CQC快速算法的一种推导
CQC统计技术培训课件

CQC统计技术培训课件1. 课程介绍本课程旨在介绍CQC(卓越质量控制)统计技术的基本概念和应用。
通过本课程,学员们将了解如何利用CQC统计技术来分析和改进组织内的各种过程,从而提高产品和服务的质量。
2. CQC统计技术概述CQC统计技术是现代质量管理中非常重要的组成部分。
它基于统计学原理和方法,通过对数据进行分析和解释,提供了一套有效的工具来揭示和解决组织内出现的质量问题。
CQC统计技术的主要目标是通过实时监控和分析数据,帮助组织及时发现和解决质量问题,以及持续改进过程和提高产品和服务的质量。
3. CQC统计技术的基本原理CQC统计技术基于以下几个基本原理:3.1 变异性原理所有过程都存在一定的变异性,即输入和输出之间的差异。
CQC统计技术通过测量和分析数据,帮助我们了解过程的变异性,并找出可能导致不良结果的因素。
3.2 分层思维原理CQC统计技术将变异性分为两个层次:特殊因素和常规因素。
特殊因素是指那些不常见但可以明确识别的因素,常规因素是指那些普遍存在并且对过程性能产生直接影响的因素。
通过分层思维,我们可以采取不同的统计技术来解决不同层次的变异性问题。
3.3 数据驱动决策原理CQC统计技术的决策是基于数据的。
通过收集、分析和解释数据,我们可以做出合理的决策,并制定有效的改进措施,从而优化过程性能并提高产品和服务的质量。
4. CQC统计技术的应用领域CQC统计技术可以应用于各种组织的不同领域,包括生产制造、服务行业和医疗保健等。
4.1 生产制造领域在生产制造领域,CQC统计技术可以帮助识别和解决生产过程中的变异性问题,从而提高生产效率和产品质量。
常用的CQC统计技术包括控制图、假设检验和方差分析等。
4.2 服务行业领域在服务行业领域,CQC统计技术可以应用于客户满意度调查、服务质量评估和过程改进等。
通过分析客户反馈数据,可以及时发现服务质量问题并采取相应的改进措施,提升服务水平。
4.3 医疗保健领域在医疗保健领域,CQC统计技术可以用于分析医疗过程中的变异性,并帮助改进临床实践和提高患者治疗效果。
cscaq 计分方式 -回复

cscaq 计分方式-回复如何计算CSAQ(Cognitive Skills and Competencies Assessment)的得分。
第一步:了解CSAQ的基本概念和背景。
CSAQ是一种认知技能和能力评估工具,旨在评估个体在各种认知任务和情境下的表现。
它可以帮助评估个体在认知领域的强项和弱项,为个人发展和教育规划提供参考。
第二步:分析题目种类和得分标准。
CSAQ包含多种题目类型,比如选择题、填空题、解答题等。
每种题目类型都有相应的得分标准。
一般来说,选择题和填空题会有明确的正确答案,而解答题则需要根据评分标准进行主观评分。
第三步:计算选择题和填空题的得分。
对于选择题和填空题,计算得分相对简单。
根据题目的数量和每题的分值,将正确作答的题数累加起来,得到选择题和填空题的总得分。
需要注意的是,有些题目可能有部分正确答案,此时应根据题目设定的得分标准来评分。
第四步:评估解答题的得分。
对于解答题,得分的评估相对复杂一些。
首先,需要根据评分标准对每个解答题的答案进行评分。
评分标准可以包括正确性、完整性、清晰度等方面的要求。
根据评分标准的不同,可以将解答题分为多个级别,每个级别对应一定的得分。
然后,对每个解答题的得分进行累加,得到解答题的总得分。
第五步:计算总得分。
将选择题、填空题和解答题的得分相加,得到CSAQ的总得分。
总得分可以用来反映个体在各个认知领域中的总体表现。
第六步:解读得分结果。
根据CSAQ的得分结果,可以对个体的认知能力进行评估和解读。
一般来说,较高的得分表示个体在认知领域具有较高的能力和水平,而较低的得分则表示个体在认知领域存在一定的薄弱点。
通过对得分结果的分析,可以为个体的发展和教育提供有针对性的建议和指导。
总结:CSAQ的得分计算需要根据题目的类型和得分标准,分别对选择题、填空题和解答题进行评分。
通过计算各个题型的得分,得到CSAQ的总得分,进而对个体的认知能力进行评估和解读。
这一过程需要严格按照评分标准和规定进行,以保证评估结果的准确性和可靠性。
CQC快速算法的一种推导

【s拶(纠2善善泐,泐:彰(聆)巩(拧)s_吒(刀)
(5)
第十一届全国结构风工程学术会议论文集
其中以”)为第J阶模态频响函数。式(5)即精确计算结构位移响应功率谱的CQC法。工程上通
常在小阻尼和自振频率稀疏分布的假定一F,认为模态响应qXt)-与驭f)几乎统计独立41,将交叉项
%靠(力)(.Jf≠k)忽略掉,便得到如下计算响应功率谱的SRSS法:
(14)
这里闻是由0和1组成的n×m的矩阵。将{顶f))的谱矩阵【.%】先分解为r(r≤m)个虚拟简谐激励
4lO
第十一届全国结构风工程学术会议论文集
{X0)}P P‘(2册)‘的迭加
[&(刀)】=∑弘(船)):{x(刀)巧
p=l
(15)
可得到位移响应功率谱计算公式为
%(,2)】-(∑H如){妒}∥);【月】)‘∑{x):{x);(∑H∥){矽}。{妒}:【R】)7’
(
1I■,I
3)
实际上,将式(11)展开即式(5)。这表明虚拟激励法的结果和传统的CQC法计算结果是完全一
就n维向量的乘法而言,式(5)的cQc法中需要作s2次刀维向量的乘法{仍,{妒):,而式(11)
中尽需要作一次n维向量的乘法{】厂(,z))’{】,(,1))2。这两种算法计算量的差异却I耐算芝:芝:a,bk与
吼(玎)】;窆慨{蚓_(刀)12%弓(刀)
j=l
(6)
2.2
CQC快速算法 对于大多数二维或者三维结构来说,自振频率分布不一定很稀疏,SRSS法是有较大误差的,
而按照CQC算式(5)则有很大的计算量。文[3]以如下虚拟激励法导出CQC的一种快速算法。单 点激励下结构的运动方程可写为
【M】{jj)+【C】{夕)+【Kl{y)={P)xO)
cqcc的提取流程

cqcc的提取流程
提取流程是指针对CQCC技术进行数据提取的步骤和方法。
CQCC是一种用于
语音信号特征提取和声音识别的算法。
下面是针对CQCC的提取流程的详细介绍:
1. 数据准备:首先,需要准备需要进行CQCC提取的语音数据集。
这些语音数据可以是人声、音乐或其他声音。
确保数据集的质量和多样性是非常重要的。
2. 预处理:对于每个音频文件,可以进行一些预处理步骤。
例如,可以使用语
音降噪算法处理噪声,去除不必要的干扰。
还可以使用语音分割算法将长音频文件切分为较短的片段,以便更好地处理和提取特征。
3. 特征提取:CQCC的提取流程主要集中在特征提取步骤。
首先,将每个音频
片段转化为时频表示,可以使用短时傅里叶变换(STFT)或连续小波变换(CWT)等方法。
然后,使用高斯滤波器组对时频表示进行滤波操作,以提取相关的频率信息。
最后,将得到的谱系数进行压缩和量化操作,生成最终的CQCC特征。
4. 特征存储:每个音频片段生成的CQCC特征可以存储为特定的格式。
一般来说,可以将特征存储为文本文件或二进制文件。
对于较大的数据集,可以考虑使用数据库进行特征存储和管理。
5. 特征分析和应用:一旦完成CQCC特征的提取和存储,就可以对这些特征进行进一步的分析和应用。
例如,可以使用机器学习算法进行声音识别、说话人识别、情感分析等任务。
以上是针对CQCC的提取流程的简要描述。
通过此流程,可以有效地提取语音信号中的关键特征,并为后续分析和应用提供有用的信息。
cqc效应组合

cqc效应组合随着现代科技的发展,新型材料的研究与应用越来越受到重视。
其中,CQC效应组合(Chemical Quantum Chemical)作为一种创新的材料设计方法,正逐渐崭露头角。
本文将从CQC效应组合的概念与背景、原理与方法、实际应用优势以及在项目中的应用等方面进行全面阐述,以期为相关领域的研究者和工程师提供有益的参考。
一、CQC效应组合的概念与背景CQC效应组合是一种基于化学量子力学原理的材料设计方法。
它通过计算和模拟化学键的强度、电子密度分布等参数,预测材料的性能,从而实现对材料结构和性质的优化设计。
CQC效应组合在新型材料研究、药物设计、催化剂开发等领域具有广泛的应用前景。
二、CQC效应组合的原理与方法CQC效应组合的原理主要包括量子化学计算方法和效应组合方法。
量子化学计算方法通过求解薛定谔方程,得到体系的能量、电荷密度等物理量,为材料性能预测提供基础数据。
效应组合方法则是在量子化学计算结果的基础上,引入化学键强度、电子密度等效应参数,进一步分析材料的性能。
三、CQC效应组合在实际应用中的优势1.预测准确性:CQC效应组合方法可以较为准确地预测材料的性能,为材料设计提供理论依据。
2.高效性:相较于实验方法,CQC效应组合方法在时间和成本上具有明显优势,有助于缩短研发周期。
3.广泛适用性:CQC效应组合适用于多种材料体系,包括无机材料、有机材料和生物材料等。
4.指导实际应用:CQC效应组合可以帮助研究人员和工程师优化材料结构,提高材料性能,为实际应用提供理论指导。
四、如何在项目中运用CQC效应组合1.确定研究目标:明确项目需求,设定性能指标,为后续材料设计提供目标导向。
2.构建计算模型:根据研究目标,构建相应的计算模型,包括几何结构、电子构型等。
3.进行量子化学计算:采用合适的量子化学方法,对模型进行计算,得到能量、电荷密度等数据。
4.分析计算结果:结合效应组合方法,对计算结果进行分析,筛选具有潜在应用价值的材料。
crc并行公式推导

crc并行公式推导**CRC并行公式推导:详解与应用****一、CRC简介**CRC(Cyclic Redundancy Check,循环冗余校验)是一种用于数据传输或存储完整性检验的校验方法。
其原理是在需要发送或存储的数据末尾添加一些校验位,接收方或存储方通过相同的计算方法,对数据进行校验,以判断数据在传输或存储过程中是否发生了改变或错误。
**二、CRC计算方法**CRC计算的核心是生成多项式除法运算。
以二进制为例,假设生成多项式为G(x),数据位为A(x),则CRC校验码C(x)可通过以下公式计算:C(x) = A(x) ÷ G(x)其中,÷表示除法运算。
**三、并行推导过程**在实际应用中,为了提高校验效率,通常采用并行计算的方式。
假设数据位A(x)长度为n,生成多项式G(x)长度为m,则并行计算过程如下:1.将生成多项式G(x)进行列竖式展开,从左到右,每位与数据位A(x)的对应位进行异或操作。
2.将第一步的结果,从右到左,每位与生成多项式的下一位进行异或操作。
3.重复第二步,直到生成多项式全部参与异或操作。
4.最后得到的校验码即为CRC校验码。
**四、实例演示**假设数据位A(x) = 1101,生成多项式G(x) = 1011,采用并行推导过程进行计算:1.生成多项式G(x)列竖式展开:1011× 1101___________101110110___________110110___________1101102.从右到左,依次进行异或操作:1101101101___________001011000101101101___________011111001111101101___________100011010001101101___________11111103.得到的CRC校验码为1111110。
**五、应用场景**CRC校验广泛应用于数字通信、数据存储、局域网等领域。
PCCC码的编码和译码算法

目录一、概述 (1)二、PCCC码的编码算法 (3)三、PCCC码的译码算法 (13)概述虽然软判决译码、级联码和编码调制技术都对信道码的设计和发展产生了重大影响,但是其增益与Shannon理论极限始终都存在2〜3dB的差距。
因此,在Turbo 码提出以前,信道截止速率R0 一直被认为是差错控制码性能的实际极限,shannon 极限仅仅是理论上的极限,是不可能达到的。
根据shannon有噪信道编码定理,在信道传输速率R不超过信道容量C的前提下,只有在码组长度无限的码集合中随机地选择编码码字并且在接收端采用最大似然译码算法时,才能使误码率接近为零。
但是最大似然译码的复杂性随编码长度的增加而加大,当编码长度趋于无穷大时,最大似然译码是不可能实现的。
所以人们认为随机性编译码仅仅是为证明定理存在性而引入的一种数学方法和手段,在实际的编码构造中是不可能实现的。
在1993 年于瑞士日瓦召开的国际通信会议(1CC,93)上,两位任教于法国不列颠通信大学的教授 C.Berrou 、A.Glavieux 和他们的缅甸籍博士生P.thitimajshima 首次提出了一种新型信道编码方案——Turbo 码,由于它很好地应用了shannon 信道编码定理中的随机性编、译码条件,从而获得了几乎接近shannon 理论极限的译码性能。
仿真结果表明,在采用长度为65536 的随机交织器并译码迭代18次情况下,在信噪比E b/N o>0.7dB并采用BPSK调制时,码率为1/2的Turbo码在AWGN t道下的误比特率w 10-5,达到了与Shannon极限仅相差0.7dB的优异性能(1/2码率的Shannon 极限是OdB)。
Turbo 码又称并行级联卷积码(PCCC,Parallel ConcatenatedConvolutional Code) ,它巧妙地将卷积码和随机交织器结合在一起,在实现随机编码思想的同时,通过交织器实现了由短码构造长码的方法,并采用软输出迭代译码来逼近最大似然译码。
关于超高层建筑结构风效应的关键技术研究及其应用项目

关于“超高层建筑结构风效应的关键技术研究及其应用”项目申请2019年高等学校科学技术进步奖的公示材料附件1:项目简介项目名称超高层建筑结构风效应的关键技术研究及其应用推荐单位华南理工大学主要完成单位华南理工大学、广州大学、汕头大学项目简介本项目围绕超高层建筑风效应研究和抗风设计的重大理论和技术需求,在多项国家自然科学基金项目的支持下,针对超高层建筑风效应评估与风效应控制的关键理论和技术问题开展攻关,在超高层建筑结构风效应的现场实测研究、超高层建筑风洞试验与风振分析的新技术和新方法、群体超高层建筑的风干扰效应以及超高层建筑的风效应控制四个方面取得了创新性突破:1.建立了我国华南地区标志性超高层建筑风效应的远程多点同步实测基地,历时十余年,积累了大量台风风场和结构风致振动的第一手观测数据,验证了一些重大工程的前期风洞试验结果,提出了新的风场模型和结构动力参数识别方法,获得了一系列新结果并用于指导超高层建筑的抗风设计。
2.发展了超高层建筑风洞试验和风振分析的新技术、新方法。
通过大量工况的风场调试深入研究并发展了大气边界层风场被动模拟技术手段;提出了与完全二次型相关法(CQC)具有相同精度的大型复杂结构风振响应的快速算法——谐波激励法(HEM),并在此基础上提出了计算超高层建筑等效静风荷载的扩展荷载响应相关法(ELRC);发明了高频底座测力天平(HFFB)的动力校准方法,在此基础上建立了基于HFFB技术的超高层建筑三维耦合振动响应和等效静风荷载计算方法。
3.开展了迄今为止国际上规模最大的群体超高层建筑风干扰效应风洞试验研究。
首次开展了对三个建筑物间风干扰效应的系统性研究,提出描述建筑物间干扰效应分布规律的有效定量表示方法,深入研究两栋和三栋超高层建筑间的风致荷载、风致舒适性、建筑表面风压的变化规律。
提出了一些可供实际工程应用的建议条款,被国家及广东省建筑结构荷载规范所引用。
4.从超高层建筑的气动抗风方法和结构抗风优化设计两方面出发,深入研究了超高层建筑风效应的控制技术。
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(7)
x(,)=厕啦砌
(8)
并且设简谐解为
秒(f))={】,(功)P垃删
则结构位移响应的功率谱矩阵司写为
(9)
【Sw(甩)】={】,(刀))+{y(聆)}r
由此,文【3】得到如下的位移响应功率谱计算公式
(
O)
【s拶(玎)】.(∑yjHj(聆){矽)/)+S搿(,2){∑圪也(玎){缈)。)r
2.传统CQC方法和CQC快速算法
2.1传统CQC方法和SRSS法
平稳随机激励下n自由度结构系统的随机振动方程可写为
【^,】{j,O))+【C】{夕(f)>+【K】{yO))={xO)}
(1)
其中嗍、【q、阍及刚度阵,{工(f)}是零均值随机激振力向量,其自功率谱矩阵暇“刀)】假定已知。
设阻尼阵[C】可被结构的无阻尼实模态对角化,则式(1))】=【①】【日(玎)】’{"【&(刀)】{”r【日(疗)】【西】7’
式(23)和式(12)相同。
Q3
)
对于多点激励情况,广义力为
{F(,)}=【叫7[尺】{x(,)}
广义力的谱矩阵为
Q4 )
【S阿(玎)】=【①】71【尺】【S。(疗)】【尺】7’【①】
式(25)代入式(20),得
Q5 )
Dynamics,1981,V01.9,187-194
[3] [4] 林家浩,钟万勰.关于虚拟激励法与结构随机响应的注记.计算力学学报,15(2),1998年5月:217-223
ElishakoffI.Probabilistic methods in the theory ofstructures.New York:John Wiley&Sons,Inc,1983
IS拶(刀)】=【①】【日(")】’IS阡(聆)】【日(厅)】【①】7’ 其中广义力的互功率谱S乃最(拧)一般以积分形式给出,例如对高层建筑可以写为
(27)
s—B(,z)=r rSplp2(zl,Z2,,z)矽,(蜀)纯02)出。出: ,,,z)办(蜀)纯(z2)出-出z %B(,z)2土j:
或
(28)
【s拶(纠2善善泐,泐:彰(聆)巩(拧)s_吒(刀)
(5)
第十一届全国结构风工程学术会议论文集
其中以”)为第J阶模态频响函数。式(5)即精确计算结构位移响应功率谱的CQC法。工程上通
常在小阻尼和自振频率稀疏分布的假定一F,认为模态响应qXt)-与驭f)几乎统计独立41,将交叉项
%靠(力)(.Jf≠k)忽略掉,便得到如下计算响应功率谱的SRSS法:
SFjF,(聆)一工£s佻(玎)办(z。)唬(z:)da。姒z
p(z,,)=rw心,圳)出
S”:(zl,z2,xl,x2,n)或S叩:(功是w’(zl,xl,t)与w’(z2,x2,t)的互谱。 考虑结构第,坐标的位移响应功率谱S乃"(拧),由式(27)可知有
(29)
(30)
是沿建筑高度的分布脉动风力,w,(z,x,f)是脉动风压,S内P:(Zi Z2,门)是p(zI,r)与p(z2,t)的互谱,
(14)
这里闻是由0和1组成的n×m的矩阵。将{顶f))的谱矩阵【.%】先分解为r(r≤m)个虚拟简谐激励
4lO
第十一届全国结构风工程学术会议论文集
{X0)}P P‘(2册)‘的迭加
[&(刀)】=∑弘(船)):{x(刀)巧
p=l
(15)
可得到位移响应功率谱计算公式为
%(,2)】-(∑H如){妒}∥);【月】)‘∑{x):{x);(∑H∥){矽}。{妒}:【R】)7’
n9)
其中【蹦刀)】为广义力功率谱矩阵,则位移响应的矩阵为
陋w(,2)】=【①】【日(刀)】‘【S阡(,z)】[日(,z)】【中】7’
对于单点激励情况,广义力为 QO )
{,(f))=【m】1{p}xO)={办x(f)
可知广义力的谱矩阵为
Q1 )
【S肼(,z)】={办&(玎){”2
式(22)代入式(20),得
吼(玎)】;窆慨{蚓_(刀)12%弓(刀)
j=l
(6)
2.2
CQC快速算法 对于大多数二维或者三维结构来说,自振频率分布不一定很稀疏,SRSS法是有较大误差的,
而按照CQC算式(5)则有很大的计算量。文[3]以如下虚拟激励法导出CQC的一种快速算法。单 点激励下结构的运动方程可写为
【M】{jj)+【C】{夕)+【Kl{y)={P)xO)
j=l p=l 』=l
(16)
或者表示为以下的矩阵形式
【Sw(玎)】=【①】【日(刀)】‘【①】7’【R】[S材(,2)】[R】r【①】【日(疗)】【①】r
(17)
利用CQC快速算法,即使在编程中直接采用矩阵连乘形式如式(17)或(12),其效率一般比采用
式(5)的传统cqc算法也要高得多。
3.用矩阵运算直接导出的CQC快速算法
Sy,y,(,2)=bj,[日(聆)】’Is肝(门)】【日(刀)】kj;(3 1) 其中№j,是模态矩阵[西】的第,行。上式即计算第,坐标位移响应功率谱的CQC快速算法的矩阵
连乘形式。
4.结束语
本文用矩阵运算方法推导出CQC的一种快速算法,使得这一算法的物理概念更加清晰。将CQC 快速算法应用于结构风致响应计算,推导出结构第,坐标的位移响应功率谱。对于位移均方根响应 的计算是下一步须解决的问题。 参考文献
第十一届全国结构风工程学术会议论文集
CQC快速算法的一种推导‘
周福倪振华
(汕头大学汕头515063) 摘要结构随机响应计算通常沿用传统的CQC法和SRSS法.这两种方法都有一定的缺陷:CQC法固然精确, 但是计算量大,效率低,对于复杂结构来说采用CQC法几乎是不可能的;而SRSS法虽然计算效率高,但是由于忽略 交叉项而降低了精度.本文给出CQC快速算法的一种推导,与林家浩提出的虚拟激励法相比具有更明确而直观的物 理意义. 关键词随机响应CQC法SRSS法虚拟激励法
[1] [2]
Mario Paz,Structural Dynamics-Theory and Computation,Fourth Edition,Chapman and Hall,New York,1997 Wilson E.L.,etc.Areplacement for the SRSS method in the seismic analysis,Earthquake Engineering and Structural
(∑aJ)(∑bk)的差异。而由式(6),单点激励下的SRSS法相当于作了近似∑∑口卢,-蟛∑口/bj。
况直式(动中仍然需要作s次n维向量的乘法{仍,{妒):。所以CQC快速算法的效率不言俪喻。
多点平稳随机激励下结构的运动方程可表示为
【^,】{jj)+【C】{夕)+【K】{y)={尸O)>=【R】{x(,))
ISw(刀)】=【①】[日(疗)】’【①】7’【月】【S。(刀)】[R】r【m】【日(,z)】[m】7’
41 1
Q6 )
第十一届全国结构风工程学术会议论文集
式(26)和式(17)相同。 上述推导说明利用矩阵运算方法同样可以得到虚拟激励法推导的CQC快速算法。与虚拟激励 法相比,采用这种矩阵运算的推导方法的物理概念更加清晰。 计算脉动位移响应功率谱时,结构位移响应功率谱矩阵与广义力功率谱矩阵的一般关系如下
组合法,即CQC(Complete.Quadratic.Combination)法21。虽然CQC法对结构最大响应能给出精确 的估算,但是效率较低。林家浩利用虚拟激励法导出CQC的一种快速算法,避免了传统CQC法的
繁琐计算31。实际上,CQC快速算法可以直接用矩阵运算的方法推导出来,而且物理概念更加清晰。
‘2’
牙/+2乞(2砌棚』+(2nnj)29厂历1.--L珂Fj(t)
其中mpj、彭是第_,阶模态质量及模态阻尼比,qJ为主坐标,联f)是如下的广义力
F,(f)={奶;{x(,))
由上式知广义力互功率谱为
(3)
%五(,z)={矿)九&(疗)仰)。=∑∑S‘而(行)九丸
位移响应的功率谱为
(4)
其中Sx^(刀)是矩阵【s。(玎)】的第r行s列元素,办是模态{钟,的第r元素。由随机振动理论得到
J=l k=l
(
tI●I
l )
或进一步写成矩阵形式
【Sw(,2)】=(【m】【日(刀)】{”)‘S。(刀)(【中】[日(玎)】{”)7’ =【m】【日(门)】+{”S。(咒){nr【日(刀)】【巾】7’ 这里【域阼)】是由各阶频响函数组成的对角阵,彭为第_,阶振型参与系数
( 2)
乃={办}7{P)
致的。式(12)实际上是CQC的一种快速算法。
412
CQC快速算法的一种推导
作者: 作者单位: 周福, 倪振华 汕头大学 汕头 515063
本文链接:/Conference_6462862.aspx
1.引言
计算结构随机响应通常采用SRSS法,它是平方一总和.开方法(Square.Root-Sum.Square)的简 称.一般能对总体最大响应给出可接受的估计¨。但是,如果结构的某些同有频率相距较近时,应用 SRSS法可能会导致过高估计或过低估计最大响应值。Wilson等人根据随机振动理论提出完全二次型
虚拟激励法得到的矩阵连乘形式的CQc计算公式,即单点激励情况的式(12)和多点激励情 况的式(17),实际上都可以用简单而直接的矩阵运算方法得到。首先定义广义力向量为
{,(f))=Cot{F(f))
由随机振动的矩阵推导理论,易知模态响应的功率谱矩阵为
“8)
【-%(刀)】=【H(聆)】‘is阡(,z)】【Ⅳ(刀)】7’
(
1I■,I
3)
实际上,将式(11)展开即式(5)。这表明虚拟激励法的结果和传统的CQC法计算结果是完全一