基于频响函数的结构损伤识别模型修正方法

针对模型修正中测量数据不完备问题,提出一种利用频响函数结合结构损伤识别进行模型修正的方法。首先,采用频响函数摄动分析法建立频响函数灵敏度方程,并综合考虑结构响应对参数变化的灵敏度及阻尼对振幅的影响等因素,合理选择频率范围;然后,利用完好结构的频响函数和测量得到的损伤结构固有频率重构损伤结构未测量节点的频响函数;最后,研究与模型修正相适应的传感器优化布置方法,确定传感器数目及测点位置,从而为模型修正提供所需的频响数据。数值模型试验表明,利用较少数量的传感器提供的频响数据即可识别出损伤位置和损伤程度,得到与结构实际参数相符的模型修正结果。     

基于频响函数的结构损伤识别模型修正方法

针对模型修正中测量数据不完备问题,提出一种利用频响函数结合结构损伤识别进行模型修正的方法。首先,采用频响函数摄动分析法建立频响函数灵敏度方程,并综合考虑结构响应对参数变化的灵敏度及阻尼对振幅的影响等因素,合理选择频率范围;然后,利用完好结构的频响函数和测量得到的损伤结构固有频率重构损伤结构未测量节点的频响函数;最后,研究与模型修正相适应的传感器优化布置方法,确定传感器数目及测点位置,从而为模型修正提供所需的频响数据。数值模型试验表明,利用较少数量的传感器提供的频响数据即可识别出损伤位置和损伤程度,得到与结构实际参数相符的模型修正结果。     

基于量子粒子群算法的结构模态参数识别

以由结构输入输出数据计算所得实测频响函数与理论频响函数差值最小化为优化目标,通过对理论频响函数中所含结构模态参数搜索取值使目标函数最小,即将结构模态参数识别问题转化为优化问题。采用量子粒子群算法对此过程优化计算,获得结构模态参数。用数值模拟六层框架结构对该方法进行验证。结果表明,量子粒子群可有效识别结构模态参数。     

基于频响函数的结构健康监测主成分分析法

摘 要：基于测试频响函数,提出一种简单而有效的结构健康监测主成分分析（PCA）新方法。以结构的频响函数作为基本数据,首先将结构健康状态下的频响函数数据作为基本训练样本,通过PCA技术提取结构健康状态特征,并获得结构健康特征变换矩阵,即协方差的特征向量矩阵;然后再对损伤结构的测试频响函数数据进行转换以提取结构相应损伤状态特征;最后在二维PCA空间比较两次提取的结构状态特征分布图即可判断结构是否发生损伤并评估其损伤程度。两个数值算例表明基于频响函数的结构健康监测主成分分析新方法正确有效。该方法基于结构振动响应,与模型无关且诊断前无需大量的训练样本、计算量小、抗噪性能好,具有良好的应用前景。     

基于频响函数截断奇异值响应面的有限元模型修正

考虑由于模型参数误差造成的有限元模型偏差的问题,提出一种基于频响函数截断奇异值响应面的模型修正方法。利用傅里叶反变换将结构频响函数变换为时域内的脉冲响应函数,通过延迟坐标法重构脉冲响应函数的相空间矩阵,进而对相空间矩阵进行截断奇异值分解,提取有限个较大的奇异值作为频响函数的特征量。以待修正模型参数为样本集输入,截断的奇异值为样本集输出,建立支持向量机响应面模型并进行训练,以逼近模型待修正参数与频响函数的特征量之间的非线性映射关系。以目标频响函数的特征量与支持向量机响应面模型输出的特征量之间的差值最小化为目标,利用遗传算法通过优化求解参数修正量。仿真计算表明:支持向量机的保留奇异值响应面能准确预报训练集以外样本的保留奇异值,具有较强的泛化能力;结合遗传优化算法能获得准确的参数修正量,算法对噪声有较强的鲁棒性。     

基于遗传算法和拓扑优化的结构多孔洞损伤识别

鉴于拓扑优化和遗传算法在结构损伤识别中各自的优点,本文将遗传算法、有限元和拓扑优化三种方法相结合,提出了一种用于二维结构多损伤识别的新方法。这种方法将拓扑优化的设计变量和遗传算法的参数统一化,将拓扑优化中的目标函数和约束方程与遗传算法的适应度函数联系起来,并以拓扑优化的约束方程作为控制条件参与整个遗传运算的控制。采用二进制编码遗传算法代替连续变量拓扑优化的方式对发生孔洞损伤形式的二维结构进行损伤识别,避免了利用连续变量拓扑优化进行损伤识别时参数阈值的确定可能给识别结果带来的不良影响。通过对两个二维结构模型的多损伤识别仿真计算,结果显示本方法能够很好地识别二维结构中多个位置的损伤,对于仅用拓扑优化法很难识别的轻微孔洞损伤情况,该方法也能得出与实际情况吻合良好的结果。     

基于遗传算法的传感器优化配置

讨论了以损伤诊断为目标的传感器优化配置问题,以模态置信度MAC矩阵的最大非对角元为目标函数,将目标函数的极小化问题转换为适应度函数的最大化问题,采用遗传算法对传感器的配置进行组合优化,针对满足组合优化中的约束条件问题提出了二重结构编码遗传算法,取得了满意的优化结果。算例表明,该方法应用于海洋平台模型损伤诊断的传感器优化配置是可行的,其结果优于序列法。     

改进的区间参数结构频响函数迭代解法

针对区间不确定性系统频响函数求解提出了一种改进的迭代方法。采用区间分析方法描述不确定性结构参数,将频响函数求解转化为区间线性方程组形式,使用定点迭代方法,构造迭代格式;为了解决迭代方法中出现的收敛性问题,结合子区间概念提出改进的迭代方法,计算结构频响函数的区间。以弹簧-质量系统为仿真算例,研究了子区间数目对计算结果的影响。最后,将方法应用于文献中的工程结构,对比研究表明:该方法适用于全频段频响函数分析、具有较高的精度和效率。     

基于加速度频率响应函数的结构损伤测量方法研究

提出了一种利用加速度频响函数对结构的损伤进行定位和定量分析的方法，该方法分别利用试验测量和模型计算所得的加速度频响函数对动力学模型的刚度矩阵、质量矩阵、阻尼系数进行修正，使修正后模型的加速度频响函数与试验测量所得的相一致，利用其修正的差值即可对结构的损伤进行定位和定量分析。该法具有明确的物理意义，避免了模态分析，便于形成实时监测系统。数值算例检验了方法的有效性和精度。     

基于频响函数综合的推进轴系动力学建模与支撑结构参数优化分析

针对船舶推进轴系提出了一种基于频响函数综合的子结构方法,考虑了轴承液膜交叉刚度的影响、螺旋桨和推进电机同时激励的工况,分析了在螺旋桨和推进电机激励下的振动响应特性。该方法将耦合系统划分为螺旋桨-轴系、轴承、高弹、推进电机、隔振器和船体子结构,通过二次频响函数综合建立了耦合系统的频响函数表达式;利用该建模方法和灵敏度分析建立了以均方传递力、传递功率流为优化目标的优化模型,针对轴承、隔振器和高弹的刚度参数进行优化。结果表明:基于频响函数综合的子结构建模和优化方法效率高,适合于对支撑结构刚度参数进行优化;对一模型的匹配优化结果表明,轴承和隔振器刚度减小、高弹性联轴器的刚度增加对减小振动传递有利。     

基于频响函数奇异值的模型修正方法

为减少实测环境中噪声的干扰,提出了一种基于频响函数奇异值的模型修正方法.利用计算得到的频响函数重构吸引子矩阵,对其进行奇异值分解,并在受噪声影响时根据极值点数量突变原则选择保留主要特征信息的奇异值个数,确定待修正参数;采用拉丁超立方抽样抽取初始样本点,结合修正参数所对应的奇异值响应,用粒子群算法寻得最优相关系数,构建K...     

基于神经网络响应面的复合材料结构优化设计

用正交试验设计的方法选择样本点构建神经网络响应面,将神经网络响应面作为优化的目标函数或约束条件,加上其它常规约束条件建立优化模型,应用遗传算法 (GA) 进行优化,形成一套适用于复杂结构设计的高效优化方法。以复合材料帽型加筋板的重量优化问题为例,建立了加筋板模型的重量响应面目标函数、强度和稳定性响应面约束条件;并用PATRAN/NASTRAN进行有限元计算,获取用于响应面训练的样本点数值。算例表明:该方法能以很少的有限元分析次数,取得高精度的响应面近似模型,并且使优化效率大大提高。      

Using a modified genetic algorithm to find feasible regions of a desirability function

The multi‐response optimization (MRO) problem in response surface methodology is quite common in applications. Most of the MRO techniques such as the desirability function method by Derringer and Suich are utilized to find one or several optimal solutions. However, in fact, practitioners usually prefer to identify all of the near‐optimal solutions, or all feasible regions, because some feasible regions may be more desirable than others based on practical considerations. In this paper, with benefits from the stochastic property of a genetic algorithm (GA), we present an innovative procedure using a modified GA (MGA), a computational efficient GA with a local directional search incorporated into the GA process, to approximately generate all feasible regions for the desirability function without the limitation of the number of factors in the design space. The procedure is illustrated through a case study. The MGA is also compared with other commonly used methods for determining the set of feasible regions. Using Monte Carlo simulations with two benchmark functions and a case study, it is shown that the MGA can more efficiently determine the set of feasible regions than the GA, grid methods, and the Nelder–Mead simplex algorithm. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于频响函数辨识机械结合部动态参数的研究

摘要：进行机械结构的动力分析与动态优化设计时,为获得比较准确的结构边界条件,结合部参数辨识成为其中一项关键技术。结合工程实际,应用频响函数辨识结合部刚度与阻尼参数的方法进行参数识别,对能否获取完备频响函数进行了研究,并作出相应的求解策略。该方法避开了对频响函数直接求逆,运用最小二乘原理将矛盾方程转化为定解方程,保证了数值计算的稳定。一般情况下,结合部处绝对阻尼值要远远小于绝对刚度值,为了更准确地辨识出阻尼值,需采用对阻尼进行二次辨识。该方法具有一定的工程实用价值,而且辨识过程简单。算例证实了该方法具有很高的辨识精度。     

Identification of material properties of composite plates using Fourier-generated frequency response functions

The present research adopts the use of Fourier-based plate model to synthesize FRFs for its proven prominent accuracy and incorporates with a hybrid optimization algorithm. The effectiveness of FRF error function in material identification consists in the trade-off range between those of natural frequency error function and mode shape error function with about 7% reduction in absolute relative error of the evaluated elastic moduli and shear modulus with respect to those of mode shape error function as well as approximately 25% reduction in absolute relative error of the identified Poisson's ratio with respect to that of natural frequency error function.     

Optimization of porosity formation in AlSi9Cu3 pressure die castings using genetic algorithm analysis

In this investigation, an effective approach based on multivariable linear regression (MVLR) and genetic algorithm (GA) methods has been developed to determine the optimum conditions leading to minimum porosity in AlSi₉Cu₃ aluminium alloy die castings. Experiments were conducted by varying holding furnace temperature, die temperature, plunger velocities in the first and second stage, and multiplied pressure in the third stage using L₂₇ orthogonal array of Taguchi method. The experimental results from the orthogonal array were used as the training data for the MVLR model to map the relationship between process parameters and porosity formation of the die cast parts. With the fitness function based on this model, genetic algorithms were used for the process conditions optimization. By comparing the predicted values with the experimental data, it was demonstrated that the proposed model is a useful and efficient method to find the optimal process conditions in pressure die casting associated with the minimum porosity percent.     

求解约束优化问题的退火遗传算法

针对基于罚函数遗传算法求解实际约束优化问题的困难与缺点,提出了求解约束优化问题的退火遗传算法。对种群中的个体定义了不可行度,并设计退火遗传选择操作。算法分三阶段进行,首先用退火算法搜索产生初始种群体,随后利用遗传算法使搜索逐渐收敛于可行的全局最优解或较优解,最后用退火优化算法对解进行局部优化。两个典型的仿真例子计算结果证明该算法能极大地提高计算稳定性和精度。     

具有几何约束的非等面积界面布局优化方法

目的 由于计算的难度与精度问题,在求解布局的过程中通常不考虑待布局元素面积的大小和形状的几何约束问题,导致求解的布局结果是理论上的,无法达到真正实用的目的。为提高界面布局优化方法生成布局方案的可用性,提出了一种集成启发式算法、多属性决策(MAMD)和整数线性规划(ILP)的方法。方法 首先,在获取到待布局元素间相关性、待布局元素的使用频率和面积等数据情况下,使用遗传算法(GA)通过改变待布局元素几何约束的参数生成一组备选布局方案;其次,将交互成本、GA寻优所花费的时间、有效性、效率和满意度作为评价界面布局的五个指标,根据TOPSIS、AHP和数据包络分析(DEA)等多属性决策方法对所有备选布局方案进行排序;最后,使用ILP方法获取一致性排序。结果 获得一个有效、具有高可用性的布局方案。结论 根据实验结果可知,该方法寻到的最优布局方案比原始方案有效地降低了交互成本和算法寻优的时间,提高了布局方案的可用性。     

橡胶悬置元件结构参数优化设计方法

由于橡胶悬置元件的结构比较复杂,截面不规则,无法用传统的优化方法对其结构优化.利用遗传算法和神经网络相结合的策略对橡胶悬置元件的几何结构参数进行优化,即用神经网络学习算法建立橡胶悬置元件几何结构参数与其三个方向刚度的非线性全局映射关系,获得遗传算法求解结构优化问题所需的目标函数,用遗传算法进行优胜劣汰的寻优搜索运算,求出最优解.优化结果表明,橡胶悬置元件结构参数优化设计方法是可行的.     

Probability density function for frequency response function measurements using periodic signals

Frequency response function (FRF) measurements are often used to characterize linear dynamic systems. Today, uncertainty bounds on FRF measurements still are based on linear approximations, which are valid for sufficiently large input signal-to-noise-ratios (SNR) only. In this paper, exact uncertainty bounds are calculated, which are valid for any input SNR. These bounds are obtained via an analytic expression of the probability density function (pdf) of the FRF measurements. The results are valid for open- and closed-loop measurements, and the theory is illustrated on a real measurement example.