一种用实验模态数据识别结构系统支承刚度的新方法

本文给出了一种直接利用在系统可测自由度上获得的不完全模态参数识别结构系统支承刚度的方法。本文详细地给出了方法的理论推导过程和识别求解的计算方法,整个识别过程采用迭代求解的方式有效地克服了测量误差和模态截断的影响。算例表明本文方法简便,能合理地利用实验数据,结果可靠,具有实际应用的价值。     

结构早期损伤识别技术的现状和发展趋势

本文综述了近几年来结构早期损伤识别技术的方法，对各结构早期损伤识别的方法进行了评述，讨论了各方法在理论上和实际应用中存在的问题。根据国内外最新文献，指出了结构早期损伤识别技术发展的方向和趋势。     

薄板结构边界支承刚度的识别

本文用动态测试与边界元法数值计算相结合的方法来识别薄板结构的边界支承的刚度参数。薄板在给定的激励下,根据在薄板有限点上振动响应的测量值,利用结构边界积分方程的解析关系即可较准确地估算出边界支承的参数。在建立边界积分方程中,采用了近似基本解技术。通过算例,验证了方法的可行性和有效性,其识别精度对工程问题来说,是足够满意的。     

一种识别复杂连接结构刚度参数的实用方法

以某型航天器太阳电池阵的试验数据为基础，对电池阵的连接铰链副刚度参数进行了识别，推导出一套识别复杂连接结构的实用方法。通过连接子结构动柔度矩阵特征方程，建立了以界面节点内力和界面节点位移为未知数的动平衡方程，然后通过子结构上的可测自由度振型来计算连接界面节点力和节点位移，最后求解动平衡方程得到连接铰链副的刚度参数。文中还讨论了不同类型单元组合的问题，通过计算结果与试验结果对比，表明本文所提出的方法应用于识别复杂连接结构的刚度参数是正确的，有效高的辨识精度和良好的工程应用价值。     

线性振动结构的识别

本文研究了具有复阻尼多自由度结构系统的识别问题。提出了一种基于复模态分析的识别方法，该方法通过构造各阶模态参数的灵敏度矩阵来形成海赛矩阵，将识别问题归结成一新变量（参数）集下的无约束优化问题。本方法具有物理力学意义明确，算法简捷，能自动实现模型定阶，收敛快，识别精度高且数据工作量小等特点。为了说明本方法的效果，一大型复杂结构的识别实例及比较结果在文中给出。本研究分线性和非线性两部分；非线性识别问题将在另一篇文中讨论。     

识别结构模态参数的神经网络方法研究

提出了在输入未知时基于频率呼应函数用神经网络识别结构模态参数的方法,并研究了不同的噪声水平和网络输入层点数目对网络输出误差的影响。讨论了网络对不同阶数模态参数的识别精度。数值结果表明此方法是可行的。     

水轮机轴系支承刚度识别

本文用时间序列分析的方法,在不测量输入信号的前提下,利用ARMA模型拟合测量响应信号,对运行中的水轮转子在转轴接近为刚性的情况下,求得水轮机系统的轴系特征值与特征向量,进而求出其支承刚度.并用一仿真模型作了检验,结果证明本方法具有较好的在线识别应用价值.     

基于改进复杂追踪算法的结构模态参数识别

基于固定梯度的复杂追踪算法在进行目标函数寻优时,具有收敛速度慢,易陷入局部极值,且针对不同的模型需人为选择合适的学习步长等不足,限制了该算法的实际应用性。为此,论文将最优步长思想引入复杂追踪算法,根据实时分离度自动调整步长,并根据分离信号的峭度值自适应地选择不同的非线性函数,以提高算法的计算精度,进而提高其实用性。为验证该改进复杂追踪算法识别结构模态参数识别的可行性与优越性,采用该方法分别识别了六自由度质量-弹簧系统、简支梁的数值模型和三层框架试验模型的模态参数,并与原方法进行识别结果对比,表明该改进算法可以较准确地识别结构模态参数。     

索的动刚度与模态参数识别

索的动刚度描述动态过程索的荷载与变形的关系,是索本身固有特性的描述。从考虑垂度影响的索的动刚度解析解出发,提出了适用索模态参数是不相应的简化解。试验得到了索的频响函数,采用最小二乘拟合的方法,应用推导的索动刚度简化解,识别出了索的各阶频率和阻尼比。     

利用组合参数的结构损伤识别及试验研究

利用状态向量直接求导的新方法，全面地分析了基于结构振动模态参数(频率、特征向量和动柔度)关于设计参数(质量、刚度和阻尼)的相对灵敏度。该方法比传统的方法计算简单方便，而且弥补了传统方法中参数考虑不全的缺点，这样更符合实际工程。对一框架结构进行了数值模拟分析，研究表明动柔度矩阵关于结构刚度灵敏度相对于其他模态参数为最高，振型次之，频率为最小，这对选取损伤特征参数时有重要参考价值。提出由结构前几阶固有频率变化率、频率变化比值以及动柔度置信因子构成的组合参数作为神经网络的输入向量的损伤识别方法，对于多种工况进行了框架结构模型的振动试验。试验结果表明：采用组合参数训练的神经网络，对结构损伤位置和程度识别较采用单一参数具有更好的识别效果。