基于改進(jìn)型傅式正交多項(xiàng)式算法的模態(tài)分析.pdf

1、隨著人們對(duì)產(chǎn)品性能要求的提高，在航空、航天、汽車、船舶、橋梁、建筑、機(jī)床、農(nóng)機(jī)等眾多工業(yè)部門(mén)，通過(guò)實(shí)驗(yàn)?zāi)B(tài)分析了解結(jié)構(gòu)的動(dòng)力學(xué)特性，進(jìn)而修改模型，優(yōu)化設(shè)計(jì)，已成為研發(fā)過(guò)程中必不可少的工作。
　　實(shí)驗(yàn)?zāi)B(tài)分析軟件是模態(tài)參數(shù)辨識(shí)算法的載體，對(duì)其進(jìn)行研究有利于對(duì)模態(tài)參數(shù)算法的整體把握。本文通過(guò)調(diào)研相關(guān)國(guó)內(nèi)外知名公司模態(tài)分析軟件的架構(gòu)和功能，以VisualC++2005為開(kāi)發(fā)工具，完成了實(shí)驗(yàn)?zāi)B(tài)分析軟件的需求分析、軟件構(gòu)架和軟件設(shè)計(jì)。

2、r>　　本文以傅式正交多項(xiàng)式算法為出發(fā)點(diǎn)，該算法對(duì)普通正交多項(xiàng)式算法做了較大改進(jìn)，通過(guò)推廣實(shí)域離散點(diǎn)列上的正交多項(xiàng)式，得到了傅式正交多項(xiàng)式，進(jìn)一步緩解了方程式在多項(xiàng)式次數(shù)較高時(shí)出現(xiàn)的病態(tài)問(wèn)題，提高了算法的抗密集模態(tài)能力。本文對(duì)該算法的原理和實(shí)現(xiàn)方法做了總結(jié)并通過(guò)MATLAB軟件完成了算法實(shí)現(xiàn)、算例驗(yàn)證，為后續(xù)算法的改進(jìn)做好了鋪墊。
　　本文通過(guò)一算例指出:采用傅式正交多項(xiàng)式算法分別對(duì)頻響函數(shù)信噪比為20dB、15dB和10dB的頻

3、段進(jìn)行模態(tài)參數(shù)辨識(shí)時(shí)，曲線擬合偏差逐步增大，固有頻率偏差達(dá)到了8.5％。原因在于進(jìn)行模態(tài)參數(shù)辨識(shí)前，頻響函數(shù)測(cè)點(diǎn)的權(quán)重是無(wú)法知曉的，傅式正交多項(xiàng)式算法直接把所有頻率點(diǎn)權(quán)重設(shè)為1，這導(dǎo)致算法的辨識(shí)結(jié)果是雖是無(wú)偏的，但不是最小方差的。本文闡述了一種權(quán)函數(shù)的構(gòu)造方法，通過(guò)引入該權(quán)函數(shù)降低了辨識(shí)結(jié)果的最小方差，改進(jìn)型傅式正交多項(xiàng)式算法對(duì)頻響函數(shù)信噪為10dB的頻段進(jìn)行辨識(shí)時(shí)，曲線擬合偏差減小了3.93％，固有頻率偏差僅0.31％，因此改進(jìn)型傅式