Time Domain Identification Method for Random Dynamic Loads and its Application on Reconstruction of Road Excitations
Time Domain Identification Method for Random Dynamic Loads and its Application on Reconstruction of Road Excitations
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随机动载荷时域辨识方法及其在道路激励重建中的应用
DOI：
10.1142/s1758825120500878
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发表时间：
2020-09
影响因子：
3.5
通讯作者：
Cheng Lu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Kun Li;Jie Liu;Jing Wen;Cheng Lu
提出了一种基于谱分解和正则化的随机动载荷识别时域方法，在一定程度上弥补了频域方法的不足。随机动载荷用其时域均值函数和协方差矩阵表示，能直观地反映载荷的统计特性。将随机动载荷识别问题转化为载荷均值函数识别和协方差矩阵重构问题。正演辨识主要基于绿色核函数法建立模型，然后进行谱分解，将负荷协方差矩阵的辨识转化为一系列特征向量的辨识。为了克服逆过程中的不适定性，采用最小二乘QR迭代正则化。通过两个数值算例和一个车辆路面激励重构的应用，验证了该方法的有效性。
A time domain method for identifying random dynamic loads is proposed based on spectral decomposition and regularization, which to some extent makes up for the deficiency of frequency domain methods. The random dynamic loads are descripted with their time domain mean functions and covariance matrix, which can intuitively reflect the statistical characteristics of the loads. Therein the random dynamic load identification is transformed into the load mean function identification and covariance matrix reconstruction. The forward identification models are mainly established based on Green’s kernel function method, and then spectral decomposition is conducted to transform the identification of load covariance matrix into a series of identifications of eigenvectors. To overcome the ill-posedness in the inverse process, the least-square QR iterative regularization is adopted. Two numerical examples and an application on the reconstruction of road excitations acting on a vehicle are studied to verify the effectiveness of the proposed method.
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影响因子：
8.4
作者：
Kirchner, M.;Croes, J.;Desmet, W.
通讯作者：
Desmet, W.
DOI：
10.1007/978-981-10-3090-1
发表时间：
2020-01
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Jie Liu;Xuan Han
通讯作者：
Jie Liu;Xuan Han
影响因子：
8.4
作者：
Z. C. He;Zhuomin Zhang;E. Li
通讯作者：
Z. C. He;Zhuomin Zhang;E. Li
影响因子：
4.7
作者：
You Jia;Zhichun Yang;N. Guo;Le Wang
通讯作者：
You Jia;Zhichun Yang;N. Guo;Le Wang
影响因子：
8.4
作者：
Liu, Jie;Li, Kun
通讯作者：
Li, Kun