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基于随机子空间识别的模态参数不确定性量化方法

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振动与冲击 2024年第8期43卷 272-279页

作者：罗杰康杰孙嘉宝曾舒洪南京航空航天大学航天学院南京211106

基于协方差驱动随机子空间识别(covariance-driven stochastic subspace identification,SSI-COV)方法的模态参数识别具有强鲁棒性、高精度的优势,在结构工作模态分析中应用广泛。为保证模态参数识别的准确性,新近提出的基于随机子空间(... 详细信息

基于协方差驱动随机子空间识别(covariance-driven stochastic subspace identification,SSI-COV)方法的模态参数识别具有强鲁棒性、高精度的优势,在结构工作模态分析中应用广泛。为保证模态参数识别的准确性,新近提出的基于随机子空间(stochastic subspace identification,SSI)的模态参数不确定性量化方法,可有效估计模态参数的方差,但由于其计算各中间变量时,需显式表示出Jacobian矩阵,导致矩阵运算维度高、计算效率低。为此,提出一种基于SSI-COV的模态参数不确定度高效计算方法。首先,计算振动响应相关函数的方差,通过奇异值分解(singular value decomposition,SVD),选取合适的奇异值截断阶数,由每阶奇异向量组装出多组Hankel矩阵的扰动。其次,根据一阶矩阵摄动理论,隐式计算SSI-COV算法各中间变量的一阶扰动,最终,由多组模态参数的扰动叠加计算出方差。最后,以桁架结构模型为例,采用所提方法辨识结构模态参数并计算模态参数方差,分析了Hankel矩阵维度及相关函数奇异值截断阶数对辨识结果的影响,结果表明计算得到的模态参数方差与蒙特卡洛仿真(Monte Carlo simulation,MCS)结果非常接近,且模态参数不确定度可作为剔除虚假模态的有效依据。

关键词：模态分析随机子空间法不确定度量化非白激励

强干扰与通道误差条件下弱信号DOA估计的实验研究

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电子技术应用 2024年第6期50卷 101-106页

作者：孙家宝施伟王身云南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044 国防科技大学第六十三研究所江苏南京210007

在实际测向系统中,当弱信号和强干扰空间临近时,空间谱测向系统仅能对强干扰进行波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计,弱信号DOA估计性能下降甚至失效。针对这一问题,研究了空间谱扩展噪声子空间算法结合通道幅相误差校正,在强干扰... 详细信息

在实际测向系统中,当弱信号和强干扰空间临近时,空间谱测向系统仅能对强干扰进行波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计,弱信号DOA估计性能下降甚至失效。针对这一问题,研究了空间谱扩展噪声子空间算法结合通道幅相误差校正,在强干扰抑制条件下对弱信号进行DOA估计的方法。该方法对采样信号的噪声协方差进行去加权处理,并对空间谱扩展噪声子空间算法的空间谱导向矢量进行修正。基于通用软件无线电外设(Universal SoftwareRadioPeripheral,USRP)和印刷偶极子线形天线阵构建实验平台,实验结果证明空间谱扩展噪声子空间算法结合改进的通道幅相误差校正方法,能对临近干扰源进行空间谱抑制的同时,实现对弱信号的DOA估计。

关键词：通道幅相误差校正扩展噪声子空间通用软件无线电外设(USRP) 空间谱测向

融合多工况功率谱密度函数的工作模态分析方法

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振动与冲击 2024年第4期43卷 179-189页

作者：曾舒洪康杰孙嘉宝罗杰南京航空航天大学航天学院南京211106

频域分解(frequency domain decomposition,FDD)方法是开展环境激励下结构工作模态分析(operational modal analysis,OMA)的常用方法。但是,现有的FDD方法存在一些不足:①无法剔除非白激励及谐波激励引起的虚假模态;②无法区分结构密集... 详细信息

频域分解(frequency domain decomposition,FDD)方法是开展环境激励下结构工作模态分析(operational modal analysis,OMA)的常用方法。但是,现有的FDD方法存在一些不足:①无法剔除非白激励及谐波激励引起的虚假模态;②无法区分结构密集模态与不相关非白激励产生的虚假模态。通过研究发现功率谱密度(power spectral density,PSD)矩阵的秩是FDD方法性能的决定性因素。在此基础上,提出一种新的工作模态识别OMA方法,该方法结合了不同激励工况下的响应PSD函数矩阵,并分别对单个激励工况下的响应PSD矩阵与多工况下的增广响应PSD矩阵进行奇异值分解,通过对比单工况PSD矩阵与增广PSD矩阵在奇异值峰值处秩的变化,识别出包括密集模态在内的结构模态参数,并消除由非白激励产生的虚假模态。采用桁架结构仿真算例和广州塔的工程数据集验证所提方法的有效性。

关键词：工作模态分析(OMA) 非白噪声激励密集模态功率谱密度(PSD)

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基于STM32单片机的智能窗户设计

计算机应用文摘 2024年第6期40卷 66-68,71页

作者：王佳凯张晋轩孙家宝广西大学行健文理学院南宁530000 广西农业职业技术大学南宁530000

智能窗户以STM32单片机为核心,通过雨滴传感器、温湿度传感器、烟雾传感器、人体红外传感器采集数据,以蜂鸣器为响应装置,步进电机作为驱动装置,实现窗户在感知温度、湿度变化时的智能开关;温湿度传感器与烟雾传感器相互配合,当出现火... 详细信息

智能窗户以STM32单片机为核心,通过雨滴传感器、温湿度传感器、烟雾传感器、人体红外传感器采集数据,以蜂鸣器为响应装置,步进电机作为驱动装置,实现窗户在感知温度、湿度变化时的智能开关;温湿度传感器与烟雾传感器相互配合,当出现火灾时及时打开窗户并使蜂鸣器报警;当感知有人靠近窗体时人体红外传感器将信号传递至单片机,使窗户执行相应动作并使蜂鸣器报警;当下雨天气时雨滴传感器接收信号传递至单片机并控制电机启停,使窗户及时做出相应的动作。

关键词：传感器 STM32单片机蜂鸣器步进电机

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改进DBSCAN的自动工作模态分析方法

南京航空航天大学学报 2024年第4期56卷 677-686页

作者：孙嘉宝康杰董自瑞季红侠罗杰刘晓腾南京航空航天大学航天学院南京211106 上海卫星装备研究所上海200240

为解决随机子空间法在模态参数识别过程中自动性差、虚假模态难以识别剔除等问题,提出一种新的模态参数辨识方法。采用协方差驱动的随机子空间法(Covariance⁃driven stochastic identification,SSI⁃COV)识别系统的模态参数;根据软硬准... 详细信息

为解决随机子空间法在模态参数识别过程中自动性差、虚假模态难以识别剔除等问题,提出一种新的模态参数辨识方法。采用协方差驱动的随机子空间法(Covariance⁃driven stochastic identification,SSI⁃COV)识别系统的模态参数;根据软硬准则初步剔除虚假模态并绘制三维稳定图;对基于密度的带噪声的空间聚类算法(Density⁃based spatial clustering algorithm with noise,DBSCAN)进行改进,自动确定敏感参数ε,并对候选模态进行聚类分析;对每一簇类模态,计算模态质量评价准则(Modal quality assessment criterion,MQAC),制定筛选准则,自动剔除虚假模态并识别真实模态。利用本文方法对桁架结构、广州塔、Z24桥实例进行模态参数识别验证,结果表明该方法可实现典型工程结构的自动工作模态分析,可有效剔除非白噪声激励及测量噪声导致的虚假模态。

关键词：工作模态分析随机子空间法三维稳定图虚假模态 DBSCAN算法

基于液体阴极放电源的等离子体原子发射光谱法测定碱金属元素新型实验装置的搭建及应用——一种实现对发射光谱基础教学实验的替代探索

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大学化学 2024年第5期39卷 380-387页

作者：梁莹然王斐孙佳宝郑洪涛朱振利中国地质大学(武汉)材料与化学学院武汉430000

当前,高等学校化学类专业本科教育阶段关于“仪器分析实验”教学中涉及的元素分析检测内容主要通过商品化大型仪器进行,包括原子发射、吸收、荧光等,它们能有效满足《高等学校化学类专业指导性专业规范》中关于分析仪器部分基础原理的... 详细信息

当前,高等学校化学类专业本科教育阶段关于“仪器分析实验”教学中涉及的元素分析检测内容主要通过商品化大型仪器进行,包括原子发射、吸收、荧光等,它们能有效满足《高等学校化学类专业指导性专业规范》中关于分析仪器部分基础原理的教学需求。然而,这些仪器均存在价格高昂、结构封闭等问题。基于以上不足,我们结合液体阴极放电(SCGD)技术,设计了便携式微等离子体-原子发射光谱装置的搭建与应用实验。该装置实现了原子发射光谱仪器的小型化,并便于直观演示。在该实验中,学生可以自主搭建装置并自行采集信号,从而提高他们的动手能力以及对仪器构造和原子发射光谱原理的理解。该实验不仅可以实现多种元素的快速、灵敏分析和检测,而且极大地降低了实验成本,培养学生的学习兴趣和创新意识,达到良好的教学效果。此外,该实验方案极富趣味性,有利于培养学生的创新思维和科研能力。与传统分析仪器相比,改进后的仪器装置价格低廉,易于实验教学推广,从而增强学生的实验参与感,提高教学效果。

关键词：微等离子体原子发射光谱仪器小型化自主搭建

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New insights into protein–polysaccharide complex coacervation:Dynamics,molecular parameters,and applications

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Aggregate

Aggregate 2024年第1期5卷 148-166页

作者： jiabao Zheng Paul Van der Meeren Weizheng sun School of Food Science and Engineering South China University of TechnologyGuangzhouChina Department of Green Chemistry and Technology Faculty of Bioscience EngineeringGhent UniversityGhentBelgium Overseas Expertise Introduction Center for Discipline Innovation of Food Nutrition and Human Health(111 Center) GuangzhouChina

For more than a decade,the discovery of liquid–liquid phase separation within living organisms has prompted colloid scientists to understand the connection between coacervate functionality,phase behavior,and dynamics at a multidisciplinary *** the protein–polysaccharide was the first system in which the coacervation phenomenon was discovered and is widely used in food systems,the phase state and relaxation dynamics of protein–polysaccharide complex coacervates(PPCC)have rarely been discussed ***,this review aims to unravel the relationship between PPCC dynamics,thermodynamics,molecular architecture,applications,and phase states in past *** ahead,solving the way molecular architecture spreads to macro-functionality,that is,establishing the relationship between molecular architecture–dynamics–application,will catalyze novel advancements in PPCC research within the field of foods and biomaterials.

关键词： dynamics encapsulation liquid coacervate protein-polysaccharide complex coacervation solid precipitate

Effect of fire intensity on active organic and total soil carbon in a Larix gmelinii forest in the Daxing'anling Mountains,Northeastern China

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Journal of Forestry Research 2016年第6期27卷 1351-1359页

作者： Yunmin Wei Haiqing Hu jiabao sun Qiang Yuan Long sun Huifeng Liu College of Forest Northeast Forestry University 26 He XingRoad Xiangfang District Harbin 150040 China Forest PROTECTION Research Institute in Heilongjiang Province 75Ha Ping Road Xiangfang DistrictHarbin 150040 China College of Life Sciences Northeast Agricultural University59 Wood Street Gongbin Road Xiangfang DistrictHarbin 150030 China College of Agriculture and Forest in Da Xing An Ling Area in Heilongjiang Province Jagedaqi 165000 China

Studying contents and seasonal dynamics of active organic carbon in the soil is an important method for revealing the turnover and regulation mechanism of soil carbon pool. Through 3 years of field sampling and lab analysis, we studied the seasonal variations, content differences, and interrelationships of total organic carbon （TOC）, light fraction organic carbon （LFOC）, and particulate organic carbon （POC） of the soil in the forest areas burned with different fire intensities in the Daxing＇anling Mountains. The mean TOC content in the low-intensity burned area was greater than that in the unburned area, moderate-intensity, and high-intensity burned areas in June and November （P 〈 0.05）. LFOC and POC in the low-intensity burned area were greater than that in either moderate-intensity or high-intensity burned areas, with significant differences in LFOC in September and November （P 〈 0.05）. A significant difference in LFOC between the unburned and burned areas was only found in July （P 〈 0.05）. However, the differences in POC between the unburned and burned areas were not significant in all the whole seasons （P 〉 0.05）. Soil LFOC and POC varied significantly with the seasons （P 〈 0.05） in the Daxing＇anling Mountains. Significant linear relationships were observed between soil TOC, LFOC, and POC, which were positively correlated with soil nitrogen and negatively correlated with soil temperature in the Daxing＇anling Mountains.

关键词： Forest fire intensity Labile organic carbon.Light fraction organic carbon Particulate organic matter carbon Total organic carbon

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自主工作模态分析方法研究综述

机械工程学报 2023年第13期59卷 89-109页

作者：康杰王寅罗杰孙嘉宝曾舒洪南京航空航天大学航天学院南京211106

为适应结构健康监测对模态分析高效和自动化的需求,自主工作模态分析(Automated operational modal analysis,AOMA)在近二十年已成为结构动力学领域的研究热点之一。自动鉴别并剔除模态分析结果中的虚假模态,保留结构真实模态,是AOMA的... 详细信息

为适应结构健康监测对模态分析高效和自动化的需求,自主工作模态分析(Automated operational modal analysis,AOMA)在近二十年已成为结构动力学领域的研究热点之一。自动鉴别并剔除模态分析结果中的虚假模态,保留结构真实模态,是AOMA的核心和难点。现有AOMA方法可分为三类:(1)聚类法,核心是基于聚类算法自动挑选稳定图中的稳定模态作为真实模态,是目前的主流方法。(2)峰值提取法,自动挑选由真实模态引起的响应功率谱密度函数曲线或其奇异值曲线的峰值。(3)深度学习法,利用神经网络将工作模态分析问题转化为图像目标检测或时序分析问题。重点分析了三类方法的核心思想、分析流程及各自的特点,介绍了AOMA方法在工业软件及工程结构中的应用案例,最后阐明AOMA应用中应注意的问题及发展趋势。

关键词：工作模态分析自主辨识虚假模态聚类峰值提取深度学习