作者：范文亮非高斯线性结构高阶统计量振型叠加法高阶虚拟激励法
摘要：相比于经典随机振动理论的日益成熟,尤其是虚拟激励法的提出所引起的效率提升,非高斯激励下的结构随机振动分析仍具有相当大的挑战性。为此,文章针对平稳非高斯激励下线性结构响应的高阶统计量展开研究,力图发展切实可行的高效分析方法。首先,基于振型叠加法,推导多自由度线性结构响应的高阶矩的解析表达式,并经由 Fourier 变换获得高阶矩谱的解答,即完全高次组合方法。其次,借鉴常规虚拟激励法的思路,提出适用于高阶矩谱分析的高阶虚拟激励法,而传统的虚拟激励法则是建议方法的一个特例。对比分析可以发现:高阶虚拟激励法不仅具有计算方案选择上的多样性,在计算效率方面更具有显著的优势。
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