基本概念介绍--简谐振动

ddyyjj

流体

水或其他液体的或溶化后流动的物体(例如熔岩)的涌流.

wondersoul

共振的定义是两个振动频率相同的物体，当一个发生振动时，引起另一个物体振动的现象。
共振在声学中亦称“共鸣”，它指的是物体因共振而发声的现象，如两个频率相同的音叉靠近，其中一个振动发声时，另一个也会发声。
在电学中，振荡电路的共振现象称为“谐振”。
产生共振的重要条件之一，就是要有弹性，而且一件物体受外来的频率作用时，它的频率要与后者的频率相同或基本相近。

tcltyy

故障诊断－故障诊断FD(Fault Diagnosis)就是对设备运行状态和异常情况做出判断。就是说，在设备没有发生故障之前，要对设备的运行状态进行预测和预报；在设备发生故障后，对故障的原因、部位。类型、程度等做出判断，并进行维修决策。故障诊断的任务包括故障检测、故障识别、故障分离与估计、故障评价和决策。
     容错控制－容错控制FTC(Fault-tolerant Control)的概念于1986年9月被正式提出。它的基本思想是利用系统的冗余资源来实现故障容错。即在某些部件发生故障的情况下，通过系统重构等，仍能保证设备按原定性能指标继续运行；或以牺牲性能损失为代价，保证设备在规定时间内完成其预定功能。

437060056

动态参数：结构振动的位移、速度、加速度；冲击的加速度；噪声的声压等（随时间变化）。
动态测试：由传感器测得这些非电物理量并转变为电信号，然后经过信号放大、滤波等适调环节，对信号作适当调节，对测试结果进行显示、记录的过程。
模拟信号：工程中的动态物理量都是随时间变化的，相应的连续时间信号称为模拟信号。
数字信号：由模拟信号转换得到的离散数字序列。其特点是便于存储、处理。
数字信号是模拟信号在一定条件下的近似表示。
数据采集：将连续时间信号转变为离散数字信号的过程称为数据采集。
数据采集的方法：采样、量化—模数转换（A/D转换）
A/D转换产生的问题：频率混迭（偏度误差）、信号噪声比（随机误差）。
解决或减小误差的方法：抗混滤波、充分利用A/D转换器的动态范围。
信噪比（SNR）：信号功率与噪声功率之比。用来衡量量化误差的大小，可作为反映量化过程的主要精度指标。
动态范围（DR）：可测试的最大信号与分辨率之比，通常用分贝（dB）表示。
－－－－－－－－－－－－－－－－

麻烦版主关照！谢谢您们！

行之

    系统动态响应的灵敏度就是动态响应(位移、速度、加速度、动应力、动应变等) 对系统构件参数(构件几何尺寸、截面与材料特性参数等) 的变化率。 为了进行正确的系统设计, 必须了解系统的哪些参数对动力响应有影响、有何种影响及影响的程度。因此, 动态响应的灵敏度分析计算, 对于系统的分析与综合具有极为重要的意义。

    计算灵敏度的方法主要有: 差分法[ 1 ]、直接求导法[ 3 ]和伴随结构法。 差分法的形式非常简单, 计算过程也并不复杂, 但其计算步长很难确定, 步长太大,产生的截断误差较大, 而步长太小时, 舍入误差又增大, 因此应用不广；矩阵摄动法只适用于求系统固有频率和振型灵敏度；直接求导法克服了差分法和矩阵摄动法的缺点, 是系统灵敏度分析计算的有效方法。

caichengtao

克里金法是一种在许多领域都很有用的地质统计格网化方法。克里金法试图那样表示隐含在你的数据中的趋势，例如，高点会是沿一个脊连接，而不是被牛眼形等值线所孤立。 克里金法中包含了几个因子：变化图模型，漂移类型 和矿块效应。

caichengtao

最小曲率法广泛用于地球科学。用最小曲率法生成的插值面类似于一个通过各个数据值的，具有最小弯曲量的长条形薄弹性片。最小曲率法，试图在尽可能严格地尊重数据的同时，生成尽可能圆滑的曲面。 使用最小曲率法时要涉及到两个参数：最大残差参数和最大循环次数参数来控制最小曲率的收敛标准。

caichengtao

多元回归被用来确定你的数据的大规模的趋势和图案。你可以用几个选项来确定你需要的趋势面类型。多元回归实际上不是插值器，因为它并不试图预测未知的 Z 值。它实际上是一个趋势面分析作图程序。 使用多元回归法时要涉及到曲面定义和指定XY的最高方次设置，曲面定义是选择采用的数据的多项式类型，这些类型分别是简单平面、双线性鞍、二次曲面、三次曲面和用户定义的多项式。参数设置是指定多项式方程中 X 和 Y组元的最高方次 。

caichengtao

径向基本函数法是多个数据插值方法的组合。根据适应你的数据和生成一个圆滑曲面的能力，其中的复二次函数被许多人认为是最好的方法。所有径向基本函数法都是准确的插值器，它们都要为尊重你的数据而努力。为了试图生成一个更圆滑的曲面，对所有这些方法你都可以引入一个圆滑系数。你可以指定的函数类似于克里金中的变化图。当对一个格网结点插值时，这些个函数给数据点规定了一套最佳权重。

caichengtao

谢别德法使用距离倒数加权的最小二乘方的方法。因此，它与距离倒数乘方插值器相似，但它利用了局部最小二乘方来消除或减少所生成等值线的"牛眼"外观。谢别德法可以是一个准确或圆滑插值器。 在用谢别德法作为格网化方法时要涉及到圆滑参数的设置。圆滑参数是使谢别德法能够象一个圆滑插值器那样工作。当你增加圆滑参数的值时，圆滑的效果越好。

caichengtao

三角网插值器是一种严密的插值器，它的工作路线与手工绘制等值线相近。这种方法是通过在数据点之间连线以建立起若干个三角形来工作的。原始数据点的连结方法是这样：所有三角形的边都不能与另外的三角形相交。其结果构成了一张覆盖格网范围的，由三角形拼接起来的网。 每一个三角形定义了一个覆盖该三角形内格网结点的面。三角形的倾斜和标高由定义这个三角形的三个原始数据点确定。给定三角形内的全部结点都要受到该三角形的表面的限制。因为原始数据点被用来定义各个三角形，所以你的数据是很受到尊重的。

caichengtao

自然邻点插值法(NaturalNeighbor)是Surfer7.0才有的网格化新方法。自然邻点插值法广泛应用于一些研究领域中。其基本原理是对于一组泰森(Thiessen)多边形,当在数据集中加入一个新的数据点(目标)时,就会修改这些泰森多边形,而使用邻点的权重平均值将决定待插点的权重,待插点的权重和目标泰森多边形成比例[9]。实际上,在这些多边形中,有一些多边形的尺寸将缩小,并且没有一个多边形的大小会增加。同时,自然邻点插值法在数据点凸起的位置并不外推等值线(如泰森多边形的轮廓线)。

caichengtao

最近邻点插值法(NearestNeighbor)又称泰森多边形方法,泰森多边形(Thiesen,又叫Dirichlet或Voronoi多边形)分析法是荷兰气象学家A.H.Thiessen提出的一种分析方法。最初用于从离散分布气象站的降雨量数据中计算平均降雨量,现在GIS和地理分析中经常采用泰森多边形进行快速的赋值[2]。实际上,最近邻点插值的一个隐含的假设条件是任一网格点p(x,y)的属性值都使用距它最近的位置点的属性值,用每一个网格节点的最邻点值作为待的节点值[3]。当数据已经是均匀间隔分布,要先将数据转换为SURFER的网格文件,可以应用最近邻点插值法;或者在一个文件中,数据紧密完整,只有少数点没有取值,可用最近邻点插值法来填充无值的数据点。有时需要排除网格文件中的无值数据的区域,在搜索椭圆(SearchEllipse)设置一个值,对无数据区域赋予该网格文件里的空白值。设置的搜索半径的大小要小于该网格文件数据值之间的距离,所有的无数据网格节点都被赋予空白值。在使用最近邻点插值网格化法,将一个规则间隔的XYZ数据转换为一个网格文件时,可设置网格间隔和XYZ数据的数据点之间的间距相等。最近邻点插值网格化法没有选项,它是均质且无变化的,对均匀间隔的数据进行插值很有用,同时,它对填充无值数据的区域很有效。