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摘要 相比于经典随机振动理论的日益成熟，尤其是虚拟激励法的提出所引起的效率提升，非高斯激励下的结构随机振动分析仍具有相当大的挑战性。为此，文章针对平稳非高斯激励下线性结构响应的高阶统计量展开研究，力图发展切实可行的高效分析方法。首先，基于振型叠加法，推导多自由度线性结构响应的高阶矩的解析表达式，并经由Fourier变换获得高阶矩谱的解答，即完全高次组合方法。其次，借鉴常规虚拟激励法的思路，提出适用于高阶矩谱分析的高阶虚拟激励法，而传统的虚拟激励法则是建议方法的一个特例。对比分析可以发现：高阶虚拟激励法不仅具有计算方案选择上的多样性，在计算效率方面更具有显著的优势。

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《平稳非高斯激励下线性结构响应统计量的#br# 高阶虚拟激励法#br#》

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文件号：302465

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