动载荷时域半解析识别方法

基于模态空间转换、离散数据最小二乘拟合与模态叠加原理,提出一种动载荷时域半解析识别方法。通过模态空间转化将动载荷识别问题转化为模态坐标函数识别问题,以结构特性参数与已知自由度上的动响应为输入,利用最小二乘拟合得到模态坐标的拟合函数,根据叠加原理与结构动力学控制方程,识别出结构时域动载荷。分别用计算仿真与试验测试得到的时域加速度响应作为输入,实现时域动载荷的识别。识别结果与真实动载荷对比表明,本文的识别方法能较准确地识别结构动载荷值及载荷作用部位。     

动态载荷时域识别的级数方法

以动力学基本理论为基础，推导出在实模态和复模态空间内载荷识别的级数系数平衡法，并以幂级数展开理论获得动态载荷识别的计算公式，将时域中的卷积关系近简化为一个线性关系。数值仿真计算表明，这种方法适用于各种正弦、三角等波形的时域载荷，尤其对在共振频率下的正弦激振力，利用其过渡响应可满意地进行识别。     

量子粒子群结合小波变换识别结构模态参数

通过对结构响应进行连续小波变换将多自由度模态参数识别转化为多个单自由度模态参数识别。建立小波骨架理论公式与由结构输出信号计算而得的小波骨架之差为目标函数的优化问题,通过搜索包含于小波骨架理论公式中的模态参数的取值而使目标值最小,从而将优化问题转化为模态参数识别问题。量子粒子群算法是一种基于群体智能理论的优化算法。将量子粒子群算法应用到上述方法中一次性识别出结构的频率、阻尼和振型。最后采用数值模拟的简支梁对该方法进行有效性验证。结果表明,量子粒子群算法结合连续小波变换可以有效地识别环境激励下的结构模态参数。     

环境激励下基于小波变换和奇异值分解的结构模态参数识别

采用小波变换和奇异值分解相结合的方法对环境激励下结构的模态参数进行识别.首先对环境激励下的时不变结构的加速度响应进行协方差分析得到时域协方差响应,利用小波变换将协方差响应转换到时/频域中,沿每一个尺度点提取协方差响应的小波系数阵,然后对提取的小波系数阵进行奇异值分解得到奇异值和奇异向量,最后从重构的奇异值和奇异向量中识别出结构的模态参数.文章通过3自由度系统数值算例分析了该方法的抗噪性能,结果表明该方法具有很好的抗噪能力,在15 dB噪声干扰下能够稳定和准确地识别出结构的模态参数,且比直接用小波变换方法识别的结果更准确;并通过东海大桥主航道斜拉桥模态参数识别的例子进一步验证该方法的实际应用可行性.     

引射筒动态载荷识别研究

基于动态载荷的频域识别方法,对引射筒所受发动机试车产生的动态载荷进行识别。通过实验测量引射筒在试车过程中的动态响应;通过有限元计算方法获得载荷基函数对结构作用响应;采用最小二乘法获得引射筒所受动态载荷谱。计算识别所得载荷谱产生的动态响应,并与实验测量值比较,给出识别所得动态载荷谱误差,并分析误差产生原因。结果表明,频域载荷识别方法能较准确识别引射筒在发动机试车过程中所受动态载荷,可为工程研究提供参考。     

一种新的动态载荷识别方法

本文提出一种基于光滑样条函数的动态载荷识别方法。该方法克服了传统的频域法和时域法需要事先测定系统频响函数或模态参数的限制，只需要系统的少量物理参数就可以达到载荷识别的目的。文中设计了一个十自由度的系统，算例表明了该方法的有效性。     

基于灵敏度分析的结构动态载荷识别研究

对结构动态载荷反演问题进行深入研究,提出了一种基于灵敏度分析法的结构动态载荷识别时域分析技术。将结构输入动态载荷表示为一系列参数的形式,通过灵敏度迭代分析来确定相应的载荷参数,从而确定结构的动态输入载荷。在灵敏度迭代求解过程中,为减少响应测量噪声引起的影响,引入正则化求解技术来寻求满足工程要求的稳定近似解。最后提出的方法成功应用于正弦级数迭加形式的输入载荷识别,仿真结果表明灵敏度分析法在载荷识别中是有效的。     

动态载荷激励位置时域识别技术研究

对实测振动加速度信号进行分析,采用基于盖尔圆定理的GDE算法识别作用于结构的动态载荷数量;在此基础上,建立结构有限元模型,运用基于正交多项式拟合的动态载荷时域识别方法拟合虚拟激励位置处的当量动态载荷,基于优化理论建立动态载荷位置时域识别的数学模型,计算该模型结果向量的均方根值并将其作为识别动态载荷激励位置的判别依据,提出了动态载荷激励位置识别的均值判别系数法。仿真和试验结果均表明方法正确可行,可用于线弹性系统多个谐波载荷或任意形式时变动态载荷的激励位置识别。     

基于无迹变换的结构载荷/参数联合识别的GDF法EI北大核心CSCD

结构动态载荷/参数联合识别是近些年结构动力学领域的研究热点,比如EGDF(extended Gillijns-De Moor filter)算法。EGDF算法的思想基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的1阶线性化近似来处理系统中的非线性,影响识别精度;考虑到无迹变换(UT)能够有效地处理系统非线性问题,引入无迹变换,应用模态缩减法,将传统GDF(Gillijns-De Moor filter)法进行改进,形成了GDF-UT算法;另外,为了缓解GDF法中的载荷位移识别信号的虚假低频漂移现象,应用应变和加速度测量信号的融合策略拓展GDF-UT算法。以平面桁架结构为数值仿真对象,验证了该算法的有效性,相比于EGDF算法,该算法精度更高。     

海洋平台结构环境激励的实验模态分析

介绍了对位于渤海湾的“埕岛二号”中心生活平台所进行的现场测试实验,该平台为直立式导管架钢结构平台。此次现场实验是在波浪力、风等环境载荷激励下测试结构动力响应的。利用频域的模态识别法峰值法(PP)和时域中的自然激励法(NExT)结合特征系统实现算法(ERA)分别对海洋平台结构现场测试的动力响应数据进行模态参数识别;利用ANSYS建立了该平台结构的三维有限元模型,并进行结构的模态分析。海洋平台结构的理论和实验模态分析结果吻合较好,分析结果表明该类模态参数识别方法能够为结构损伤诊断提供基准模型,可以运用于实际结构的健康监测以及维护维修。