刚张勇徐翔曾意王琎
关键词:碳纤维材料复合结构薄壁结构耐撞性
基于稀疏成分分析的欠定工作模态参数识别被引量:1
2021年
针对基于独立成分分析的工作模态参数识别方法可识别模态数较少的问题,提出一种基于稀疏成分分析的欠定工作模态参数识别方法。该方法从线性时不变小阻尼结构的模态振型、模态坐标的性质和稀疏成分分析的基本假设出发,找出模态振型与混合矩阵之间、模态坐标响应与稀疏成分之间的一一对应关系,将欠定工作模态参数识别问题转化为稀疏成分分析问题。首先,从基于传统盲源分离的工作模态参数识别中存在的问题和稀疏成分分析流程,建立了基于稀疏成分分析的工作模态参数识别框架和流程步骤;其次,针对欠定工作模态参数识别振型的解释和评价问题,提出欠定条件下识别振型的特点及评价方法;最后,讨论了可识别模态数、模态遗漏、虚假模态及方法的适用范围,并与独立成分分析方法进行了理论比较。通过5自由度仿真数据集下的工作模态参数识别,表明所提方法具有有效性和优越性。
王鑫王成李海波李海波陈叶旺
关键词:欠定
基于自适应字典压缩感知的欠定工作模态参数识别
2023年
针对基于稀疏成分分析和正交基压缩感知的欠定工作模态参数识别方法准确率低、鲁棒性差的问题,提出一种基于自适应字典压缩感知的欠定工作模态参数识别方法。所提方法在模态振型估计的基础上利用自适应字典压缩感知重构模态坐标响应。在压缩感知框架下,首先,所提方法利用滤波分离的方法构造字典学习的训练样本;然后,使用基于K均值奇异值分解的字典学习方法和层次耦合字典训练策略生成自适应字典,实现了无监督的字典学习;最后,利用正交匹配追踪算法得到稀疏系数分量,进而恢复源信号重构模态坐标响应。在压缩感知框架下,所提方法利用K均值奇异值分解算法学习得到的自适应字典,对于信号的分解比傅里叶基或离散余弦基等正交基具有更强的稀疏表示能力。在5自由度的仿真数据集下的欠定工作模态参数识别的结果表明,所提方法比稀疏成分分析、正交基压缩感知等方法具有更好的识别精度和鲁棒性。
王继争王成陈建伟李海波赖雄鸣王鑫何霆
关键词:欠定压缩感知自适应字典
基于神经网络和模型迁移学习的不相关多源频域载荷识别被引量:3
2021年
针对使用模型初始权重随机设定的神经网络模型进行不相关多源频域载荷识别时训练效率低、精度低的问题,提出一种基于神经网络和模型迁移学习的不相关多源频域载荷识别方法。首先,利用某频率点的历史数据对不相关多源载荷识别的多输入多输出神经网络模型进行训练;其次,将该频率下的神经网络的模型参数迁移到相邻的目标频域的神经网络中作为网络权值的初值;再次,利用目标频率的历史数据对神经网络进行微调训练,从而得到目标频率的不相关多源频域载荷识别模型;最后,将该频率的训练好的神经网络的模型参数迁移到下一个相邻频率的模型,循环该过程直到建立所有频率点的神经网络模型。在圆柱壳声振实验数据集上的载荷识别结果表明,该方法具有较好的网络权值初值、能有效减少训练时间,比不使用迁移学习的神经网络方法、基于传递函数和最小二乘广义逆的方法、基于多元一次线性回归的方法具有更高的识别精度。
陈德蕾王成曾煜李海波李海波陈叶旺
关键词:频域网络权值
基于拉普拉斯特征映射的三维结构模态分析被引量:4
2022年
为了仅从平稳振动响应信号中识别线性时不变三维结构的工作模态参数,提出一种基于拉普拉斯特征映射的三维结构模态分析方法。该方法首先将复杂三维结构的振动响应数据视作处于高维空间的数据集,利用拉普拉斯特征映射寻找该数据集的低维嵌入数据。低维嵌入数据对应模态响应矩阵,利用单自由度识别技术从模态响应矩阵中识别出模态固有频率。最后,利用最小二乘广义逆,将求解的模态响应矩阵代入振动响应数据分解公式求得模态振型矩阵。三维圆柱壳仿真实验结果表明:相较于等距离映射,拉普拉斯特征映射能有效地识别出系统的模态振型与固有频率,且识别速度更快,精度更高;相较于主成分分析,拉普拉斯特征映射识别精度更高。
符伟华王成陈建伟陈建伟赖雄鸣
关键词:拉普拉斯特征映射
机械原理与设计实验教学中心建设的研究与实践被引量:3
2014年
基于培养学生的工程实践能力和创新能力为核心的教学理念,在机械原理与设计实验教学中心建设的研究与实践中建立了具有多样性特色实验项目的 "独立设课新教学体系",并在此基础上实行开放实验室模式,取得了显著的成效。
赖雄鸣
关键词:机械原理与机械设计实验教学
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