书本式压电作动器的特性分析

在考虑粘接层影响的情形下，利用层合梁理论导出了柱形弯曲书本式压电作动器的作动力以及机电耦合系数的数学表达式，并通过数值仿真分析揭示了机电耦合系数与压电层层数、压电层厚度以及粘接层厚度间的关系。这些结果为书本式压电作动器的结构综合优化设计提供了理论基础。     

波纹板的隔声特性研究

应用模态展开方法研究单层正弦波纹板在简支边界条件下的声传递损失特性。首先把正弦波纹板等效为正交各向异性平板，建立正交各向异性平板的声振方程。基于同一模态函数基，利用Galerkin方法由速度连续条件求得系统的声振响应，得到波纹板结构声传递损失的解析表达式。通过计算结果与已有的实验数据比较，表明文中方法比波传递方法能够更好地预测波纹板结构的中低频段声传递损失特性。最后研究波纹板结构参数（包括板厚、入射角、方位角以及损耗因子等）对隔声特性的影响。     

采用磁流变阻尼器的汽车悬架系统的杂交建模

利用线性回归方法,对磁流变阻尼器阻尼力与速度、加速度间的函数关系作了线性与非线性的区分,采用神经网络对非线性部分进行建模,并结合线性部分构建了磁流变阻尼器的模型。在此基础上,融合汽车悬架的先验知识模型,建立了采用磁流变阻尼器的4自由度1/2车辆半主动悬架系统的杂交模型。最后利用SANTANA 2000型轿车的参数进行仿真,并与基于磁流变阻尼器非线性滞回模型的建模方法作了比较,结果表明:杂交建模方式结构简单、计算量小、模型准确、便于进行系统主要动力学特性的分析。     

环形天线结构的振动主动控制

环形天线是一种大型、柔性、低阻尼、低模态频率的空间结构,它在太空中受到外界干扰后振动响应较大。针对此问题,提出了一种采用音圈电机-凯夫拉纤维的振动主动控制新方式,根据环形天线的结构特点及音圈电机的动力学特性建立了含作动器的振动主动控制系统模型,并结合比例-微分(proportion-differentiation,简称PD)控制、模糊控制、模糊PD杂交控制算法分别研究了环形天线结构的前2阶振动控制性能。研究结果表明,采用音圈电机-凯夫拉纤维的振动主动控制新方式可以显著抑制环形天线前2阶的大幅值振动响应,模糊控制的效果明显优于PD控制,且模糊PD杂交控制算法进一步提高了天线平衡位置处的振动控制精度。     

基于有限元和神经网络的杂交建模

针对复杂非线性结构动力学系统提出了一种基于有限元与神经网络相结合的杂交建模方法。依据该方法,首先将系统中的线性结构部分采用有限元建模,非线性或难以机理建模的结构部件采用神经网络描述。其次,再通过力和位移边界联接条件将有限元模型部分和神经网络模型部分结合从而得到整个系统的杂交模型,且杂交模型的物理结构明确,精度较高,网络规模较小。在一非线性隔振系统的杂交建模算例仿真中,用所建杂交模型对正弦及宽带随机激励进行了预测检验分析,结果良好,该杂交建模方法为主体结构为线弹性结构而又包含有强非线性器件的非线性动力学系统提供了一种有效的建模途径。     

基于统计能量法的高频集中载荷识别的理论与试验研究

提出了基于统计能量分析理论的结构高频载荷识别方法,根据载荷位置是否确定以及子系统响应的完备性,讨论了3种情况下多子系统受载结构的输入功率识别方法,导出了识别的一般理论公式。给出了常值与线性假设条件下,由子系统输入功率到载荷功率谱的反演理论方法。对一个三板串联耦合系统进行了统计能量分析建模与集中载荷识别试验研究。结果表明,采用文中的载荷识别方法,在3种情况下均能够较好地识别出多个受激子系统的载荷输入功率,基于常值假设下反演得到的载荷功率谱能够较好地描述实测功率谱的变化趋势。     

公路桥梁抗震性能评估研究

综述公路桥梁抗震性能评估研究现状,归纳了地震灾害中桥梁的破坏模式,总结 了振动评估方案及实施中的主要问题,包括评估模型的组成及评估过程中的抗震验 算。众多因素影响桥梁的抗震性能,借助专家系统综合考虑抗震验算和专家知识,给 出评估结论。     

基于神经网络的复杂系统杂交建模研究

利用先验知识和神经网络黑箱建模相结合,对一类复杂滞后非线性系统进行了杂交建模研究.先验知识建模确定滞后系统模型的形式及主体部分,神经网络估计滞后系统恢复力的未确定部分,所建模型不仅能够进行系统响应预测分析,而且能够获得系统的主体结构特征,对结构设计修改具有指导作用.     

传感器标定的神经网络杂交建模方法

传感器标定是工程测试中的一个重要环节,直接影响测试结果的精度及可靠性.当被测物理量与传感器输出信号间的关系包含复杂、未知的非线性特性时,传统的标定方法难以达到满意的精度.引入神经网络杂交建模的思想,提出传感器标定的神经网络杂交建模方法,阐明建模过程和步骤.分别以单输入单输出和多输入多输出传感器为例,进行杂交建模标定的仿真研究, 并对一个6维力传感器样机完成了神经网络杂交建模试验标定.仿真与试验结果表明,与传统的标定方法相比,神经网络杂交建模方法能够显著提高传感器的标定精度,同时比神经网络黑箱建模方法具有更小的网络规模和更快的收敛速度,且精度高,泛化推广能力强.     

温度梯度场中梁的形变控制研究

5介绍了一种新型的压电作动器—层叠式压电作动器,并使用这种作动器对温度场中的梁进行了形状控制研究。根据哈密顿原理,得到了粘贴有层叠式压电作动器的梁结构的控制方程,进行了数值仿真,并且用Comsol软件进行了模拟,两者的结果基本一致。对压电作动器的控制电压进行了优化,得到了最优控制电压。由于层叠式压电作动器的控制力与压电片的层数成二次函数关系,当控制电压恒定时,层叠式压电作动器的控制力随着压电器层数的增加而迅速减小。使用层叠式压电作动器可以在比其他作动器更小的电压下取得更好的控制效果。通过与普通压电作动器的比较,可以发现层叠式压电作动器可以有效地降低作动器的施加电压,而且可以显著增强控制效果。这种形状控制方法为应用层叠式压电作动器进行薄壁结构的形状控制提供了理论基础。