【摘 要】
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为解决基于稳定图的模态参数自动识别中存在人工干预、参数设定不统一的问题,提出两阶段改进的稳定图自动识别方法.首先,将模态参数不确定度指标引入第一阶段虚假模态参数剔
【机 构】
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长安大学公路学院,长安大学公路大型结构安全教育部工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51878059);国家重点专项资助项目(2018YFB1600300);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(300102218406,300102219202);陕西交通科技项目重点资助项目(15-18K);广东交通科技计划重大工程专项资助项目(2011-01-001)
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为解决基于稳定图的模态参数自动识别中存在人工干预、参数设定不统一的问题,提出两阶段改进的稳定图自动识别方法.首先,将模态参数不确定度指标引入第一阶段虚假模态参数剔除过程,实现最大程度虚假模态参数剔除;然后,基于改进的FCM算法,采用迭代策略计算不同聚类数目的隶属度矩阵,构造累积邻接矩阵,并结合图切割算法解析累积邻接矩阵,自动确定最佳聚类数目,实现稳定图自动识别;最后,将提出的改进方法运用在Z24桥Benchmark模型和悬索桥实测数据上,验证了所提方法的可行性.研究结果表明:模态参数不确定度相较于传统指标
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