互动演示

与课程第 2–8 章配套的交互演示。

单自由度系统:受迫振动与共振 第2章

质量–弹簧–阻尼系统 mẍ + cẋ + kx = F0cos ωt,初始静止。 时程由 Newmark-β 法(平均加速度法)计算,包含瞬态响应;幅频曲线上的橙点对应当前频率比。

位移 x / xst 激励 F(t) / k
幅频曲线:放大系数 |H| = 1 / √[(1−r²)² + (2ζr)²]
激励频率 (fn = 1 Hz) 稳态放大系数 |H| = 相位滞后 φ =
思考题
  • ζ = 0.05 时,稳态振幅最大处的频率比是多少?此时相位滞后为多少?
  • r ≫ 1 时,响应主要由质量、刚度还是阻尼控制?
  • 取消简谐激励后施加冲击,比较 ζ = 0.02 与 ζ = 0.2 的衰减快慢,并与对数衰减率 δ ≈ 2πζ 对照。

多自由度系统:三层框架的振型 第3章

三层剪切型框架,各层质量均为 m,层间刚度均为 k。由特征值问题 (K − ω²M)φ = 0 得到三阶固有频率和振型。按单阶振型振动时,各层位移之比保持不变。

频率比 f1 : f2 : f3 =
各层中心连线 振型包络(最大位移位置)
思考题
  • 第 2、3 阶振型的节点位于何处?节点数与阶次有何关系?
  • 三阶叠加时,如何由各层的测量信号分离出各阶模态?(第 6 章)

相关分析:含噪声信号中的周期成分 第4章

信号为正弦与白噪声之和。自相关函数 Rxx(τ) = E[x(t)x(t+τ)] 中, 白噪声只在 τ = 0 处有贡献,正弦成分的自相关为同频余弦,因此可由自相关函数或频谱识别周期成分。

信号(前 2 秒) 正弦成分
自相关系数 ρ(τ) = Rxx(τ) / Rxx(0)
幅值谱(8 秒记录,汉宁窗)
信噪比 自相关估计频率 谱峰频率
思考题
  • σ = 3 时,时程、自相关函数和频谱中,哪一个最容易识别出正弦成分?
  • 白噪声的自相关函数是什么形式?ρ(0) 与 τ ≠ 0 处的值有何不同?
  • 由维纳–辛钦定理,自相关函数与功率谱密度互为傅里叶变换。两图中的哪些特征相互对应?

采样定理与混叠 第5章

以采样频率 fs 对频率为 f 的正弦信号采样。f > fs/2(奈奎斯特频率)时, 其采样值与某一低频正弦的采样值完全相同,即发生混叠,采样后无法区分二者。

原信号 采样点 视在信号
0 ~ fs/2 真实频率 f 视在频率
示例(fs = 20 Hz):
奈奎斯特频率 fs/2 = 视在频率 =

思考题
  • fs = 20 Hz,f 由 1 Hz 增至 40 Hz 时,视在频率如何变化?
  • 抗混叠低通滤波器为什么必须设置在采样之前?
  • 视频中车轮看似反转、频闪光下风扇看似静止,分别对应哪种情况?

加窗与泄漏 第5章

DFT 隐含假设有限长记录作周期延拓。记录中不是整数个周期时,延拓后首尾不连续, 能量分散到其他谱线上(泄漏),可能掩盖邻近的弱信号。加窗使记录两端趋于零,可减小泄漏,但主瓣变宽。

加窗后的记录(1 秒,64 点) 周期延拓 首尾衔接处
各谱线幅值(dB,0 dB = 幅值 1) 真实频率
示例:
记录内周期数 谱峰幅值 (真值 1.000,误差 )
思考题
  • f = 10 Hz 时,矩形窗为什么没有泄漏?
  • f = 10.5 Hz 时,分别用矩形窗和汉宁窗,能否分辨幅值 0.01 的弱信号?
  • 测量幅值和分辨相近频率时,分别宜选用哪种窗?

实验模态分析:峰值拾取与半功率带宽法 第6章

第 3 章的三层框架,顶层激励、顶层测量,频响函数为 H33(f),第 1 阶频率 2 Hz。 峰值拾取法将各共振峰附近近似为单自由度系统:取峰值处频率为固有频率,由幅值为峰值 1/√2 的两个频率 fa、fb 估计阻尼比 ζ ≈ (fb − fa) / (2fn)。

频响幅值 |H33|(对数坐标),橙点为拾取的峰值
离散谱线 理论曲线 半功率点
局部放大:

阶次真实 f (Hz)识别 f (Hz)真实 ζ识别 ζζ 误差
思考题
  • 减小阻尼比或增大 Δf 时,识别的阻尼比偏大还是偏小?半功率带宽内至少需要几条谱线?
  • 相同 Δf 下,第 1 阶为什么比第 3 阶误差大?
  • 无噪声、分辨率很高时,第 3 阶阻尼比仍偏大约 20%,原因是什么?(第 3 阶振型在顶层的分量小,第 2 阶响应的影响不可忽略)
  • 加入噪声后,频率和阻尼比哪一个更不稳定?两阶模态频率接近时,该方法是否适用?

卡尔曼滤波:随机振动的状态估计 第7章

单自由度系统(fn = 1 Hz,ζ = 0.02)受白噪声力激励,以 50 Hz 测量位移,测量含噪声。 卡尔曼增益由预测协方差与测量噪声协方差 R 确定:Q 相对 R 越大,增益越大,估计越接近测量值。 速度未测量,由状态方程估计。

真实位移 测量值 卡尔曼估计 估计 ±2σ
速度 v / ωn(未测量)
位移误差 RMS:测量 → 估计 速度误差 RMS 位移的卡尔曼增益
思考题
  • Q 很小时,卡尔曼增益趋于多少?估计值为什么逐渐偏离真值?
  • Q 很大时,位移估计接近测量值,速度估计误差为什么增大?
  • 存在模型误差时,Q 应如何选取?
  • 速度未被测量,其估计值依据什么得到?

模型修正:层间刚度识别 第8章

三层框架某一层的层间刚度降低,实测三阶频率(橙色)与设计模型(蓝色)不一致。 各层刚度系数以设计值为 1,调整后使模型频率与实测频率一致。“灵敏度法迭代”执行一次高斯–牛顿迭代, 其中 ∂λj/∂ki = k0(φj,i − φj,i−1)²(振型按质量归一化)。

实测频率 模型频率(标注相对误差)
实测振型 模型振型
频率均方根误差 迭代次数

思考题
  • 只调整一层刚度,能否使三阶频率同时一致?
  • 某层刚度降低时,哪一阶频率下降最多?与该阶振型在该层的层间位移有何关系?
  • 只有前两阶频率时,能否唯一确定三个刚度系数?实测频率含误差时结果如何?