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线弹性Euler-Bernoulli梁上多点载荷位置识别研究(5)

时间:2022-02-19 20:02来源:毕业论文
1。3 动载荷识别的分类 载荷识别的发展可以根据它的识别模型分为四大块,分别是基于模态滤波器,分行过程分析,小波理论和其他的载荷识别模型。

1。3 动载荷识别的分类

载荷识别的发展可以根据它的识别模型分为四大块,分别是基于模态滤波器,分行过程分析,小波理论和其他的载荷识别模型。

1。3。1 模态滤波器识别动载荷的发展

1980年左右,有人提出了一种以模态滤波器为基础的载荷识别,用来解决结构系统中参数的溢出现象。后又经过十几年的研究,他们又将这个理论与实际相联系,在飞机振动频率以及振动阻尼系数的测定中取得了不小的成果。与此同时,韩国发现了这种识别方法有明显的误差,并且通过激励点以及响应点的频响函数的求逆方法来识别动载荷并提出了利用离散状态下的滤波器来减小误差的可能性。

1。3。2 通过分形过程识别动载荷的模型

分形研究理论的创立,很快受到了广泛运用,目前,已经广泛运用至材料研究,数据处理,信号分析等其他的学科及研究中。后来又与其他理论和其他知识相融合扩大了其研究范围。将来如果这类模型的发展达到一定高度时,很多目前未能解决的线性问题将会有机会得到答案。来`自+优-尔^论:文,网www.youerw.com +QQ752018766-

1。3。3 运用小波理论识别动载荷

小波分析理论中有一部分基础理论也被运用于动载荷识别中,日本东京大学在96年运用小波理论中的小波分解将同一时域内的离散波分解为各自频率分量。由于在同一梁内不同频率的波传播时间也不一样,所以可以运用这种方法来识别位置。98年德国一大学在小波理论识别载荷位置时进行了新的研究,他们通郭研究不同频率的波在梁内的传播时间,冲击位置,传播速度,对小波识别动载荷做了新的研究。

1。3。4 其他识别模型

神经网络模型:由于神经网络模型成功的在其他领域的应用,例如航空航天业,机器人技术,电子业。这大大促进了神经网络识别动载荷这一方面的进展。但是神经网络要有强的大数据库作为支持,并且瞬间识别能力不足。所以在这一方面的发展不顺利。

有一种机械系统识别的方法,类似于计算,先确定结构系统和动载荷的表达方法,然后找出他们之间的关系。然后运用时序分析法确定结构系统的动态载荷。

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