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海上漂浮式风机全过程迭代混合试验方法: 本发明公开了一种海上漂浮式风机全过程迭代混合试验方法，将海上漂浮式风机分为上部风机和下部浮体两个子结构，对上部风机子结构进行完整时程的风洞试验，对下部浮体子结构进行完整时程的波流水池试验；分别进行完整时程的物理或数值试验...; 刘汉云韩艳陈柏翔毛娜李春光胡朋罗裕

基于自适应模型的力修正迭代混合试验方法: 2025年; 传统的力修正迭代混合试验方法采用了固定的模型进行恢复力修正,存在模型不够精准导致迭代轮次增加的问题。针对该问题,提出基于自适应模型的力修正迭代混合试验方法。该方法采用迭代所有轮次的恢复力修正值与每轮迭代物理子结构的真实恢复力搭建自适应模型进行迭代恢复力修正,提高了迭代收敛速度与迭代收敛精度。以单层框架黏滞阻尼器减震结构为例,分析了不同的权重分配系数与初始模型参数对于迭代收敛速度和收敛精度的影响;通过对不同自振周期的结构分别验证,分析结构自振周期对该方法的影响。结果表明:不同的权重分配系数和模型参数对迭代收敛速度与迭代收敛精度有较大影响;在权重分配系数为0.025,初始模型参数为0.80时,迭代收敛速度和收敛精度远高于传统的力修正迭代混合试验方法;基于自适应模型的力修正迭代混合试验方法在不同的单层框架结构迭代收敛速度与迭代收敛精度远优于传统的力修正迭代混合试验方法,对于自振周期小于1.0 s的结构,该方法优势更明显。; 王涛张佳辉孟丽岩浩杰敦郑欢贺林慈

基于结构谱半径的离线迭代混合试验稳定性与收敛性分析: 2025年; 为研究不同的结构动力参数放大矩阵谱半径下离线迭代混合试验数值计算的稳定性与收敛性变化规律,以安装Kevin减震器的单层框架为研究对象,通过调整Kevin减震器刚度,开展不同结构动力参数放大矩阵谱半径下的迭代混合试验数值模拟。结果表明:迭代混合试验数值计算稳定性与结构动力参数放大矩阵谱半径负相关,当谱半径分别为0.1、0.5、0.9、1.0、1.1、1.5、2.0时,结构位移时程完全收敛分别需要迭代21、56、94、103、112、136、159轮;谱半径每增加0.1,结构位移响应峰值误差增大约25倍。迭代收敛步数与迭代轮次正相关,且数值计算稳定性越强,迭代收敛越快。; 郑欢孟丽岩张佳辉王涛; 关键词：谱半径收敛性稳定性

基于牛顿迭代算法的离线迭代混合试验研究: 2024年; 离线迭代混合试验无需数值计算和试验加载在线交互,从而回避了时滞补偿问题,但在很多非线性情况下收敛困难,据此提出基于牛顿迭代算法的离线迭代实时混合试验方法,以提高试验的稳定性和迭代效率。数值仿真试验表明,不同工况下牛顿迭代混合试验收敛过程呈整体式收敛,且迭代收敛次数远低于不动点迭代方法;迭代混合试验收敛速度与结构固有频率有关,结构固有频率越小,收敛速度越快。; 陈旺吴斌吴斌王贞; 关键词：牛顿迭代算法粘滞阻尼器

联合正交匹配追踪及卡尔曼迭代混合波束赋形方法及系统: 本发明涉及信号传输技术领域，尤其涉及一种联合正交匹配追踪及卡尔曼迭代混合波束赋形方法及系统，该方法包括以下步骤：S10，基于联合正交匹配追踪算法计算出发射端的数字预编码矩阵和模拟预编码矩阵；S20，基于卡尔曼迭代算法对所...; 胡珍珍徐勇杨博漆如强邓永红张敏陈昌明陈永强

联合正交匹配追踪及卡尔曼迭代混合波束赋形方法及系统: 本发明涉及信号传输技术领域，尤其涉及一种联合正交匹配追踪及卡尔曼迭代混合波束赋形方法及系统，该方法包括以下步骤：S10，基于联合正交匹配追踪算法计算出发射端的数字预编码矩阵和模拟预编码矩阵；S20，基于卡尔曼迭代算法对所...; 胡珍珍徐勇杨博漆如强邓永红张敏陈昌明陈永强

迭代混合矩阵乘法器: 本公开涉及一种混合时间共享迭代乘法累加电路，包括：乘积存储电路；乘法电路，所述乘法电路可操作以接收第一输入值、接收第二输入值、产生所述第一输入值与所述第二输入值的乘积，以及将所述乘积存储在所述乘积存储电路中；累加器存储电...; 古塔·艾维纳什尼尔·摩奴·维杰亚兰加

力修正迭代混合试验修正策略对比研究: 2024年; 力修正迭代混合试验是一种新型结构抗震性能研究方法,该方法有等效线性模型与等效Maxwell模型两种力修正策略。为对比研究两种力修正策略的物理子结构反力修正效果,以分别安装速度指数为0.1,0.3,0.5,0.7,0.9五种黏滞阻尼器的单层框架为研究对象,开展不同策略下力修正迭代混合试验数值模拟。结果表明,两种力修正策略均能有效修正物理子结构反力,提高迭代收敛速度,且黏滞阻尼器速度指数越大,修正效果越好;与等效Maxwell模型力修正相比,等效线性模型力修正策略表现更为突出。该研究可为力修正迭代混合试验的发展与应用提供参考。; 郑欢王涛张佳辉; 关键词：黏滞阻尼器

基于BP神经网络的离线迭代混合试验方法研究: 2024年; 利用反向传播(误差逆传播算法back propagation algorithm,BP简称反向传播算法)神经网络对非线性结构位移-力系统进行拟合,将训练好神经网络作为试验子结构与数值子结构联合求解,省去了混合试验中试验子结构与数值子结构之间的实时数据交互,并通过迭代训练样本的方法不断逼近真实响应,克服了神经网络需要大量训练样本的问题。通过对两个自由度的非线性结构进行混合试验数值仿真,验证了该方法的可行性。以实际工程的一榀框架为混合试验对象,取一个隔震垫作为试验子结构进行数值仿真,进一步验证了该方法的有效性。; 侯晶戴纳新李聪; 关键词：神经网络

基于积分方程逐次逼近理论的迭代混合试验收敛性研究被引量：1: 2024年; 以迭代混合试验的收敛性研究为例,采用第二类Volterra积分方程逐次逼近有关理论,对线性结构迭代混合试验迭代结果的收敛性与唯一性进行研究,并采用数值仿真验证了研究的正确性。结果表明:线性结构迭代混合试验是无条件收敛的;积分方程与迭代混合试验具有内在联系。该研究表明积分方程理论可为迭代混合试验的研究发展提供新的思路。; 王贞叶慧聪吴斌徐小洋; 关键词：积分方程收敛性

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