基于模糊聚类的模态参数全因素自动验证方法

摘要：

为了解决实验模态分析中的模态参数验证问题,利用模糊聚类分析实现了模态参数的自动验证,降低了模态参数验证对使用者主观因素的依赖,并提高了实验模态分析工作中模态参数验证的效率.首先,将模态参数分为标量型和向量型;其次,采用传统的模糊聚类方法对标量型模态参数进行综合聚类分析;再次,为解决模糊聚类高维困难,提出了一个基于模态置信准则的距离函数,并以此完成模态振型的模糊聚类;然后,综合标量型和向量型模态参数模糊聚类的结果,实现模态参数的全因素自动验证;最后,通过实验结果对所提出的方法进行了验证,结果表明该方法能够自动、准确、高效地完成结构模态参数的验证.

关键词：模态验证、模糊聚类、全因素、振型聚类、自动

所属期刊栏目：41

分类号：N945.14;TH113.1(系统科学)

资助基金：北京理工大学基础研究项目20120142009

在线出版日期：2017-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：811-816