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[发明专利]盒型薄壁件铣削稳定性预测方法-CN201710500039.3有效
发明人：张卫红;杨昀;万敏;马颖超;党学斌 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2017-06-27 - 公布日： 2020-07-03 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：技术方案是首先使用模态锤击实验测量刀具的模态参数及工件的模态阻尼比；接着利用子结构模态综合法计算考虑材料去除效应的工件动力学特性；然后提取工件在不同刀具位置和不同轴向高度的动态位移；最后建立多点接触的铣削动力学模型本发明同时考虑了工件动力学参数因材料去除的变化、其在不同刀具位置处的变化及其沿刀具轴向的变化，提高了盒型薄壁件铣削稳定性预测的精度。
薄壁铣削稳定性预测方法

[发明专利]针对空间密频结构的稳定自适应模糊主动振动控制方法-CN201611192385.1有效
发明人：刘潇翔;何英姿;魏春岭;汤亮;张军;林波;范炜;陈守磊;石恒;苏晏 -专利权人：北京控制工程研究所
申请日： 2016-12-21 - 公布日： 2019-07-12 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：一种针对空间密频结构的稳定自适应模糊主动振动控制方法，基于独立模态空间为每一阶主模态设计自适应模糊控制器，最终将求得的模态控制量转化为实际控制量。模糊规则基于解析表达，实现了从输入振动信息到输出控制量的非线性映射，计算简便直观，并引入投影算法设计解析模糊规则的参数向量自适应律，提高对密频结构模型不确知性和溢出问题的鲁棒性，相比于传统控制方法，能有效提高振动抑制效果同时，约束了参数向量的界，避免模糊规则过度修改造成不稳定。此外，参数向量的自适应律优化了控制量的非线性组织能力，降低了对控制能量的需求，很好地处理了密频结构低可控度与主动振动控制中作动能力有限之间的矛盾，具有工程实用价值。
自适应主动振动控制参数向量模糊规则解析自适应模糊控制器非线性映射实际控制量输出控制量模糊传统控制结构模型模态空间模态控制输入振动投影算法振动抑制可控度控制量鲁棒性一阶主模溢出直观引入转化优化矛盾

[发明专利]一种基于虚拟传感器的板结构多模态兰姆波拓扑梯度成像方法-CN202010659629.2有效
发明人：焦敬品;梁鑫才;高翔 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2020-07-10 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G01N29/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于虚拟传感器的板结构多模态兰姆波拓扑梯度成像方法。对换能器阵元采用一发一收的方式进行超声导波实验，得到超声回波信号，并对采集到的回波信号进行模态分离处理，获得单模态信号。使用单模态信号进行拓扑梯度成像，对单模态成像结果进行阈值处理，确定虚拟缺陷参数，建立含有缺陷的板结构模型，并根据模型运算结果获得虚拟传感器处的回波信号。使用虚拟传感器接收信号与实验接收信号构成的混合数据集进行拓扑梯度成像，并将多个模态的成像结果进行融合，确定板结构中的缺陷信息。本发明提出了虚拟传感器并使用将多模态结果进行融合，可以较大提升拓扑梯度成像结果的信噪比，消除成像结果中的伪像。
一种基于虚拟传感器板结构多模态兰姆波拓扑梯度成像方法

[发明专利]基于切削激励的机床结构模态比例因子获取方法-CN201110444386.1有效
发明人：李斌;毛新勇;刘红奇;彭芳瑜;毛宽民;黄俊斌;蔡辉;罗博;白向贺 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2011-12-27 - 公布日： 2012-07-11 - 主分类号： G01M99/00 文献下载
摘要：一种基于切削激励的机床结构模态比例因子获取方法，包括：选择脉冲切削方式，脉冲切削方式包括铣削、车削和镗削凸台，建立与脉冲切削方式对应的切削力模型，根据切削力模型生成切削参数，并随机生成凸台参数，根据切削参数和凸台参数计算切削力的自功率谱，并判断自功率谱的频宽是否覆盖期望的频带范围，判断自功率谱的能量是否大于一阈值能量，若能量大于阈值能量，则根据所选的切削参数生成数控指令代码，以控制机床加工待切削试件，测量机床的响应信号，并计算响应信号的互功率谱矩阵，根据响应信号的互功率谱矩阵利用最小二乘复频域法计算系统极点以及模态振型向量。本发明能够估计激励力的能量大小，继而从互功率谱矩阵中获取模态比例因子。
基于切削激励机床结构比例因子获取方法

[发明专利]基于异构模态数据融合的检测模型训练方法及检测方法-CN202310662042.0在审
发明人：陈初杰;李俊薇;陈碧乾;张子恒;李彤 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十二研究所
申请日： 2023-06-06 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明涉及计算机视觉技术领域，具体涉及基于异构模态数据融合的检测模型训练方法及检测方法。包括步骤：A，获取训练视频集并存储为标签文件；B，通过图像特征提取器提取训练视频中图像特征，以得到第一融合特征，通过文本特征提取器提取训练视频中相机位姿参数特征，以得到第二融合特征；C，通过异构模态数据融合器，实现第一融合特征和第二融合特征的融合，以得到输出向量；D，根据获取的训练视频集、标签文件和输出向量，对图像特征提取器、文本特征提取器和异构模态数据融合器进行训练，重复迭代执行步骤B至步骤C，直至损失函数收敛至预设值
基于异构模态数据融合检测模型训练方法

[发明专利]一种海上固定式风机一体化载荷分析方法及系统-CN202111317489.1在审
发明人：王超;赵春雨;黄云龙;王力群 -专利权人：明阳智慧能源集团股份公司
申请日： 2021-11-09 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明公开了一种海上固定式风机一体化载荷分析方法及系统，该方法包括以下步骤：S1、输入参数，构建结构模型；S2、根据结构模型利用超单元凝聚的改进算法计算超单元矩阵；S3、根据超单元矩阵计算批量机位的固有频率和模态振型以及拟合批量机位的特征载荷计算公式；S4、根据批量机位的固有频率和模态振型结合特征载荷计算公式得到每个机位的基础载荷，并输出载荷计算报告；本发明建立了海上风机数值模型，利用超单元凝聚的改进算法得到塔底的超单元矩阵，超单元凝聚的改进算法克服了已有算法忽略惯性项的影响，能够准确模拟海上风机结构运动控制模态，提高算法的准确性，同时对海上风机进行精细化批量处理计算，提高了计算效率，降低了计算成本。
一种海上固定风机一体化载荷分析方法系统

[发明专利]风电机组叶片故障诊断方法及装置、设备、存储介质-CN202211170827.8在审
发明人：魏海锋;李爱新;王志强 -专利权人：西安热工研究院有限公司;华能澜沧江水电股份有限公司
申请日： 2022-09-23 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：，诊断方法包括：获取风电机组叶片的原始振动信号；以预设滤波频率对原始振动信号进行滤波处理，得到叶片的平稳信号；对平稳信号的振动曲线进行多段截取和叠加处理，得到叶片的自由衰减曲线；对自由衰减曲线进行多次结构模态参数识别，得到识别结果；对识别结果进行筛选，得到多个真实模态参数；根据多个真实模态参数确定风电机组叶片的故障诊断结果。
机组叶片故障诊断方法装置设备存储介质

[发明专利]一种电机定子模态的计算方法-CN201910893884.0有效
发明人：崔嵘;龚海清 -专利权人：博格华纳汽车零部件（武汉）有限公司
申请日： 2019-09-20 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：本发明涉及一种电机定子模态的计算方法，S1、锤击法电机定子模态测试获得电机定子的实际模态及对应的固有频率；S2、建立样机定子的简化模型；S3、确定简化3D定子模态仿真结果关联的物理量；S4、将简化的3D定子模型导入到有限元软件中进行仿真计算，获得初次模态振型以及对应的固有频率；S5、优化材料参数：将获得的初次模态振型及对应的固有频率与锤击法试验获得的振型及对应的固有频率进行对比，利用有限元软件中的优化模块进行优化；S6、将优化后的材料参数代入简化的3D定子模型中，重新计算模态，即可获得准确的电机定子模态结果。本发明的电机定子结构模态分析的简化模型不仅可以准确预测电机定子的固有频率，同时降低了工作量和工作难度。
一种电机子模计算方法

[发明专利]旋转机械的模态分析方法、装置、设备及存储介质-CN202110409168.8有效
发明人：孟萌;宋佳庆;谭艳;徐文来;袁家立;梁嘉祥 -专利权人：珠海格力智能装备有限公司;珠海格力电器股份有限公司
申请日： 2021-04-16 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本申请涉及一种旋转机械的模态分析方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取针对所述旋转机械的流体模型的流体压力载荷数据；获取所述旋转机械的固体结构模型；获取针对所述固体结构模型的固体材料属性数据；以所述流体压力载荷数据和所述固体材料属性数据为约束，对所述固体结构模型进行有限元分析，得到针对所述旋转机械的等效应力；在所述等效应力下，对所述旋转机械进行模态分析，得到模态分析结果。
旋转机械分析方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于经验模态分解和异构在线学习的岩性识别方法-CN202310925724.6在审
发明人：蒋俊;罗海峰;李皋;罗芳;王涛;肖东;夏文鹤;李红涛;刘厚彬;方潘;杨旭 -专利权人：西南石油大学
申请日： 2023-07-26 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明的目的在于提出一种基于经验模态分解和异构在线学习的岩性识别方法，包括以下步骤：首先对已获取的钻井参数进行数据预处理包括特征筛选、缺失值处理、过滤非法数据、特征数据目标数据编码；然后基于经验模态分解模型分解特征参数；并对分解后特征参数采用异构体系训练m个离线模型和m个在线模型；最后结合自适应权重进行异构模型的融合，用于识别地层岩性。本发明将经验模态分解和机器学习算法用于岩性识别，提出了钻井参数的模态分解方法和机器学习的训练架构，并将联合域分布(JDA)应用于机器学习模型训练中，可以提高原有离线模型的识别精度和鲁棒性。
一种基于经验分解在线学习识别方法

[发明专利]基于环境激励数据的多次测试下贝叶斯模型修正方法-CN201710070511.4有效
发明人：张凤亮;倪艳春 -专利权人：同济大学
申请日： 2017-02-09 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： G06K9/03 文献下载
摘要：本发明目的在于克服传统方法的缺点，给出一种基于环境激励数据的多次测试下贝叶斯模型修正方法，可实现对多次测试数据进行直接的处理分析，可对多次测试得到的模态参数进行一次性输入，模型修正结果直接输出。本发明分两个阶段，第一阶段是对多次测试下采集的环境激励下结构加速度数据进行分析，得到每次测试测得的结构的固有频率和振型，并计算这些模态参数的不确定性，用协方差矩阵来表示。第二个阶段是基于多次测试得到的结构模态参数及其协方差矩阵，基于贝叶斯理论构建目标函数，通过对目标函数的优化，得到需要修正的有限元模型的模型参数的最优值。
基于环境激励数据多次测试下贝叶斯模型修正方法

[发明专利]密频模态分离重构方法及装置-CN202210698188.6在审
发明人：罗治军;仇召辉;刘敦秀;刘军亮;吴恺;杨海云 -专利权人：中国人民解放军96963部队
申请日： 2022-06-20 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种密频模态分离重构方法及装置，属于密频模态技术领域，密频模态分离重构方法包括获取原始振动时序信号，将原始振动时序信号分离为多个单模态时序信号；构建每个单模态时序信号对应的Hankel矩阵；对各单模态Hankel矩阵进行截断奇异值分解(TSVD)滤波与Hankel矩阵形态优化的迭代计算，以使优化重构后的Hankel矩阵更接近理想的真值矩阵，将迭代得到的满足秩要求的Hankel矩阵恢复为单模态重构信号，本申请能克服TSVD方法重构模态失真问题，提升模态重建精度，有效实现密频模态分离重构，可为后续获得更准确的模态参数辨识奠定基础。
密频模态分离方法装置

[发明专利]湍流边界层激励下结构声辐射近场计算方法-CN202310038949.X在审
发明人：金江明;熊成杰;侯刘奖;卢奂采 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-01-11 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06F30/10 文献下载
摘要：湍流边界层激励下结构声辐射近场计算方法，包括：1.确定湍流边界层几何参数和材料参数，四边简支板的几何参数和材料参数，建立湍流边界层激励板的结构声系统；2.基于模态展开法，得到四边简支板模型的结构传递函数，再将传递函数与Corcos模型下TBL激励进行矩形离散求和得到板的振动响应；3.将格林函数的空间离散与结构模态传递函数中包含空间信息的模态振型一起离散为一个传递函数，再将该传递函数与Corcos模型下TBL激励进行矩形离散求和得到板的声场响应；4.给定参数，在距离板二分之一波长范围内布置阵列，即近场范围获得系统中板的振动位移响应云图和声场中声压响应云图。
湍流边界层激励结构辐射近场计算方法

[发明专利]一种基于卷积神经网络的板结构损伤识别方法-CN202211260072.0在审
发明人：余建星;马文韬;余杨;吴世博;曾庆泽;丁鸿雨;高涵韬;杨九 -专利权人：天津大学
申请日： 2022-10-14 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06F18/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于卷积神经网络的板结构损伤识别方法，包括如下内容：建立正常结构和不同位置处损伤结构的实体模型或有限元模型；通过振动方法获取不同状态结构的模态振型；对每一个状态的模态振型施加不同信噪比下的高斯白噪声生成多个受噪声影响的模态振型，标记后作为数据样本；将数据样本分为训练集和测试集；构建卷积神经网络模型，利用训练集训练；将测试集的数据代入比较，直至得到训练参数。本发明中利用混合白噪声对有限的结构模态振型进行数据增强，使得卷积神经网络能够充分提取隐藏在模态振型的损伤信息，解决了现有卷积神经网络识别技术中板结构损伤特征较难提取，不能满足板结构损伤识别需求的问题。
一种基于卷积神经网络板结损伤识别方法

[发明专利]一种面向大跨屋盖结构模态测试的阶跃激励快速优化方法-CN201910027136.4在审
发明人：伍晓顺;刘欣;徐思东;胡岳芳;左丽萍;马俊;陈剑毅;程金霞 -专利权人：江西理工大学
申请日： 2019-01-11 - 公布日： 2019-05-31 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明属于工程结构模态测试技术领域，公开了一种面向大跨屋盖结构模态测试的阶跃激励快速优化方法。采用突卸荷载的方式施加阶跃激励，可使体量巨大的大跨屋盖结构产生自由衰减振动，以解决此类结构的激振难题。同时，对阶跃激励进行优化，可以主动控制参振模态，将大跨屋盖结构的密集模态识别问题转化为孤立模态识别问题，提高此类结构的模态识别精度。某Geiger索穹顶和某索—桅杆张力结构的实施例表明：与传统智能算法得到的优化结果比较接近，但前者计算效率远高于后者；基于快速优化的阶跃激励，能大幅提高大跨屋盖结构密集模态的识别精度。
阶跃激励盖结构模态测试模态识别优化模态自由衰减振动边界约束传统智能工程结构计算效率数学模型问题转化优化结果张力结构主动控制最小二乘荷载桅杆对阶激振算法穹顶施加孤立

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