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摘要
为提高动力测试效率，提出一种考虑阶跃激励的索穹顶结构动力响应重构方法和相应的高精度非测点筛选策略。将动力响应表示为少数贡献模态的线性组合，并利用有效独立法进行测点位置优化。在响应重构之前，采用低通滤波(FIR)、变分模态分解(VMD)和奇异值分解(SVD)对实测信号进行联合处理，以尽量剔除高阶模态、测量噪声和低阶非贡献模态对重构精度的不利影响。在对实测信号进行低通滤波后，根据本征模态分量(IMF)中心频率的分散程度来确定VMD最优分解层数；再对信号执行VMD，根据IMF分量频域曲线的光滑程度来选取被有效激发的模态分量；进一步对这些模态分量进行SVD后将它们叠加，最终得到信噪比大幅提升的预处理信号。利用预处理信号来重构动力响应，分析动力响应重构误差的机理，通过比较重构信号幅值的相对大小来筛选高精度非测点。以某100m跨Geiger型索穹顶为例展开数值分析。结果表明：本文方法适用于具有随机参数偏差的实际结构，能够得到远超测点数量的高精度非测点，可为模态识别、模型修正和损伤识别等后续工作提供更多的可用测试信息。
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