巨型钢框架悬挂结构体系组合楼板振动性能试验及舒适度分析

目前国内外尚缺乏巨型钢框架悬挂结构体系的组合楼板振动试验与舒适度评价方法。为了揭示人致荷载激励下巨型钢框架悬挂结构体系组合楼板的振动特性及舒适度,依托中科院量子科研楼,开展了现场振动实测与分析。通过动力特性试验获悉楼板的频率分布,对楼板施加人致荷载激励和节律跳跃激励,着重分析了步频、人行数量、行走路线等主要因素对新型悬挂结构体系楼板振动舒适度的影响规律。试验结果表明：随着步频增大和行走人数的增加,楼板的峰值加速度逐渐增大;沿楼板宽度方向行走会引起明显振动响应;节律跳跃激励对楼板舒适度影响较大,使用时应避免过多的跳跃激励。结合国内外规范,对此楼板振动舒适度进行了评价与分析。研究建议,可采用主振频率和振动强度来评价该新型结构的楼板振动舒适度,即主振频率不小于3 Hz,振动强度不大于0.015 m/s²。     

基于拟静态初值的载荷识别数值修正算法

推导拟静态法获得载荷初值及稳定不发散计算结果,分析获得初值不准确原因,推导获得新的载荷识别方法。该方法基于数值原理,利用步步修正达到减少累积误差效果,可较大程度提高计算稳定性,并将数值迭代修正方法用于有限元模型载荷识别。结果表明,该方法能较准确识别出工程中常见的多种载荷,并具有一定抗噪能力。     

基于次级通道在线辨识新算法的振动主动控制

提出一种基于改进滤波型最小均方(filtered-X least mean square,简称FXLMS)算法次级通道在线辨识方法,将其应用到结构自适应振动主动控制中。该算法可以消除主动控制环节和次级通道辨识环节相互影响,加快系统的收敛速度,并有效消除附加随机信号对待控制区域残余振动的影响,简化了系统算法的复杂度。将该方法基于LABVIEW进行振动控制仿真,从收敛性能和振动控制效果两方面进行比较,得出其改进优势。以简支梁为控制对象,用本研究方法进行结构振动主动控制的试验研究。结果表明,该控制系统对简支梁的振动响应有很好的抑制作用,说明该基于次级通道在线辨识的主动控制方法的有效性。     

动态载荷位置识别当量载荷误差判别法

根据线弹性系统的振动特性,采用动载荷识别频域法研究动载荷作用位置识别问题。提出了当量载荷误差判别法,用不同测点响应在相同位置反演出来的当量载荷的误差值建立目标函数,当量载荷误差最小的作用位置就是动载荷的真实作用位置。从单点激励和两点激励方面进行了平面板的载荷位置识别仿真,在加入噪声的情况下效果依然理想,为复杂结构和多个加载位置动载荷识别提供基础。简支梁实验结果表明,该方法能正确识别载荷作用位置,对噪声不敏感,有很好的工程应用前景。     

多通道FURLS噪声主动控制算法及仿真

为了改善最小均方（LMS）类算法在空间宽带噪声主动控制问题中收敛速度慢的缺点,消除声反馈对系统稳定性的影响。将快速收敛的最小二乘（RLS）类算法与自适应滤波U形结构结合,提出多通道滤波-URLS（MFURLS）算法,理论上推导该算法详细流程。本文对定频和宽带噪声进行了降噪仿真,将MFURLS算法与多通道滤波-ULMS（MFULMS）算法进行对比,仿真结果表明采用MFURLS算法的系统有30dB左右的降噪量,且收敛速度优于FULMS算法,证明该算法在宽带噪声控制方面具有很大优势。     

工业机器人时间-能量最优轨迹规划

针对工业机器人时间最优、能耗最优的多目标轨迹优化问题,提出了一种基于改进引力搜索算法的最优轨迹规划方法。将引力搜索算法的种群按照惯性质量的大小均分为两组。首先引领组的粒子进行小范围的邻域搜索。然后引领组通过施加引力来引导跟随组的粒子进行位置更新。同时引入人工蜂群算法的贪婪选择策略,每次更新保留较优解。以自主研发的150 kg重载机器人为实验对象,将所提算法与标准人工蜂群算法和引力搜索算法进行比较,结果表明所提算法具有更优性能。     

一种基于延迟系数技术的次级通道在线辨识新方法

工程中控制目标区域改变、误差传感器位置变化或其他因素会引起的次级通路的实时改变,精确的辨识次级通道传递函数可以有效的提高噪声主动控制效率。基于人工延迟系数技术提出一种新的次级通道在线辨识方法,推导出主动控制环节收敛步长和次级通路建模环节收敛步长的调整表达式,从收敛性能和算法计算量两方面跟传统算法进行比较,得出其改进优势。给出新的附加噪声功率控制策略,实现对附加随机噪声功率的调节,在保证系统稳定的情况尽量消除其对残余噪声的影响。最后,进行了算法仿真和噪声主动控制实验,结果表明该算法具有收敛性好,降噪性能高的特点。     

运用数值迭代的动载荷识别算法

Wilson-θ法作为一种常用的数值算法,参数设置合适时,能够保证计算结果绝对收敛,根据这一特性可以推导得出其反分析法。然而从实际算例计算结果来看,这种反分析方法并不稳定。指出了Wilson-θ反分析法发散的原因,针对这个问题提出了一种利用二分法原理的迭代修正算法。利用步步修正的思想,消除累积误差,增加了算法的稳定性。在此基础上,进行了数值仿真和实验研究,结果表明该方法具有良好的收敛性和抗噪能力。     

空间机械臂碰撞过程的模糊无模型自适应振动控制EI北大核心CSCD

空间机械臂在执行操作任务时会面临碰撞问题,例如主动捕获或被动碰撞均会引起机械臂瞬时动量急剧变化,机械臂杆弹性振动加剧,轨迹跟踪精度降低,甚至会导致空间机械臂系统失稳。空间机械臂是一种非线性、强耦合的复杂系统,尤其是对于碰撞过程,很难实现系统精确建模。为实现对空间机械臂碰撞过程的振动抑制,提出了模糊策略与无模型自适应控制相结合的模糊-无模型自适应控制(fuzzy model-free adaptive control,Fuzzy-MFAC)方法。基于臂杆振动位移响应和关节角速度误差设计模糊策略,对无模型自适应控制中步长因子与权重因子进行在线自整定,解决传统无模型自适应控制对于参数初值敏感的局限性,实现了对空间机械臂碰撞过程中的振动自适应控制。仿真试验结果表明,Fuzzy-MFAC方法相较于传统无模型自适应控制算法振动响应衰减速度提高了34%,振动幅值降低了42%,验证了该方法的有效性。