振动与冲击

振动与冲击杂志 北大期刊 CSCD期刊 统计源期刊

Journal of Vibration and Shock

杂志简介:《振动与冲击》杂志经新闻出版总署批准,自1982年创刊,国内刊号为31-1316/TU,是一本综合性较强的工业期刊。该刊是一份半月刊,致力于发表工业领域的高质量原创研究成果、综述及快报。主要栏目:论文、科研简报、工程应用、产品研制、综述、测试技术、振动园地、公司介绍

主管单位:中国科学技术协会
主办单位:中国振动工程学会;上海交通大学;上海市振动工程学会
国际刊号:1000-3835
国内刊号:31-1316/TU
全年订价:¥ 820.00
创刊时间:1982
所属类别:工业类
发行周期:半月刊
发行地区:上海
出版语言:中文
预计审稿时间:1-3个月
综合影响因子:1.35
复合影响因子:1.11
总发文量:10212
总被引量:70842
H指数:55
引用半衰期:5.7704
立即指数:0.0551
期刊他引率:0.8191
平均引文率:13.7747
  • 悬索面内次谐波共振受温度效应影响研究

    作者:赵珧冰; 黄超辉; 金波 刊期:2018年第06期

    整体均匀温度变化会导致悬索形成新的热应力构型,影响张拉力和垂度大小。温度变化对于悬索非线性动力学方程的影响可通过与索力和垂度相关的两个无量纲参数体现。基于考虑温度变化影响下的悬索面内非线性动力学方程,利用Galerkm法对运动方程进行离散,运用多尺度法求解1/2和1/3单模态面内次谐波共振响应的近似解,并得到了相应的幅频响应方程,通过...

  • 基于HMM和优化的PF的数控转台精度衰退模型

    作者:王刚; 陈捷; 洪荣晶; 王华 刊期:2018年第06期

    针对数控转台精度衰退状态缺乏有效的评估方法的问题,提出一种数控转台重复定位精度衰退趋势预测模型,该模型结合了隐马尔科夫(Hidden Markov Model,HMM)算法和粒子滤波(Particle Filtering,PF)算法,其中粒子滤波算法使用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化了初始参数。选择了从数控转台精度衰退加速寿命试验中获得的振动信号作为...

  • 考虑重力影响的压电悬臂梁发电系统动力学特性研究

    作者:杨倩倩; 刘丽兰 刊期:2018年第06期

    微电子技术的进步降低了传感器的功率,从而使利用环境振动为传感器自供电成为了可能。建立了考虑重力影响的双稳态压电悬臂梁发电系统的力学模型,得到系统的控制方程,并进行无量纲化。借助数值分析,获得了简谐激励和白噪声激励下重力对双稳态压电悬臂梁发电系统平均输出功率的影响规律,结合半功率带宽法,在保障压电发电系统仍可进行大功率输出的...

  • 基于Donnell-Mushtari理论的弹性基础薄壁圆柱壳的稳态响应研究

    作者:杨永宝; 危银涛; 李雪冰; 张新月 刊期:2018年第06期

    基于经典的Donnell-Mushtari柱壳理论,针对弹性基础上有径向预压力作用的薄壁圆柱壳的自由振动频率给出了相应的精确解,采用该方法计算得到的结果与有关文献中的数据一致,误差较小。基于该方法得到薄壁圆柱壳的自由振动频率及其对应模态振型后,进一步推导得到了弹性基础上薄壁圆柱壳的强迫振动稳态响应的计算公式。并在此基础上考察了所取基础模...

  • 基于弹性基础柔性梁的重载轮胎面内胎体与胎恻耦合建模及参数辨识

    作者:刘志浩; 高钦和; 刘准; 王旭 刊期:2018年第06期

    提出一种针对胎侧径向长度和胎体宽度比值(扁平比)接近1的重载子午轮胎的面内中低频试验模态分析、动力学建模和参数辨识方法。针对重载轮胎扁平比大的特点,开展柔性胎体与周向分布胎侧单元耦合的试验模态测试方法研究;建立考虑胎体面内弯曲和充气效应、胎侧惯性力和分段刚度的胎体-周向分布胎侧-轮毂耦合动力学模型,推导轮胎面内耦合固有频率解...

  • 三磁体型隔振器的性能分析和实验研究

    作者:柴凯; 朱石坚; 杨庆超; 刘树勇 刊期:2018年第06期

    针对潜艇机械设备的低频隔振难题,提出了一种三磁体型隔振器。通过等效磁荷法建立了矩形磁铁的磁力和刚度解析模型,并对矩形磁铁的结构参数进行了优化设计;利用矩形永磁铁提出了一种三磁体型隔振器,通过曲线拟合得到了刚度的近似表达式,建立了隔振系统的动力学方程,利用谐波平衡法得到了主共振响应的一次近似解析解,探究了激励幅值和阻尼比对系...

  • 冗余驱动两轴电液角振动台控制方法研究

    作者:关广丰; 熊伟; 王海涛 刊期:2018年第06期

    冗余驱动多轴电液振动台能够有效提升系统的承载能力,改善系统的加速度均匀度及横向分量等指标,已成为振动模拟实验系统的主要发展方向。控制系统是冗余驱动多轴电液振动台的关键组成部分。基于运动学分析进行铰点空间信号与工作空间信号的转换,设计加速度控制回路,提高大位姿条件下系统的控制精度。基于冗余振动台动力学方程设计内力协调控制回...

  • 古建筑木结构榫卯节点刚度的地震损伤分析和识别

    作者:薛建阳; 白福玉; 张锡成; 隋龚; 周超锋 刊期:2018年第06期

    在缩尺比为1:3.52的殿堂式古建筑木结构振动台试验基础上,获得了地震作用下榫卯节点初始刚度和屈服刚度损伤规律。根据建立的古建筑木结构简化力学模型,利用静动力凝聚方法确立了结构刚度与榫卯节点刚度之间的关系,推导了结构状态方程和观测方程。结合力锤敲击试验和仿真计算,获得了结构位移、速度和加速度响应。考虑噪信比5%噪声干扰,采用奇异...

  • 快速特征系统实现算法用于环境激励下的结构模态参数识别

    作者:蒲黔辉; 洪彧; 王高新; 李晓斌 刊期:2018年第06期

    对特征系统实现算法(ERA)进行了改进,采用对构建的新对称矩阵进行特征值分解来替代Hrnkel矩阵的奇异值分解,提出了计算速度更快、数据储存更少的快速特征系统实现算法(FERA)。利用已知的四层框架进行数值模拟,对其施加缩尺的ElCentro地震作为未知激励,采用FERA和ERA算法对仿真所得的位移、速度和加速度分别进行模态参数识别,与理论值进行对比结...

  • 基于深度学习的军用飞机部件状态参数预测

    作者:李军亮; 滕克难; 夏菲 刊期:2018年第06期

    军用飞机状态监测数据具有多维性、非线性和强耦合性的特点,监测数据样本容量大、更新速率高,现有的状态预测模型难以满足工程中高精度和实时性的要求。因此如何准确、快速的预测军用飞机的状态信息是目前亟需解决的难题。基于深度学习理论和模拟退火算法构建了军用飞机关键部件的状态参数预测模型。主要研究过程由三个步骤实现:①选择不同任务...

  • 摩擦摆隔震单层柱面网壳地震响应试验研究

    作者:李雄彦; 单明岳; 薛素铎; 黄福云 刊期:2018年第06期

    为研究摩擦摆支座应用于大跨网壳结构的隔震效果以及地震动空间效应对隔震网壳的影响,设计并完成了多点输人的摩擦摆基础隔震单层柱面网壳缩尺模型振动台试验。选用小幅值正弦波和不同频谱特性的3组实际地震波记录,包括不同烈度、不同维度以及不同视波速激励。对模型隔震前后的动力特性和结构位移、加速度及杆件应变等响应进行对比分析。试验还...

  • 基于车-路相互作用的沥青路面平整度劣化研究

    作者:李倩; 刘俊卿 刊期:2018年第06期

    为探究沥青路面平整度的劣化机理,基于Shell法永久变形理论,建立了一个考虑车-路相互作用的路面平整度劣化模型,并基于该模型开发了一个完整的MDD求解程序。计算某路段通车一年后的永久变形,与实测值进行对比,误差仅为9.7%,验证了模型的可靠性。基于该模型分析了路面平整度的劣化机理,并对劣化规律进行了影响因素分析。结果表明:车辆随机动荷载...

  • 薄膜天线结构模态参数的在轨辨识

    作者:吕娟霞; 蔡国平; 彭福军; 张华; 吕亮亮 刊期:2018年第06期

    采用特征系统实现算法(ERA)对薄膜天线结构模态参数的在轨辨识进行研究。对一种薄膜天线的结构形式进行简介,给出了ERA方法的基本原理,将ERA方法应用于薄膜天线结构的固有频率和模态的辨识。仿真结果显示,ERA方法可以有效地辨识出薄膜天线结构的低阶固有频率和模态。关键词:薄膜天线结构;固有频率;模态;在轨辨识;特征系统实现算法(ERA)

  • 基于解决发动机加速异响问题的TVD分析优化

    作者:李亚南; 郝志勇; 郑旭; 杨文英 刊期:2018年第06期

    针对某整车加速异响问题,简要地介绍了通过试验测试确定异响激励源(曲轴轴系扭振)的过程,计算分析了曲轴轴系扭振激励引起异响的机理;分别研究了扭振减振器(ToooDVMraEnDamper,TVD)橡胶层扭转刚度和惯量环转动惯量对扭振高谐次分量调频、调幅作用的影响,并对比了这两个参数的影响程度;分析发现增加惯量环转动惯量和降低橡胶层扭转刚度均能够降低...

  • 90°弯管存在下的供水管道泄漏定位研究

    作者:文静; 张敏姿; 张恒 刊期:2018年第06期

    90°弯管的存在会影响管道泄漏检测定位的性能,针对金属材质的管道,基于ANSYS平台分别以泄漏管和90°弯管为研究对象,利用数值方法对管道的流致振动进行计算和分析,在此基础上提出一种结合经验模态分解(EmpmcalModeDjrnpooEn,EMD)和样本熵的噪声抑制方法去除管道泄漏检测信号中的弯管噪声,以提高泄漏检测定位的精度。仿真分析及实验结果表明,EMD和...