Page 196 - 《振动工程学报》2025年第8期
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1836                               振   动   工   程   学   报                               第 38 卷

                                                                受的范围。


                                                                3 结  论


                                                                     本文针对多点非平稳非高斯随机过程,采用插
                                                                值求解和随机谐和函数,提出一种快速模拟方法,结
                                                                论如下:
                                                                    (1) 相对于 Mehler 公式求解和迭代求解潜在高
                                                                斯随机过程的功率谱,插值求解在保持计算精度的
                                                                同时能够提高计算效率,且在计算多点潜在高斯随
                                                                机过程的时变功率谱时,插值求解的优势更为明显。
                                                                    (2) 通过随机谐和函数,能够以较少的谐和分
                                                                量进行非平稳高斯随机过程模拟。
                                                                    (3) 通过非平稳非高斯随机过程快速模拟方法
                                                                得到样本过程,能够与目标功率谱、目标统计矩和目
                                                                标密度函数吻合。
                                                                    (4) 对于非高斯随机过程模拟,本文所提插值
                                                                求解方法不仅可以与随机谐和函数相结合,还可以
                                                                与现有高效地高斯随机过程模拟相结合。
                                                                    (5) 在多点非平稳非高斯随机过程模拟中,如
                                                                何高效地分解功率谱矩阵是未来研究的重点。

                                                                参考文献:


                                        Z
                        图 15  时变功率谱 S 2,2 (ω,t)对比
                                                                [1] 杨庆山 , 田玉基 . 地震地面运动及其人工合成[M].
                                                      Z
              Fig. 15  Comparison of time‑varying power spectrum S 2,2 (ω,t)
                                                                     北京:科学出版社,2014:20‑50.
              计的局限性所导致        [34] 。建议法和迭代法生成一条 Z 2                  YANG Qingshan, TIAN Yuji. Earthquake Ground Mo‑
             (t)的样本过程分别耗时 52.22 和 91981.37 s。显然,                     tions  &  Artificial  Generation[M].  Beijing:  Science
                                                                     Press, 2014:20‑50.
              建议法相对迭代法能够有效地模拟具有特定目标功
                                                                [2] 黄国庆, 彭留留, 廖海黎,等 . 普立特大桥桥位处山区
              率谱的非高斯随机过程。
                                                                     风特性实测研究[J]. 西南交通大学学报,2016,51(2):
                  为进一步验证建议法模拟非高斯随机过程的高                               349‑356.
              效性,通过对非高斯向量随机过程的维数 nn 依次取                              HUANG  Guoqing,  PENG  Liuliu,  LIAO  Haili,  et  al.
              为 2、3、4、5、6、7、8、9、10,并计算生成一条随机过程                       Field measurement study on wind characteristics at Puli
              的时间,如图 16 所示。由图 16 可知,建议法的耗时                           Great  Bridge  site  in  mountainous  area[J].  Journal  of
                                                                     Southwest Jiaotong University, 2016, 51(2):349‑356.
              随着维数 nn 的增加而增长,但整体耗时仍处于可接
                                                                [3] 吴家驹, 张鹏飞, 胡亚冰 . 非高斯随机振动的分析基
                                                                     础[J]. 强度与环境, 2018, 45(2): 1‑8.
                                                                     WU  Jiaju,  ZHANG  Pengfei,  HU  Yabing.  Analytical
                                                                     basis for the synthesis of non‑Gaussian random vibration
                                                                    [J].  Structure  &  Environment  Engineering,  2018,  45
                                                                    (2): 1‑8.
                                                                [4] GRIGORIU M. Applied Non‑Gaussian Processes[M].
                                                                     New Jersey: Prentice Hall,1995.
                                                                [5] FERRANTE  F  J,  ARWADE  S  R,  GRAHAM-
                                                                     BRADY  L  L.  A  translation  model  for  non‑stationary,
                                                                     non‑Gaussian  random  processes[J].  Probabilistic  Engi‑
                               图 16  耗时对比                            neering Mechanics, 2005, 20(3):215‑228.
                      Fig. 16  Comparison of time‑consuming     [6] SHIELDS M D, DEODATIS G. Estimation of evolu‑
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