基于大数据技术的高频往复轻质结构动力学特性分析及振动抑制研究 9787307219618 姜旭初 著 武汉大学
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作者姜旭初 著
出版社武汉大学
ISBN9787307219618
出版时间2021-12
装帧平装
开本16开
定价58元
货号31348750
上书时间2024-05-22
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作者简介
姜旭初，华中科技大学工学博士，现任中南财经政法大学统计与数学学院大数据方向专任教师。参与了多项国家自然科学基金项目的研究，累计发表论文20余篇，授权专利2项。从事工业大数据分析和挖掘工作多年，具有丰富的大数据挖掘理论及实践经验，精通Python、R语言、Matlab等多种数据挖掘工具。主导和参与了多个企业级项目，涉及的领域包括社交、电信、卫生和金融，有极为丰富的项目实战经验。凭借独立研发的人工智能硬件设备与实施监控app，入选2019年苏州高新区科技创新创业“领军人才”。
目录
第1章 绪论
1.1 目的和意义
1.2 研究现状
1.2.1 结构动力学特性研究
1.2.2 结构动力学分析方法研究
1.2.3 悬臂结构振动研究和模态分析
1.2.4 符号回归在线识别悬臂机构模态参数
1.2.5 高频运行机构动态特性研究
1.2.6 高频运行机构振动动力学研究
1.2.7 运行结构动力学特性辨识方法研究
1.2.8 高频旋转机构扭转振动分析
1.3 主要研究内容
第2章 基于应变响应的模态参数辨识方法
2.1 基于应变响应的位移模态参数辨识方法
2.1.1 结构的应变模态分析方法基本原理
2.1.2 位移模态与应变模态之间的关系
2.1.3 实验模态下基于应变响应的位移模态参数辨识方法
2.1.4 工作模态下基于应变响应的位移模态参数辨识方法
2.2 基于应变响应的位移模态参数验证
2.2.1 基于应变响应的位移模态参数识别
2.2.2 悬臂状态下基于应变响应的位移振型
2.2.3 自由状态下基于应变响应的位移振型
2.2.4 简支状态下基于应变响应的位移振型
2.3 位移模态与应变模态的变换
2.4 本章小结
第3章 基于大数据技术的悬臂机构振动特性研究
3.1 周期冲击激励下遗传规划中模态参数识别的算法分析
3.1.1 算法中模态个体表示方法和种群生成途径
3.1.2 识别技术中模态特征进化算子操作
3.1.3 时域响应中固有模态选择罚函数
3.2 基于遗传规划的周期冲击激励实验模态分析方法
3.2.1 周期冲击激励下的应变模态分析
3.2.2 基于应变响应的动态自适应模态参数辨识
3.3 本章小结
第4章 基于符号回归的模态参数辨识技术的仿真和实验验证
4.1 基于符号回归的模态参数辨识技术的仿真验证
4.1.1 三自由度弹簧阻尼系统
4.1.2 基于系统响应的模态参数辨识
4.1.3 识别技术鲁棒性分析和可行性检验
4.2 基于符号回归的模态参数辨识技术的实验验证
4.2.1 静态敲击激励实验设计
4.2.2 悬臂机构主振频率特征分析
4.2.3 参数辨识结果和方法的正确性验证
4.3 本章小结
第5章 基于振动特性的芯片分拣臂位移响应精度分析
5.1 高频惯性冲击下的芯片分拣臂位移响应实验分析
5.1.1 芯片高速分选机及分拣臂系统介绍
5.1.2 高频惯性冲击下的芯片分拣臂位移响应仿真分析
5.1.3 芯片分拣臂位移响应实验分析系统
5.1.4 惯性冲击下的芯片分拣臂位移响应特性分析
5.1.5 分拣臂柔性特征对定位精度影响分析
5.2 有限元仿真分析
5.2.1 芯片分拣臂结构模态分析
5.2.2 芯片分拣臂结构谐响应分析
5.3 分拣臂系统薄弱组件的辨识
5.3.1 基于遗传编程的符号回归算法
5.3.2 质量矩阵估算的仿真验证
5.3.3 芯片分拣臂系统薄弱组件的敏感性分析
5.4 本章小结
第6章 基于粒子群优化的模态频率辨识方法
6.1 基于粒子群算法的模态参数辨识方法
6.1.1 粒子群优化算法
6.1.2 基于粒子群算法的实验应变模态分析方法
6.1.3 基于粒子群算法的工作应变模态分析方法
6.2 基于粒子群算法辨识方法的仿真验证
6.3 基于粒子群算法的芯片分拣臂运行状态下的模态参数辨识
6.4 本章小结
第7章 高频往复运行下的芯片分拣臂结构振动特性分析
7.1 芯片分拣臂结构测点的优化布置
7.1.1 测点布置原则
7.1.2 测点的优化布置
7.2 应变响应振动特性分析方法有效性实验验证
7.2.1 静态下芯片分拣臂结构振动响应的实验分析
7.2.2 动态下芯片分拣臂结构振动响应的实验分析
7.3 高频往复运动下的芯片分拣臂机构运动特征分析
7.4 位置相关的芯片分拣臂结构振动响应特性研究
7.4.1 芯片分拣臂结构静态下振动响应的位置相关特性分析
7.4.2 运动状态下芯片分拣臂结构振动响应的非稳态特性
7.4.3 芯片分拣臂结构运行下振动响应的位置相关特性分析
7.5 运行状态相关的芯片分拣臂结构振动响应特性研究
7.5.1 运行状态相关的芯片分拣臂结构振动响应实验设计
7.5.2 运行状态相关的芯片分拣臂结构的低频段振动响应特性分析
7.5.3 运行状态相关的芯片分拣臂结构的高频段振动响应特性分析
7.6 本章小结
第8章 高频往复运行下的芯片分拣臂结构模态分析研究
8.1 基于多传感器的实验模态分析研究
8.1.1 多传感器的实验模态参数识别
8.1.2 多传感器的实验模态分析
8.2 芯片分拣臂结构工作模态分析研究
8.2.1 芯片分拣臂工作模态分析
8.2.2 工作模态振型的验证
8.3 旋转轴的振动特性研究
8.3.1 旋转轴的振动信号的识别
8.3.2 基于谐波小波的旋转轴轴心轨迹的识别
8.3.3 旋转轴模态分析
8.4 本章小结
第9章 面向芯片分选精度的芯片分拣臂振动抑制及实验验证
9.1 芯片分拣臂振动形式与芯片排列误差的相关性分析
9.1
内容摘要
高频旋转轻量化结构在多维惯性冲击下产生了非线性的运行振动，呈现柔性特性，这不仅阻碍了微电子制造业生产效率的提高，也限制了先进数控装备优越性的发挥。本书基于高频旋转轻量化结构，构建动力学特征机器学习模型，运用机器学习算法辨识多维惯性冲击下结构的动力学参数。在大量低价值的响应信号中提取有用的振动特征，挖掘出直接影响终端定位精度的振动特征变化规律。从结构形式、工作时序等多维度研究抑制多阶高频振动的方法，最终实现提高芯片定位精度的目标。
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