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摘要:
利用美国伊利诺伊大学结构健康监测项目组研制的ISM400无线智能传感器,分别采用分布式和集中式数据采集方法,对一个简支层压板进行了振动测试试验.采用自然环境激励技术(NExT)和特征系统实现算法(ERA)相结合的一种时域联合算法,仅利用输出信号对结构模态参数进行识别,并将识别结果与有限元模型的计算结果进行了对比分析.根据分布式与集中式两种数据采集处理方法识别的振动频率和模态振型,与有限元数值模拟结果吻合较好,验证了基于分布式数据采集的无线智能传感器网络在结构模态识别中的可行性.在大型土木工程结构需要布置大量传感器时,分布式无线智能传感器网络因其高度集成化和节约电源等优点,比采用传统的集中式数据采集方法更加高效实用.
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文献信息
篇名 基于分布式无线智能传感器网络的结构模态识别
来源期刊 应用基础与工程科学学报 学科 工学
关键词 无线智能传感器网络 分布式数据采集 集中式数据采集 特征系统实现算法 环境激励
年,卷(期) 2011,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 732-740
页数 分类号 TB123
字数 3572字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1005-0930.2011.05.005
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 金波 22 77 5.0 8.0
2 逯静洲 烟台大学土木工程学院 43 194 7.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
无线智能传感器网络
分布式数据采集
集中式数据采集
特征系统实现算法
环境激励
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
应用基础与工程科学学报
双月刊
1005-0930
11-3242/TB
16开
北京大学老地学楼110室
1993
chi
出版文献量(篇)
2121
总下载数(次)
3
总被引数(次)
21474
相关基金
国家留学基金
英文译名:
官方网址:http://www.csc.edu.cn/gb/
项目类型:
学科类型:
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
山东省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Shandong Province
官方网址:http://kyc.wfu.edu.cn/second/wnfw/shandongshengzirankexuejijin.htm
项目类型:重点项目
学科类型:
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