...
  • 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文期刊>Mechanical systems and signal processing >Model identification in computational stochastic dynamics using experimental modal data
【24h】

Model identification in computational stochastic dynamics using experimental modal data

机译：使用实验模态数据进行计算随机动力学中的模型识别

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

This paper deals with the identification of a stochastic computational model using experimental eigenfrequencies and mode shapes. In the presence of randomness, it is difficult to construct a one-to-one correspondence between the results provided by the stochastic computational model and the experimental data because of the random modes crossing and veering phenomena that may occur from one realization to another one. In this paper, this correspondence is constructed by introducing an adapted transformation for the computed modal quantities. Then the transformed computed modal quantities can be compared with the experimental data in order to identify the parameters of the stochastic computational model. The methodology is applied to a booster pump of thermal units for which experimental modal data have been measured on several sites.
机译：本文利用实验特征频率和模态形状来确定随机计算模型。在存在随机性的情况下，由于从一个实现到另一实现的随机模式交叉和转向现象，很难在随机计算模型提供的结果和实验数据之间建立一一对应的关系。在本文中，通过为计算的模态量引入适应的变换来构造这种对应关系。然后，可以将转换后的模态量与实验数据进行比较，以识别随机计算模型的参数。该方法适用于热力单元增压泵，已在多个站点上测量了实验模态数据。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号