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摘要
字典与动态荷载的匹配程度直接关系到基于荷载字典的动态荷载识别方法的精度,通常采用的预设固定字典难以适应复杂未知形态的动态荷载。为提高动态荷载识别精度,本文提出了一种基于双稀疏字典与稀疏K-SVD字典学习算法的动态荷载识别方法。首先在时域内将动态荷载离散化,建立荷载-响应矩阵方程;然后将荷载分解为荷载字典与稀疏向量之积,荷载字典分解为核心字典与稀疏矩阵之积,最后通过更新双重稀疏性的坐标实现字典学习,识别动态荷载。数值算例表明该方法根据数据本身建立字典,能有效提高字典与动态荷载的适应性和荷载识别精度。
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