【摘 要】
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随机子空间法可有效地从环境激励下的结构响应中获取结构的模态参数,但在识别过程中需要构造高维矩阵,对高维矩阵进行奇异值分解需要大量内存与计算时间,严重影响该算法的计
【机 构】
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西安电子科技大学机电工程学院,西安理工大学工程训练中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51775403）
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随机子空间法可有效地从环境激励下的结构响应中获取结构的模态参数,但在识别过程中需要构造高维矩阵,对高维矩阵进行奇异值分解需要大量内存与计算时间,严重影响该算法的计算效率.针对该问题,文中通过研究协方差驱动随机子空间法中Toeplitz矩阵奇异值的分解过程,发现其中一个子矩阵对于模态参数识别结果无影响,故而提出一种新的构造Toeplitz矩阵的方法,从而降低了Toeplitz矩阵的维数,提高了计算效率.实例分析证明,改进的协方差驱动随机子空间法在保持计算精度的情况下,计算时间是原来的10.6%.
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