非对称矩阵特征值问题密集模态重分析方法

本文提出了一种非对称矩阵特征值问题的密集模态重分析方法。它将原密集特征值问题表达为与其临近的某一重特征值问题的小摄动,从而密集模态的重分析问题就转化为重频模态的重分析问题。     

密集模态摄动的新方法

本文提出了一种密集模态结构系统(M_0,K_0)振动分析的矩阵摄动新方法.它将密集模态结构系统特征解的摄动问题转化为重特征值的摄动问题.文中给出了一个数值例子.     

任意非亏损矩阵特征灵敏度分析的模态展开法

把特征向量的各阶导数表示成所有模态的线性组合，并利用左模态与右模态间的双正交性，首先导出了任意非亏损矩阵的重特征值的一阶导数所满足的特征值问题，然后根据此特征值问题无、看重根的情况，再导出了异导重特征值和等导重特征值对应的可微特征向量、特征值和特征向量各阶导数的一般计算公式。算例显示了方法的正确性。     

矩阵摄动法在汽车车架模态分析中的应用

本文采用以模态迭加原理为基础的实模态分析技术及初参数优选法对汽车车架的模态参数进行了识别,讨论了振动特征值问题中关于非重特征值和重特征值的矩阵摄动法,提出了利用有弹性元件悬挂的结构振动测试数据来得到自由——自由结构的模态参数的摄动修正方法.文中还给出了一些数值例子来说明此方法的应用,同时得到了一些重要结论.     

任意非亏损系统特征灵敏度分析的直接摄动法

本文发展了一种任意非亏损系统特征灵敏度分析的二阶段摄动法，将未摄动的问题的解作为零阶近似，把摄动影响作为摄动后问题的高阶修正，经过严格的数学推导，得到了支配高阶修正量的完全方程组。本方法无损知道摄问题的全部特征向量，仅需知被摄模态的特征对。本方法可处理被摄问题具有重特征值，甚至具有等导重特征值这一高度退化极难处理的情况。算例显示了本方法的正确性。     

结构模态分析的有限元并行模拟

以子结构模态综合分析为基础,提出一种求解大型结构特征值问题的并行解法．采用子结构模态综合算法,结构特征模态采用子空间迭代方式并行求解．这种子空间迭代法的子结构并行计算的实施是利用子结构的刚度阵和质量阵而不必完全组集系统刚度阵和质量阵求解综合系统的特征值问题．数值结果表明这种求解大型结构特征值问题的并行算法是可行有效的．     

对胡海昌的小参数法的补充

专著提出了计算特征向量摄动的一种非模态展开法，本文对这一方法中参数μ或者矩阵μ如何选取的问题进行了研究，分析了μ的数学本质，并指出对于重特征值问题，μ只要是一个适当选定的标量常数既可，无需是个矩阵。     

多自由度复模态理论的摄动方法(二)——重特征值及高阶摄动

本文是《多自由度复模态理论的摄动方法(一)一阶摄动》[1]的继续,讨论重特征值及高阶摄动修正问题,对于有重特征值的实模态摄动修正已有论述,本文将论述复特征值的修正。一般而言,一阶摄动已有足够精度,但当参数变化范围稍大时,需要二阶或更高阶的摄动修正,Meirovitch等人讨论了无阻尼,非陀螺系统的二阶摄动修正,并用于响应计算。当阻尼系数增大时,复特征值的误差将随之增大。本文将给出二阶摄动修正及任意阶摄动修正,从而得到二阶及二阶以上的复特征值及复特征矢量的近似公式。Aubrun采用Jacobin公式讨论了有阻尼系统的摄动解,给出了一阶及二阶的阻尼,频率修正公式及一阶复模态,但是由于非按照正规的摄动方法来求解,其一阶阻尼系数与本文虽一致,但对频率则无修正,阻尼对复模态的修正也只有虚部而无实部。为了改善收敛速度,本文提出了将阻尼阵中可对角化部分作为与质量,刚度阵同量级列入方程,而不可对角化部分列入一阶摄动量。这种改进的摄动法以复特征值及实振型为零阶近似,从而可以提高精度改善收敛速度,使对阻尼阵作为一阶小量的限制放宽。作为复模态理论摄动法的应用,讨论了陀螺特征值问题。文末并给出了简单的算例。     

一种用于非线性振动系统的模态分析方法

本文提出了一种用于非线性振动系统的模态分析方法,将求解非线性系统模态的问题化为求解非线性特征值、特征向量的问题,利用模态研究系统的响应,文中分析了非线性保守系统、非线性自治系统和非线性非自治系统的线性模态,导出了三个模态包含原理。     

基于Lanczos算法的模态重分析法及其在车身结构设计中的应用

模态重分析是指在结构修改之后不需要重新求解广义特征值方程,仅需要根据初始计算结果对修改后的问题进行求解,并能够在保证精度的前提下,提高计算速度。随着结构复杂度和修正量的增加,传统重分析方法的求解精度和稳定性随之下降。为此,利用初始结构模态分析结果,结合Lanczos算法和投影技术,采用缩减基方法求解修改结构的特征值和特征向量,使其同时具备了Lanczos向量快速收敛的优点和基于全局近似的缩减基向量的高精度。为了验证该方法的性能和准确性,对本文方法基于扩展基向量和瑞利-里兹分析的模态重分析法以及改进的单步摄动瑞利商逆迭代法进行了测试。测试结果表明,该方法具有最高的计算精度。同时,将该方法成功用于车架和车门的前期设计中,计算结果表明,该方法具备处理计算规模大、拓扑修改变化量大的结构分析问题的潜力。