基于数据驱动的随机子空间优化算法及应用

发布时间：2017-09-24 03:03

  本文关键词：基于数据驱动的随机子空间优化算法及应用

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【摘要】：为了提高随机子空间法的识别速度,采用MAC准则优选数据精简Hankel矩阵的"过去"输出数据和通过简化模态参数识别步骤的方法,推导了随机子空间优化算法,并借助Matlab平台编写程序以达到快速化识别的目的。其一精简Hankel矩阵"过去"输出数据的同时有效地避免了模态遗漏;其二详尽分析了Hankel矩阵QR分解得到的子矩阵R_(21),将可观测矩阵与矩阵R_(21)的奇异值分解建立直接关系,避免求解投影矩阵。研究结果表明:使用部分数据作为"过去"输出数据,减少了计算量;避开求解投影矩阵,简化了计算步骤;避免高维矩阵的存储和分解,很大程度上改善了计算机的使用内存;识别速度增幅明显,精度与其他文献相吻合。最后以西宁北川河桥为工程算例,验证了该优化算法的实用性和有效性,得到比较理想的结果。
【作者单位】： 长安大学桥梁与隧道陕西省重点实验室;北京新智交科科技开发有限公司;
【关键词】： 桥梁工程 优化算法 数值分解 随机子空间 矩阵 模态参数
【基金】：国家自然科学基金项目(50908017) 中央高校基本科研业务费专项资金项目(201493212002) 广东省交通运输厅科技项目(科技-2014-02-022)
【分类号】：U442
【正文快照】： 0引言模态分析技术可分为3大类[1]:其一是基于计算机仿真的有限元分析法(Finite Element Analysis,FEA);其二为基于输入(激励)/输出(响应)模态试验模态分析法(Experimental Modal Analysis,EMA);其三是基于仅有输出(响应)模态试验的运行模态分析法(Operational Modal Analysis

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本文编号：908968