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期刊信息/Journal information
振动与冲击
振动与冲击

恽伟君

半月刊

1000-3835

jvs@sjtu.edu.cn

021-62821366

200030

上海市华山路1954号上海交通大学

振动与冲击/Journal Journal of Vibration and ShockCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊是反映和交流我国力学、航空、航天、造船、车辆、机械、建筑、水利、电力、矿山、冶金、化工、仪器仪表、海洋工程、轻工和环保等部门的振动、冲击和噪声方面的成果及经验的综合性学术刊物。内容包括结构动力分析、模态分析、参数识别、随机振动、振动控制、转分子动力学、结构动力稳定性、减振、隔振、抗冲击、噪声防治、环境试验、模拟技术、测试技术、信号处理、计算机软件工程、消振消声材料等方面的论文和短文。本刊为中文核心期刊。
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收录年代

    考虑时变啮合刚度的多惯量伺服系统机械谐振分析及抑制方法研究

    李文礼陆宇郭栋刘永康...
    164-171,179页
    查看更多>>摘要：为了更深入的研究多惯量伺服系统振动的机理,考虑齿轮传动过程中时变啮合刚度对机械谐振的影响,在传统双惯量伺服系统模型基础上建立四惯量伺服系统模型;分析系统机械谐振产生机理,利用时变波形近似表示齿轮副啮合刚度值,对比有无齿轮时变啮合刚度的伺服系统模型机械谐振表现特征.采用模型预测控制方法对包含时变啮合刚度的四惯量伺服系统的机械谐振进行抑制控制;设计了基于状态空间表达式的模型预测控制器,通过仿真试验对比常规PID控制方法进行验证,结果表明利用模型预测控制方法能有效的抑制多惯量伺服系统的机械谐振.

    多惯量伺服系统机械谐振分析时变啮合刚度模型预测控制机械谐振抑制

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    包带装置轴向连接刚度计算与分析

    康士朋楼云锋王添翼丁齐林...
    172-179页
    查看更多>>摘要：提出了一种包带连接刚度计算方法,在考虑对接框变形基础上,增加了包带装置(CBD)夹块变形的影响,并通过有限元计算结果对数值计算结果进行修正,通过开展试验对该方法进行验证,将该方法计算得到结果与试验结果进行对比,计算偏差为3.1％,验证了该方法的正确性.基于该方法,对夹块变形对包带连接刚度的影响进行分析,研究表明:对接框变形是影响包带连接刚度的最主要因素,但考虑夹块变形影响可以提高计算准确度;进一步对工程中通过提高包带预紧力来提高包带连接刚度的做法进行定量分析,算例结果表明提高包带预紧力对提高包带连接刚度具有明显非线性特性:包带预紧力增加10％以内,包带连接刚度同等比例增加;包带预紧力增加10％ ～ 30％,包带连接刚度只增加10％ ～ 20％左右;包带预紧力增加超过30％后,再增加预紧力则不能提高包带连接刚度.

    包带装置(CBD)连接刚度预紧力刚度试验

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    无叶片风力机变固有频率系统的涡激摆动特性及捕能效率

    龚曙光吴兴豪谢桂兰张建平...
    180-186页
    查看更多>>摘要：无叶片风力机是通过其捕能柱的涡激横向摆动来捕获风能.建立了捕能柱三维涡激摆动的简化模型,推导了捕能柱系统固有频率及其能量捕获效率的计算式,并基于非线性回复力矩关系,构建了捕能柱的变固有频率计算式;在对简化模型进行验证的基础上,采用计算流体动力学(CFD)/刚体动力学(RBD)耦合方法,研究了变固有频率系统对捕能柱涡激横向摆动特性及捕能效率的影响.结果 表明,非线性回复力矩函数斜率控制着捕能系统的固有频率,且非线性化程度越大系统固有频率变化速率越快;捕能柱横向摆幅峰值和能量捕获效率随回复力矩非线性化程度的增大而减小,其对应的风速向前推移;选择适当的变固有频率系统可增大主频锁定区间和高摆幅区间;捕能柱在涡激摆动过程中随柱体高度产生不同程度的斜涡脱落,对涡激摆动的频率锁定具有一定影响.

    无叶片风力机涡激横向摆动变固有频率捕能效率非线性回复力矩

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    复合结构气囊隔振器动静态特性试验研究

    尹礼航徐伟施亮张源潮...
    187-192页
    查看更多>>摘要：为进一步降低气囊隔振器垂向刚度,提高中高频隔振效果,同时适当减小横向刚度以衰减沿此方向的振动传递,设计提出了一种复合结构气囊隔振器(CSAS).它在原有气囊下端串联硬弹性层形成叠层结构;开展了静态和动态试验,并分别用多项式拟合法和椭圆法计算静刚度和动刚度.试验结果表明:串联硬弹性层后气囊气压与承载之间的线性关系并没有改变;垂向动、静刚度和固有频率均小幅下降,横向动、静刚度则大幅下降.

    气囊隔振器复合结构承载刚度

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    隧道开挖和爆破扰动耦合作用下埋地管道安全性研究

    彭梦龙施成华陈家旺
    193-199,253页
    查看更多>>摘要：随着我国交通系统的快速发展,临近埋地管道施工的工程案例越来越多,隧道开挖不可避免地会影响管道的安全.为研究隧道开挖变形及爆破扰动耦合作用下临近埋地管道的安全性,以深圳市大山陂1号隧道施工为背景,建立管-土-隧动静耦合作用模型以分析不同管道内压、围岩弹模、管隧间距、单段最大装药量条件下埋地管道的应力和振速变化规律,进一步引入Morris筛选法对各因素的影响程度进行评价分析.结果 表明:管道应力和管道振速受管道内压和单段最大装药量的影响最大;管道应力峰值随着管道内压的增大、围岩弹模的增大、管隧间距的减小和单段装药量的增大而增大;管道远离拉应力峰值的区域,在各种参数的综合影响下,可能出现压应力.

    隧道开挖变形爆破埋地管道管-土-隧耦合作用

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    法兰连接方钢管柱-桁架焊接节点抗震性能试验研究

    刘学春王玥张爱林
    200-211,260页
    查看更多>>摘要：对桁架梁截面尺寸不同的6个足尺寸法兰连接方钢管柱-桁架焊接连接节点进行了低周反复荷载试验研究和有限元分析(FEA).该节点通过法兰和高强螺栓将上下柱及柱座在现场连接,柱座与桁架梁通过竖向连接板、法兰和腋板在工厂焊接;该节点应用于装配式多高层钢结构中,实现现场螺栓全装配.试验结果表明:桁架梁截面尺寸对节点的破坏模式影响较小,加腋板节点均由于反复加载导致桁架弦杆发生板材的撕裂而破坏,断裂前发展了良好的塑性变形,未加腋板节点根部焊缝发生断裂;加腋板节点的延性、极限承载力及耗能能力较好,塑性转动能力均大于抗震规范0.03 rad的最低要求.桁架梁截面尺寸对该节点各项力学性能影响显著,弦杆截面尺寸越大,极限承载力越高;腹杆截面尺寸对极限承载力影响较小,腹杆截面尺寸越大,节点延性越好,耗能能力越强;通过有限元软件提取了柱法兰处螺栓拉力的变化,柱柱法兰连接可近似为刚接;推导了节点的屈服荷载和极限荷载的简化计算公式.

    装配式钢结构法兰连接抗震性能桁架梁截面尺寸极限承载能力

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    基于多源实测数据的RC结构基本周期统计分析

    王泽涛陈隽申家旭
    212-220,268页
    查看更多>>摘要：通过海量文献检索,收集了不同国家和地区的873栋、高度100 m以下钢筋混凝土(RC)结构的实测信息,获得了长轴、短轴共1482个基本周期值,利用聚类分析方法检验数据集的代表性及可整合性,进而统计分析了基本周期随结构高度、层数、高宽比的分布规律.参照国内外已有RC结构的自振周期经验算式,结合结构概念设计,给出了基本周期与结构几何参数的回归公式,并对比讨论了数据库中部分子集的分布差异,可供工程设计和参数化建模参考.

    钢筋混凝土(RC)结构基本周期经验公式聚类分析回归分析多源数据

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    基于径向基模型和巴氏距离的随机有限元模型修正

    张亚峰彭珍瑞张雪萍董康立...
    221-229,276页
    查看更多>>摘要：研究了考虑试验频响函数不确定性的有限元模型修正法.首先,假设待修正参数和响应特征量服从高斯分布,将不确定性模型修正问题转化为均值和标准差的修正问题;其次,构造径向基模型,将频响函数经过小波变换并提取第5层低频小波系数作为径向基模型输出,并通过土狼优化算法对径向基模型的方差进行优化;然后,以最小化巴氏距离为目标,引入花朵授粉算法,分别实施待修正参数的均值和标准差的两步和同步求解;最后,通过平面桁架结构和空间桁架结构验证了所提方法的可行性.结果 表明,所提随机有限元模型修正法皆能有效地修正结构参数的均值和标准差,同时在不同的试验响应下对参数均值和标准差的修正具有鲁棒性.

    模型修正不确定性径向基模型频响函数巴氏距离

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    基于一维卷积神经网络的圆柱滚子轴承保持架故障诊断

    郑一珍牛蔺楷熊晓燕祁宏伟...
    230-238,285页
    查看更多>>摘要：为解决滚动轴承保持架故障振动信号存在的不稳定性、无冲击特性和故障特征难以获取问题,研究提出基于"端到端"识别的适应性卷积神经网络故障诊断模型.将不同保持架故障状态下的振动信号按一定比例采用有重叠样本分割进行数据增强,并对样本实施分段标准化预处理构建训练和测试集合;利用卷积神经网络实现对振动信号的自适应特征提取和特征降维;在输出端利用全局平均池化替换经典构架中使用的全连接运算,以减少训练模型参数和过程运算量,避免发生过拟合,最终经Softmax分类输出诊断结果.试验结果表明算法能够达到99％以上的故障识别率,且在不同负载和转速下均保持良好的泛化性能和鲁棒性,可有效应用于轴承保持架故障诊断任务.

    保持架故障诊断故障损伤程度卷积神经网络振动信号故障诊断

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    双通道特征融合CNN-GRU齿轮箱故障诊断

    张龙甄灿壮易剑昱蔡秉桓...
    239-245,294页
    查看更多>>摘要：旋转部件是否发生局部故障,关键是判断其振动信号在空间上是否出现周期性冲击以及周期大小.卷积神经网络(CNN)善于挖掘数据空间上的局部重要的信息特征,具有"端对端"的优势,从而克服了人工提取特征的缺陷;由于振动信号在时间维度上也蕴含着丰富的信息,而长短时记忆网络(LSTM)善于从动态变化的序列数据中学习到时间上的关联性;门控递归单元(GRU)属于LSTM的变种,但相对于LSTM结构更加简洁,参数的数量更少,因此将CNN的空间处理能力和GRU时序处理能力的优势结合,提出一种双通道特征融合CNN-GRU齿轮箱故障诊断方法;即采用并列式结构令CNN与GRU双通道同时提取齿轮箱原始振动信号的故障特征,然后将双通道提取的特征向量合并成一个融合特征向量,输入到SoftMax进行故障分类.该方法可以直接从原始振动信号自适应提取到空间和时序的融合特征,实现了"端对端"的故障诊断.用齿轮实测数据和西储大学轴承数据进行验证,试验结果表明,所提方法识别准确率较高,具有实用性和可行性.

    齿轮箱卷积神经网络(CNN)门控递归单元(GRU)故障诊断

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