结构动力缩聚技术在大型复杂结构的动态分析、有限元模型的动力修改、结构损伤探测以及参数识别等研究领域中有着广泛应用。 所谓缩聚实际上就是降阶，对有限元模型进行缩聚也就是模型降阶，这一思想最早是在六十年代由Guyan和Irons提出来的。此后，国内外尤其是国外一些学者在这方面作了大量的研究，提出一些行之有效的缩聚方法。然而，现有的动力缩聚方法在适用范围、收敛性以及收敛速度等方面还有待进一步研究。因此，本论文在以下几个方面对该技术进行了充实、完善与深化。 1.在用动力缩聚法求单个特征值的过程中，本文利用矩阵的幂级数展开，把主、辅坐标之间的变换矩阵表示为未知特征值的幂级数形式，并在此基础上分析出了可以用该方法计算的特征值的范围以及求出这些特征值的收敛速度。同时还讨论了用动力缩聚法计算最小特征值与反幂法计算最小特征值之间的关系。 2.在用动力缩聚法同时计算几个特征值的问题上，利用矩阵方程求解理论，对文[12]的动力缩聚法迭代方案进行了理论分析，提出了变换矩阵收敛的一个充分条件。 3.针对动力缩聚法的不足，考虑将其与子空间迭代法相结合，并且利用子空间迭代法的加速思想给出了三个算法。