基于人工神经网络的复杂结构模态匹配

• 作者: 刘济科 汤凯
• 来源期刊: 振动与冲击
• 学科: 工学
• 关键词: 模态匹配 人工神经网络 空间混叠 轮换式学习方法
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 页码范围: 42-46
• 页数: 5页
• 分类号: O32|TU317
• 字数: 6033字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3835.2006.01.010

摘要

对结构模态匹配方法进行简单评述,并提出了一种基于人工神经网络的复杂结构模态匹配方法.该方法能够准确匹配复杂结构模态向量,同时可以有效消除由于试验模态测量中测点不足、测点布置不当、测量不准确等因素导致的试验模态向量间的空间混叠影响.考虑实际工程中能够获得的训练样本数目有限,采用了轮换式学习方法有效扩展了学习样本集.算例表明,本方法合理可靠,在实际工程中有广泛的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘济科	中山大学应用力学与工程系	106	934	18.0	25.0
2	汤凯	中山大学应用力学与工程系	7	96	4.0	7.0