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一种基于神经网络的模态参数识别方法
一种基于神经网络的模态参数识别方法
作者:
付志超
徐成
李晶
程伟
原文服务方:
机械强度
人工神经网络
自回归滑动平均模型
Ibrahim time domain法
模态分析
辨识
摘要:
提出一种利用神经网络结合自回归滑动平均时间序列分析来提取结构或系统模态参数的方法.这种方法首先运用神经网络计算出自回归滑动平均时间序列分析中的未知系数,然后提取出系统的模态参数.数值仿真及实验结果表明,该方法具有很高的识别精度、对噪声不敏感和具有很强的抗噪性的特性,这几点是传统时域辨识方法不具备的.文中提出的方法适合提取出实际系统的模态参数,对实际测量信号分析具有较好的参考价值.
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篇名
一种基于神经网络的模态参数识别方法
来源期刊
机械强度
学科
关键词
人工神经网络
自回归滑动平均模型
Ibrahim time domain法
模态分析
辨识
年,卷(期)
2010,(6)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
899-904
页数
分类号
TB123|O321
字数
语种
中文
DOI
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
程伟
北京航空航天大学航空科学与工程学院
46
383
11.0
18.0
2
李晶
北京航空航天大学航空科学与工程学院
14
65
6.0
7.0
3
付志超
北京航空航天大学航空科学与工程学院
3
19
3.0
3.0
4
徐成
1
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自回归滑动平均模型
Ibrahim time domain法
模态分析
辨识
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
机械强度
主办单位:
中国机械工程学会
郑州机械研究所
出版周期:
双月刊
ISSN:
1001-9669
CN:
41-1134/TH
开本:
大16开
出版地:
河南省郑州市科学大道149号
邮发代号:
创刊时间:
1975-01-01
语种:
中文
出版文献量(篇)
4191
总下载数(次)
0
总被引数(次)
35027
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