一种火箭橇轨道路谱用复现装置及其方法
Abstract:
本发明公开了一种火箭橇轨道路谱用复现装置及其方法,采用深度双向循环神经网络构造机器学习模型,构造若干组白噪声激励信号作模型为输出,将激励信号施加于支架‑轨道系统上采集得到轨道上一点的加速度信号作为模型输入,对模型进行训练并得到结构响应‑激励模型;根据基于功率谱密度函数进行轨道随机不平顺仿真,利用离散傅里叶逆变换法将空间功率谱密度转换为时域信号;将预期路谱信号转化为加速度信号并输入学习模型得到预测激励信号,施加于支架‑轨道系统采集得到响应点加速度信号与预期波形进行比较用于实现路谱复现。本发明能够通过设置算法的参数和网络结构的层数,来更好地获取结构的特征,从而给出准确度更高的激励施加方案。
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