非饱和土水特征曲线模型参数反演辨识研究

建立了非饱和土壤水分传输的控制方程,采用Levenberg-Marquardt方法分别对土壤水分特征曲线Van-Genuchten模型和Brooks-Corey模型中的相关参数进行反演辨识,得到了模型参数的最优估计值.数值结果表明采用Van-Genuchten模型得到的粉砂土壤水分特征曲线均能够较Brooks-Corey模型更好地反映土壤水力特性,且Van-Genuchten模型与实测值具有很好的一致性,从而验证了数值反演辨识方法的有效性.     

噪声动态光散射数据Tikhonov与截断奇异值正则化反演

Tikhonov与截断奇异(TSVD)正则化是动态光散射数据反演中的两种重要方法,不同的正则化方法会对噪声DLS数据测量结果产生不同的影响。分别采用二阶差分矩阵的Tikhonov与TSVD方法,在6种噪声水平下,对宽窄不同的单峰与双峰分布颗粒进行了反演研究。结果表明:Tikhonov具有较好的光滑性;对于单峰分布颗粒,TSVD峰值误差更小、对于窄分布以及强噪声宽分布颗粒系反演,其抗噪性能更强、反演误差更小;对于双峰分布颗粒,Tikhonov具有较小的反演误差、较强的双峰分辨能力与抗噪声能力;对于窄分布颗粒的反演,一般TSVD峰值误差更小。在同样噪声情况下,Tikhonov与TSVD的双峰分辨力与颗粒的粒径峰值比有关。Tikhonov双峰分辨力较强,能够分辨出峰值比较低的颗粒。对实测200nm单峰颗粒进行反演,Tikhonov、TSVD的反演峰值误差分别为3%和1.85%,TSVD峰值位置更准确,能够验证模拟数据的结论。     

遗传算法及正则化在荷载反问题中的应用

本文介绍了分别用遗传算法及正则化方法，求解弹性结构未知荷载反问题，并对反算结果进行了算例比较。首先，建立反问题的有限元数值模型，再将结构上有限个观测点的相对位移测量值带入数值方程，分别用遗传算法和正则化与遗传算法相结合的方法解决不适定问题，最后，对两种方法进行了算例比较。通过算例的分析表明：对反问题的求解，两者相结合的方法相对单纯应用遗传算法，可以更加稳定、有效的反算出未知荷载的大小。     

Tikhonov正则化与多重网格技术相结合的动态光散射反演

针对单尺度反演方法中存在的精度偏低问题,结合Tikhonov正则化与瀑布型多重网格技术,提出了一种多尺度Tikhonov正则化(ML-TIK)动态光散射反演方法。该方法利用多重网格技术将原反演问题分解到多尺度的网格空间,按着网格从粗到细的顺序,采用单尺度Tikhonov正则化(TIK)对每个子反演问题进行求解,获取颗粒的粒度分布。分别采用TIK和ML-TIK法对噪声水平为0、0.005、0.01的200~650nm模拟双峰分布颗粒数据进行了反演,结果表明:ML-TIK法的反演结果与理论分布吻合,平滑性更好;相对于TIK法,ML-TIK法最多可减少粒径峰值误差8.19％,粒径反演误差0.4482;而TIK法在噪声水平为0.005、0.01时,反演结果双峰特征不明显。因此,ML-TIK方法的反演精度更高、抗干扰能力更强。最后,用60nm与200nm实测数据的反演结果验证了该结论。     

正则化参数自适应选取的声学CT温度场重建

声学CT温度场重建为不适定逆问题。正则化参数的选取对重建精度有重要影响。提出一种正则化参数自适应选取的温度场重建算法——ARPSM(adaptive regularization parameter selection by minimum change criterion)算法。该算法采用一种新的、称为最小变化法的正则化参数选取法,自适应地选取正则化参数,兼顾温度场细节重建和噪声抑制。模型温度场和实验室内均匀温度场的重建结果表明,与常用的L曲线法相比,最小变化法确定的正则化参数对应着更小的温度场重建误差。ARPSM算法具有较高的重建精度和较强的噪声抑制能力,可望用于仓储粮食温度分布监测等对重建质量有较高要求的应用场合。     

ECT图像重建正则化参数选取新方法

电容层析成像图像重建是一不适定反问题。此种情况下，仅使用最小二乘法不能保证获得满意的介质分布图像重建结果，因此广泛使用TIkhonov正则化算法来产生适当的解。正则化参数的合适选取对图像重建至关重要，其对重建质量和计算时间都有影响。本文提出了一种基于最平坦斜率的Tikhonov正则化参数选择方法，并针对2种典型介质分布，将基于此方法计算的正则化参数同L-曲线法在电容测量数据无噪声和施加噪声情况下的图像重建结果进行了比较。     

命名法在参数化设计中的应用

提出了一种实现参数化的新方法－命法法,详细叙述了这种方法的基本思想和原理,并给出了运用实例。该方法以机械工程图为主,在回转类零件二维图的尺寸驱动问题的解决上有很好的效果。     

参数化局部特征尺度分解及其在复合故障诊断中的应用研究

为了消除局部特征尺度分解方法出现一阶导数不连续的问题,设计了Hermite插值与可调参数相结合的解决方案。构造了参数化Hermite插值方法,通过调整可调参数可以进一步逼近理想曲线;提出了参数化局部特征尺度分解方法,该方法的核心在于利用了参数化Hermite插值获得拟合曲线,并通过调整可调参数λ获得了更加理想的分量信号,克服了LCD分解过程中出现的拟合误差问题,并将所提方法应用于复合故障仿真信号和实际信号。研究结果表明:与LCD和经验模态分解方法相比,PLCD方法可以有效地提取微弱信号的故障特征。     

遗传算法及正则化在荷载反问题中的应用

本文介绍了分别用遗传算法及正则化方法,求解弹性结构未知荷载反问题,并对反算结果进行了算例比较.首先,建立反问题的有限元数值模型,再将结构上有限个观测点的相对位移测量值带入数值方程,分别用遗传算法和正则化与遗传算法相结合的方法解决不适定问题,最后,对两种方法进行了算例比较.通过算例的分析表明:对反问题的求解,两者相结合的方法相对单纯应用遗传算法,可以更加稳定、有效的反算出未知荷载的大小.     

参数化技术在工装设计中的应用

一、参数化设计的基本原理 SIGRAPH-DESIGN是一个基于设计关系、设计约束、全参数化和全变量化的智能型机械CAD系统。参数化的设计方法,是指对于几何图形的某个系列的零件,用一个参数序列一一对应地定义并约束一个几何图形的一组结构尺寸序列,当赋于参数序列以不同的数值时,它对应的那个几何图形的尺寸序列也将随之变化,并驱动图形作出相应变化而达到期望的几何图形。一般说来,实现参数化必须要有这样的条件:几何图形本身是由几何和拓扑关系定义而成;几何图形形状大小可由尺寸     

基于共轭梯度法的混沌系统参数辨识和同步

提出基于共轭梯度法和驱动响应同步思想的未知参数混沌系统的参数辨识和混沌同步新方法.该方法采用驱动系统的单变量驱动与其结构相同参数可调的响应系统,由于混沌对于参数的失配具有极度敏感性,参数不同的两个相同结构的混沌系统无法同步,因此通过调整响应系统参数使同步误差最小就可以实现混沌同步,同时得到驱动系统参数.本文通过共轭梯度方法搜索使同步误差极小的未知参数值,从而在获得待辨识参数的同时实现驱动系统与响应系统的同步.该方法不需要确知驱动系统的参数,不需要驱动系统的所有状态变量,参数收敛速度快.     

模糊辨识器的参数辨识

本文针对基于BP网络进行参数辨识的模糊辨识器,采用更为合理的学习步长--变步长,从而使在线辨识更加快速,为实时控制节约了宝贵的时间.     

紫外吸光度(UV法)在水环境监测中的应用

KS2201水质在线监测仪使用UV法进行测量,在北京经济开发区污水处理厂进水和出水的实际监测中获得良好的效果。     

Consistent regularization of nonlinear model updating for damage identification

Even though many innovative methods have been proposed more recently, traditional sensitivity-based methods are still widely used for model updating and damage identification. Most publications, however, seem to lack rigorous mathematical treatment of some important details. A first observation is that few authors recognize the issue as an inverse problem that needs regularization. Without regularization, inherent measurement errors can lead to completely unrealistic results. Most authors who do use regularization apply it intuitively but inconsistently. In this paper, the two best-known regularization schemes—Tikhonov regularization and truncated singular value decomposition—are applied consistently to the nonlinear updating problem. Line search and stopping criteria known from numerical optimization are adapted to the regularized problem. The optimal regularization parameter is determined by generalized cross-validation. Numerical simulations are used to demonstrate the effects of some commonly encountered inconsistencies and to prove the superior behavior of the proposed algorithm. This algorithm is then successfully applied to a laboratory model with experimental data. Good agreement with actual crack patterns is observed.     

指数积方法在空间机构运动分析中的应用

介绍了指数积方法的原理,以及它在空间闭链机构运动分析中的应用。研究表明,用这种方法来进行空间闭链机构的运动分析,可以大大简化其计算过程,并具有简单易懂、通用性好等优点,在复杂空间机构的运动学和动力学分析中,有很大的应用潜力。     

Structural parameters identification using improved normal frequency response function method

An improved method that is based on a normal frequency response function (FRF) is proposed in this study in order to identify structural parameters such as mass, stiffness and damping matrices directly from the FRFs of a linear mechanical system. This paper demonstrates that the characteristic matrices may be extracted more accurately by using a weighted equation and by eliminating the matrix inverse operation. The method is verified for a four degrees-of-freedom lumped parameter system and an eight degrees-of-freedom finite element beam. Experimental verification is also performed for a free–free steel beam whose size and physical properties are the same as those of the finite element beam. The results show that the structural parameters, especially the damping matrix, can be estimated more accurately by the proposed method.     

基于稀疏成分分析的欠定工作模态参数识别

针对基于独立成分分析的工作模态参数识别方法可识别模态数较少的问题,提出一种基于稀疏成分分析的欠定工作模态参数识别方法.该方法从线性时不变小阻尼结构的模态振型、模态坐标的性质和稀疏成分分析的基本假设出发,找出模态振型与混合矩阵之间、模态坐标响应与稀疏成分之间的一一对应关系,将欠定工作模态参数识别问题转化为稀疏成分分析问题...     

基于RBF神经网络动态辨识的自整定PID控制策略

提出了在采用最近邻聚类算法在线构造RBF（NN1）正向辨识器,并在线辨识被控对象的Jacobian阵的基础上,引入RBF（NN2）对PID控制器参数进行在线调整的算法。该算法可以实现PID控制参数的自动在线整定和优化。通过与BP网络调整控制器参数的方法的对比和仿真实验证明,该方法控制精度高,响应速度快,并且具备较强的自适应性和鲁棒性。     

Application of similar source method for noise source identification

Similar source method (SSM) has been developed to describe interior and exterior sound field by Too et al. [G.-P.J. Too, TK Su, Estimation of scattered sound field via nearfield measurement by source methods, Appl. Acoust. 58 (1999) 261–281]. The application can be used for arbitrary boundary conditions in terms of acoustic impedance. In the present study, a modified version of SSM is developed to describe the sound pressure distribution in a planar surface. In addition, a signal processing procedure is developed to identify noise source locations. This procedure contains a power spectrum analysis and acoustic holographic analysis to identify different source locations. Several test examples are shown to verify this approach.