【摘 要】
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针对索穹顶模态频率分布密集的特点,以经典的稀疏时域法（STD）为例,解释此类常规方法进行结构密集模态识别精度低的原因.为了提高识别精度,配合模态识别的时域法,提出基于优化阶
【机 构】
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浙江大学空间结构研究中心,江西理工大学南昌校区
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51578493）, 江西省教育厅科学技术研究资助项目, 江西理工大学博士科研启动资金资助项目（GJJ170529）
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针对索穹顶模态频率分布密集的特点,以经典的稀疏时域法（STD）为例,解释此类常规方法进行结构密集模态识别精度低的原因.为了提高识别精度,配合模态识别的时域法,提出基于优化阶跃激励的密集模态测试方法.该方法通过优化激励的布置和大小,增强结构自由振动中待识别模态的贡献且同时抑制邻近模态的贡献,采用遗传算法来寻求最优激励模式.利用Geiger索穹顶算例来考察方法的有效性.分析结果表明,优化阶跃激励可以使密集模态识别问题转化成为孤立模态识别问题,采用该方法可以有效提高索穹顶密集模态的识别精度.
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