GMM模型下的非高斯激励频域损伤计算与试验验证
U270.1+2; 为了研究非高斯激励的频域计算方法,介绍了高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM),通过GMM模型将实测的非高斯激励转换成概率功率谱(Probabilistic Power Spectrum,PPSD),以此将非高斯激励引入频域.运用仿真和GMM-Dirlik模型获得对应的非高斯雨流分布,计算出试件的损伤;同时按照高斯假设,将激励直接转换成功率谱密度(Power Spectral Density,PSD)进行损伤的计算.然后,对试件进行了台架试验,获得了试件的应力响应,通过雨流计数获得应力范围雨流分布,计算出试件的损伤.将试验结果与仿真结果进行对比...
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Veröffentlicht in: | 机械强度 2023, Vol.45 (4), p.955-961 |
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Hauptverfasser: | , , , |
Format: | Artikel |
Sprache: | chi |
Online-Zugang: | Volltext |
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Zusammenfassung: | U270.1+2; 为了研究非高斯激励的频域计算方法,介绍了高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM),通过GMM模型将实测的非高斯激励转换成概率功率谱(Probabilistic Power Spectrum,PPSD),以此将非高斯激励引入频域.运用仿真和GMM-Dirlik模型获得对应的非高斯雨流分布,计算出试件的损伤;同时按照高斯假设,将激励直接转换成功率谱密度(Power Spectral Density,PSD)进行损伤的计算.然后,对试件进行了台架试验,获得了试件的应力响应,通过雨流计数获得应力范围雨流分布,计算出试件的损伤.将试验结果与仿真结果进行对比后发现,GMM-Dirlik模型得出的结果与试验相对误差为 10.8%,而高斯假设得到的结果与试验相对误差较大,为 45.3%,进一步说明了用高斯假设评估非高斯激励损伤的危险性.最后,对比非高斯激励和高斯分布概率密度函数的区别,解释了实测应力雨流分布在中间应力等级处出现下凹的现象,以及非高斯激励相对于高斯激励损伤变大的原因. |
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ISSN: | 1001-9669 |
DOI: | 10.16579/j.issn.1001.9669.2023.04.027 |