国家自然科学基金(51305142)
- 作品数：11 被引量：59H指数：5
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- 基于邻域保留投影的工作模态参数识别被引量：1
- 2023年
- 针对拉普拉斯特征映射和等距离映射算法识别弱非线性特征模态精度低的缺点,提出一种利用邻域保留投影算法的工作模态参数识别方法。该方法利用局部线性特征寻找结构位移响应数据的低维嵌入数据,低维嵌入数据与模态坐标响应矩阵相对应;利用单自由度识别技术从模态响应矩阵中识别出结构的模态固有频率;再用最小二乘广义逆估计变换矩阵,变换矩阵与模态振型矩阵相对应。该方法能够保留数据的局部线性特征,从而识别弱非线性模态。通过三维圆柱壳仿真数据集的识别结果表明,相比拉普拉斯特征映射和等距离映射算法,邻域保留投影算法能够更有效地识别出弱非线性特征模态的参数,平均识别精度更高。
- 符伟华王成陈建伟
- 基于稀疏成分分析的欠定工作模态参数识别被引量：1
- 2021年
- 针对基于独立成分分析的工作模态参数识别方法可识别模态数较少的问题,提出一种基于稀疏成分分析的欠定工作模态参数识别方法。该方法从线性时不变小阻尼结构的模态振型、模态坐标的性质和稀疏成分分析的基本假设出发,找出模态振型与混合矩阵之间、模态坐标响应与稀疏成分之间的一一对应关系,将欠定工作模态参数识别问题转化为稀疏成分分析问题。首先,从基于传统盲源分离的工作模态参数识别中存在的问题和稀疏成分分析流程,建立了基于稀疏成分分析的工作模态参数识别框架和流程步骤;其次,针对欠定工作模态参数识别振型的解释和评价问题,提出欠定条件下识别振型的特点及评价方法;最后,讨论了可识别模态数、模态遗漏、虚假模态及方法的适用范围,并与独立成分分析方法进行了理论比较。通过5自由度仿真数据集下的工作模态参数识别,表明所提方法具有有效性和优越性。
- 王鑫王成李海波李海波陈叶旺
- 关键词：欠定
- 资源受限周期任务低能耗调度算法被引量：5
- 2017年
- 针对资源受限的周期任务模型,提出资源受限周期任务低能耗调度(RCPTLPSA)算法.该算法不仅考虑处理器通用功耗模型,而且考虑任务执行时间与处理器速度成非线性关系的情形.此外,该算法利用动态电压调节技术和动态功耗管理技术降低系统能耗.在给出RCPTLPSA算法的必要条件之后,通过实验验证该算法的性能.实验结果表明RCPTLPSA算法比现有算法平均节约大约55.37%的能耗.
- 张忆文王成郭锐锋
- 关键词：资源受限动态电压调节动态功耗管理实时调度
- 基于自适应字典压缩感知的欠定工作模态参数识别
- 2023年
- 针对基于稀疏成分分析和正交基压缩感知的欠定工作模态参数识别方法准确率低、鲁棒性差的问题,提出一种基于自适应字典压缩感知的欠定工作模态参数识别方法。所提方法在模态振型估计的基础上利用自适应字典压缩感知重构模态坐标响应。在压缩感知框架下,首先,所提方法利用滤波分离的方法构造字典学习的训练样本;然后,使用基于K均值奇异值分解的字典学习方法和层次耦合字典训练策略生成自适应字典,实现了无监督的字典学习;最后,利用正交匹配追踪算法得到稀疏系数分量,进而恢复源信号重构模态坐标响应。在压缩感知框架下,所提方法利用K均值奇异值分解算法学习得到的自适应字典,对于信号的分解比傅里叶基或离散余弦基等正交基具有更强的稀疏表示能力。在5自由度的仿真数据集下的欠定工作模态参数识别的结果表明,所提方法比稀疏成分分析、正交基压缩感知等方法具有更好的识别精度和鲁棒性。
- 王继争王成陈建伟李海波赖雄鸣王鑫何霆
- 关键词：欠定压缩感知自适应字典
- 基于神经网络和模型迁移学习的不相关多源频域载荷识别被引量：3
- 2021年
- 针对使用模型初始权重随机设定的神经网络模型进行不相关多源频域载荷识别时训练效率低、精度低的问题,提出一种基于神经网络和模型迁移学习的不相关多源频域载荷识别方法。首先,利用某频率点的历史数据对不相关多源载荷识别的多输入多输出神经网络模型进行训练;其次,将该频率下的神经网络的模型参数迁移到相邻的目标频域的神经网络中作为网络权值的初值;再次,利用目标频率的历史数据对神经网络进行微调训练,从而得到目标频率的不相关多源频域载荷识别模型;最后,将该频率的训练好的神经网络的模型参数迁移到下一个相邻频率的模型,循环该过程直到建立所有频率点的神经网络模型。在圆柱壳声振实验数据集上的载荷识别结果表明,该方法具有较好的网络权值初值、能有效减少训练时间,比不使用迁移学习的神经网络方法、基于传递函数和最小二乘广义逆的方法、基于多元一次线性回归的方法具有更高的识别精度。
- 陈德蕾王成曾煜李海波李海波陈叶旺
- 关键词：频域网络权值
- 基于拉普拉斯特征映射的三维结构模态分析被引量：5
- 2022年
- 为了仅从平稳振动响应信号中识别线性时不变三维结构的工作模态参数,提出一种基于拉普拉斯特征映射的三维结构模态分析方法。该方法首先将复杂三维结构的振动响应数据视作处于高维空间的数据集,利用拉普拉斯特征映射寻找该数据集的低维嵌入数据。低维嵌入数据对应模态响应矩阵,利用单自由度识别技术从模态响应矩阵中识别出模态固有频率。最后,利用最小二乘广义逆,将求解的模态响应矩阵代入振动响应数据分解公式求得模态振型矩阵。三维圆柱壳仿真实验结果表明:相较于等距离映射,拉普拉斯特征映射能有效地识别出系统的模态振型与固有频率,且识别速度更快,精度更高;相较于主成分分析,拉普拉斯特征映射识别精度更高。
- 符伟华王成陈建伟陈建伟赖雄鸣
- 关键词：拉普拉斯特征映射
- Web前端性能优化方案与实践被引量：32
- 2014年
- 针对Web前端性能低下的问题,通过分析归纳Web中从后端到前端的B/S架构原理、浏览器缓存、浏览器的加载方式、服务器关于HTTP相关的配置等过程中一些影响前端性能优化的因素,系统地提出一个旨在提高网页加载速度、呈现速度和用户体验,整体性、通用性强的完整Web前端性能优化解决方案。该解决方案包括服务器端优化、HTML优化、Java Script优化、CSS优化、图片优化等内容。并在HTTP代理工具Fiddler搭建的512 KB慢网速下通过Speed Tracer监测UI Thread,寻找基于HTML5技术的Web移动电子商务项目"指尖点餐系统"的点餐页面前端性能中的瓶颈,根据所提出的Web前端性能优化解决方案对其进行优化实践。优化前后的Timeline以及UI Thread对比分析表明,优化后加载时间降低了82%,页面渲染降低了32%,脚本执行减少了79%。
- 王成李少元郑黎晓缑锦曾梅琴刘慧敏
- 关键词：TIMELINEUITHREAD
- 利用主成分分析的模态参数识别被引量：8
- 2013年
- 针对运行模态分析和独立成分分析技术不完善、可能会识别出虚假模态等缺点,提出一种新的利用主成分分析进行模态参数识别的方法。基本思想是找出模态振型与线性混叠矩阵之间及各阶模态响应与主成分之间的对应关系,并将模态参数识别问题转化为结构响应数据的主成分分解问题。不同状态下梁的仿真结果表明,仅以系统结构的时域响应数据为对象,利用含观测噪声基于主元抽取的主成分分析算法,就可以识别响应中占主要贡献的各阶模态振型和固有频率,且适用于不同边界条件、载荷类型及加载位置,对高斯测量噪声也不敏感,可应用于独立模态控制方法中被控系统的辨识与建模、最优控制点选择、作动器安装位置和控制频率确定以及减振效果预估。
- 王成缑锦白俊卿闫桂荣
- 关键词：模态参数识别主成分分析信号处理
- 利用用户不偏好项目属性提高项目协同过滤算法效率和精度被引量：2
- 2017年
- 针对传统项目协同过滤算法选择最近邻时需要计算待评分项目与所有其它项目之间的相似度而导致算法效率和推荐精度低的缺点,提出一种基于用户不偏好项目属性的项目协同过滤算法.该算法通过对用户评分偏低的项目属性进行归一化计数并设定阈值,从而将其分为用户不偏好项目属性和非用户不偏好项目属性.只有在其它项目与待评分项目同时具有用户不偏好项目属性或同时都不具有用户不偏好项目属性时,该项目才作为待评分项目最近邻的备选项,才需要计算两项目之间的相似度.该算法通过减少备选最近邻项目集大小和需要计算项目相似度的个数,提高了算法效率;与此同时,由于不合理项目已提前从备选最近邻项目集中排除,选取作为评分预测的最近邻会更为合理,推荐精度也会提高.在数据极度稀疏的Movie Lens-100K数据集上的五折交叉验证结果表明,相较于传统的项目协同过滤算法、基于项目偏好相似的项目协同过滤算法,该算法有更高的效率、精度和覆盖率.
- 文诗琪王成苏芳芳刘技峰陈叶旺郑国旗
- 基于滑动窗变步长等变自适应源分离的线性慢时变结构工作模态参数识别被引量：6
- 2021年
- 为了仅从非平稳振动响应信号中在线识别线性慢时变弱阻尼结构的时变和瞬态的模态参数,提出一种基于滑动窗变步长等变自适应源分离(MWVEASI)的工作模态参数识别方法。该方法采用固定窗长技术,使得非平稳振动响应信号在每个窗内可近似看作是平稳的随机序列,线性慢时变结构可看作多个时不变结构。在每个窗内,再利用变步长的EASI算法识别出该时段内的模态振型和固有频率作为最中间时刻的瞬时模态参数。最后移动窗口,得到线性时变结构的整个时段的工作模态参数。在质量慢时变的三自由度弹簧振子结构的仿真数据集上的识别结果表明,两种不同的MWVEASI方法都能够很好地识别线性慢时变结构的模态振型、固有频率,与滑窗固定步长EASI、变步长EASI算法相比,MWVEASI能够更好地跟踪时变特性,识别精度高、收敛速度快。
- 黄海阳王成李海波赖雄鸣缑锦张惠臻
- 关键词：滑动窗变步长
