子结构物理参数识别与输入地震动的复合反演研究

利用结构的动力响应同时识别结构物理参数并反演输入过程的工作称为复合反演.本文研究一类基于子结构分析的地震动复合反演问题.通过结构动力矩阵的分解并结合作者提出的一种在输入信息未知的条件下识别结构物理参数的方法,提出了一类复合反演算法.算例分析表明了算法的实用性.     

基于周期统计平均的结构动力复合反演研究

研究了输入未确知条件下的参数识别、荷载反演问题。根据激励的周期特性，运用统计平均的思想，构造出一类时域识别反演算法。数值算例表明，该算法的参数识别精度高，且具有很强的噪声适应能力和初参数选择鲁捧性。将本算法与全量补偿算法有机会结合，可更好地解决在旋转动力设备周期激振力作用下的结构参数识别及荷载反演问题。     

混合遗传算法在结构动力反演中的应用研究

研究了输入荷载未知条件下的结构参数识别及荷载反演问题,该问题最终归结为一个非线性的优化问题求解,根据目标函数、约束条件的具体特性,采用BFGS算法作为局部搜索算子,构造了基于浮点编码的混合遗传算法。针对系统输入未知的激励特性,采用分解反演的计算策略,从而提高了动力反演中混合遗传算法的稳健性和收敛速度。数值算例表明,这种方法具有很好的参数识别精度及荷载反演效果,对测试噪声有较强的适应能力。     

基于动态响应灵敏度同步反演结构物理参数与输入的算法

提出一种基于动态响应灵敏度概念,仅利用结构少数测点上的动态响应同步反演结构物理参数和输入的方法。首先,将结构的输入力进行正交多项式分解,推导了结构动态响应对输入力的正交系数和结构物理参数的灵敏度计算公式;然后,构造结构参数与输入同步反演的识别方程,并采用阻尼最小二乘法求解方程,同时识别结构物理参数变化与输入力时程;最后,分别利用一个五层平面框架结构和一个九榀三维刚架结构验证了方法的有效性。研究结果表明,该方法可以克服测量噪声和初始模型误差的影响,同步精确地识别结构的输入力和局部损伤引起的结构物理参数变化。     

未知输入下的复合反演研究

回顾了近年来未知输入情况下的结构参数识别算法,并针对未知输入情况下的复合反演算法做了深入研究,总结归纳了这类算法的特点和应用条件,并在此基础上提出了能够用于具有多个未知输入组合下的复合反演算法。此方法是基于最小二乘原则并结合统计平均思想的一类迭代算法,对于在多个未知输入情况下的结构(例如在地震动和风荷载共同作用下等),可以用来识别结构参数并同时反演多个未知输入。与仅适用于具有一个未知输入情况下的复合反演算法相比,本文方法具有更广泛的应用背景,最后以一个4层剪切型结构为例来验证本文方法。有噪声情况下和无噪声情况下的识别结果显示本文方法具有一定适用性。     

基于小波变换与子结构法的多层剪切结构时变参数识别

对于多层剪切时变结构,利用子结构技术将发生时变的局部结构提取出来作为子结构,将交界面上的内力当做外荷载施加给子结构,建立子结构振动微分方程,通过小波变换将子结构的时变参数用小波展开系数来表示,将子结构微分方程转变为线性方程组,将时变参数识别问题转换为时不变小波系数求解问题。各时变参数的分解层数通过Akaike信息准则来确定。由求解得到的小波系数进行重构得到待识别的时变参数。最后,对一个多层剪切时变结构模型进行了数值分析。分析结果表明,提出的方法可以只用局部子结构的响应数据对时变参数进行识别,方法具有一定的抗噪性。     

有限测点下结构参数与基底激励的同步反演

提出一种利用结构在未知基底激励作用下,少数测点上的动态响应同步反演结构物理参数与基底激励的算法。首先,利用正交多项式展开结构基底激励,推导结构动态响应对结构物理参数和正交系数的灵敏度公式,并通过引入权值,克服由于不同待识别参数之间灵敏度向量的数量级差别较大而引起的灵敏度矩阵病态问题;然后,构造同步反演结构物理参数与基底激励的识别方程,并采用阻尼最小二乘法通过迭代计算求得方程最优解,完成结构物理参数与基底激励的同步反演;最后,采用一个12层的高层框架结构验证了算法的有效性。研究结果表明,该算法可利用少数测点响应同步精确反演结构的物理参数与未知基底激励。     

基于Markov参数精细积分法的载荷识别研究

对于结构受多点分布动态荷载识别问题提出了精细正则化算法。基于状态空间描述建立了离散动力系统滑动平均模型,并应用2N算法精细计算了系统模型的马尔科夫（Markov）参数矩阵,给出了全局时间域内多点分布动态载荷识别问题的精细识别模型。针对载荷辨识模型求解过程中遇到的方程病态问题,采用正则化截断奇异值分解技术进行处理。通过有限元数值模型仿真,验证了所提出方法的正确性和有效性。     

复杂结构耦合系统的高频载荷识别

基于统计能量分析方法,研究一个三板耦合系统的载荷识别问题。首先采用稳态功率流输入方法,并考虑子结构间的间接耦合特性,确定各子结构的内损耗因子和耦合损耗因子,完成耦合系统的理论与试验建模。根据所获得的系统功率流平衡方程对集中载荷进行识别研究。实验结果表明,在考虑的频率范围内,载荷输入功率的识别值与测量值具有非常好的一致性。本文的工作为结构中高频载荷的识别提供一些理论参考。     

冲击载荷识别的瞬态统计能量分析方法

提出了一种基于瞬态统计能量分析理论的冲击载荷识别新方法。利用该方法,首先由系统能量平衡方程确定冲击载荷的作用位置及相应的输入能量,在常值假设条件下根据识别的输入能量反演得到冲击载荷的幅值谱,在此基础上,对于给定的冲击载荷时域波形形式,提出一种参数拟合方法用于最终重建冲击载荷的时间历程。通过一个两板耦合结构系统的冲击载荷识别对识别方法进行了实验验证研究。结果表明冲击载荷识别的瞬态统计能量分析法能够准确地识别冲击载荷的作用位置和输入能量,在冲击波形已知的假设条件下可以较为准确地重建冲击载荷的时间历程,从而为实际工程中的冲击载荷识别提供了一条可行途径。     

Identification of stiffness,dissipation and input parameters of multi degree of freedom civil systems under unmeasured base excitations

A time domain dynamic identification technique based on a statistical moment approach has been formulated for civil systems under base random excitations in the linear state. This technique is based on the use of classically damped models characterized by a mass proportional damping. By applying the Itô stochastic calculus, special algebraic equations that depend on the statistical moments of the response can be obtained. These equations can be used for the dynamic identification of the mechanical parameters that define the structural model, in the case of unmeasured input as well, and the identification of the input itself. Furthermore, the above equations demonstrate the possibility of identifying the dissipation characteristics independently from the input characteristics. This paper discusses how the equations for solving the identification problem can be obtained and gives an application.     

Simultaneous identification of structural parameters and input time history from output-only measurements

A new time-domain method is suggested in this paper for simultaneous identification of the structural parameters and the time history of the input excitation using output-only measurements. The proposed method is based on an iterative identification procedure consisting of the least-squares identification technique and a modification process between each iterative step. The modification process is introduced to convert the spatial information of the external excitation into mathematical conditions. First, the unknown force vector is conjectured through the equation of motion using the initial guess of the structural parameters and the measured structural responses. The estimated input force vector is then modified to force it comply with the spatial distribution of the external excitations. The modified input force vector is further used to provide new estimation of structural parameters. Repeat the aforementioned procedure until the structural parameters satisfy the preset convergence criterion. Numerical examples as shear building and truss bridge model are employed to evaluate the feasibility of the proposed method. In the numerical examples, typical scenario of complete and noise-free as well as incomplete and noise-contaminated output measurements are considered. The results demonstrate that the proposed method can accurately identify both the structural parameters and the input time history for the cases that the structural responses are not polluted or slightly contaminated by measurement noise.The writers are grateful for the financial support from the National Natural Science Foundation of China (NSFC) through its Project of Young Scientists Fund (No. 50308020) awarded to the first author.     

部分观测下基于子结构的大型结构损伤诊断法

该文提出一种适用于大型结构在激励与响应部分观测情况下进行结构损伤诊断的方法。基于有限元模型,大型结构被划分成若干个子结构。相邻子结构间的作用,视为对子结构的“附加未知激励”。依次采用扩展卡尔曼估计和最小二乘估计识别扩展状态向量和未知外部激励,在子结构界面响应未观测的情况下,对各子结构的单元动力参数分别进行识别,并以追踪子结构内单元结构参数的变化,例如单元刚度的退化,对大型结构的局部损伤进行诊断。通过一个较大型的平面桁架桥的损伤识别数值算例,证实了该方法的可行性。与其他方法相比,提出的方法减少了对结构响应观测的要求。     

基于模型参考自适应算法的非线性结构损伤识别

许多工程结构在遭受飓风、地震之类的动荷载时,存在迟滞非线性现象,因此,对其结构参数进行实时辨识显得尤为必要.针对迟滞非线性结构的力学性质,采用一种基于模型参考自适应算法的参数辨识方法.该方法能够追踪时变的参数,检测损伤,包括损伤的大小和位置,以及损伤发生的时刻.数值仿真的结果表明,该方法对参数变化具有敏感性,非线性结构的仿真结果证实了该方法能够有效检测结构的损伤.     

用于线性时变结构系统辨识的子空间方法比较研究

对使用模态试验数据的线性时变机械结构系统的动态模型辨识的整体方法和递推子空间方法,给出了详细的比较。整体方法使用任意的输入输出数据,递推方法包括多输入多输出系统的输出误差状态空间模型的递推方法(MOESP)以及基于子空间的状态空间系统递推辨识方法(4SID)。几种方法的比较是针对带可移动质量的机械臂动力学问题的仿真试验数据进行的。从跟踪能力、噪声敏感度、Hankel矩阵维数以及遗忘因子的选取等几个方面进行了比较,给出了影响算法精度的若干影响因素,以及对不同方法的影响程度。     

Force identification based on a comprehensive approach combining Taylor formula and acceleration transmissibility

Force identification is a crucial inverse problem in structural dynamics. In this paper, a new method integrating Taylor formula algorithm and acceleration transmissibility concept is put forward to identify the magnitude and location of loads in time domain. The Taylor formula algorithm expresses the response vectors as Taylor-series expansion and then, a series of deductions are implemented. Ultimately an explicit discrete equation which associates output acceleration response, structure characteristic and input excitation together is established. After establishing the explicit discrete equation, acceleration transmissibility concept is utilized to identify the location of forces. Under the premise of knowing the acceleration response and structure characteristic, force magnitude can be calculated. To verify the effectiveness of proposed method, one builds up a theoretical simulation model in which different types of dynamic excitations are exerted on an inflatable cantilever beam. Meanwhile, classical state space algorithm is made a contrast with Taylor formula algorithm in the step of force magnitude identification. Calculation results demonstrate that the integration method is capable of identifying the location of excitations precisely. Reconstruction of force time history reaches a higher accuracy compared to state space algorithm as well. In addition, the anti-noise ability of proposed algorithm is discussed.     

A statistical average algorithm for the dynamic compound inverse problem

 A new method named as Statistical Average Algorithm is developed for solving the structural dynamic compound inverse problem, which means to identify structural parameters with unknown input or to inverse input time history with unknown structural parameters. By taking the mechanical characteristic of the ground motion as an additional condition, an iterative algorithm based on the least-squares technique is developed so that the input process and structural parameters can be correctly determined using only output measurements. The procedure of the proposed method is discussed in detail, and a mathematical proof is presented as well in the appendix. A practical input situation such as earthquake, ambient vibration is considered in the numerical examples to verify the accuracy, reliability and robustness of the proposed algorithm. Considering the background of the practical application, both of the noise-free and noise-included output responses are considered in the numerical examples. In all cases, the proposed method identifies the structural parameters and reconstructs the input process rationally. Received: 12 March 2001 / Accepted: 16 September 2002     

基于应变模态响应重构的损伤识别方法EI北大核心CSCD

土木结构的损伤识别技术对提升结构可靠性与安全性具有重要意义,也是土木结构健康监测研究中的热点问题。现有的损伤识别方法往往需要识别模态参数,或者需要准确获取结构外部载荷信息,极大限制了相关方法在实际工程中的应用。为克服现有方法的局限性,该文将结构动态响应重构方法引入到损伤识别中,提出了基于应变模态响应重构的损伤识别方法。构建结构健康状态的有限元模型,以损伤结构测量的信号输入,通过基于经验模态分解的应变重构方法,可以获取使用无损伤模型的结构全局模态响应。以传感器采集的模态响应和重构模态响应的差异作为有限元模型修正的依据,通过应变模态比值构建的传递率的灵敏度矩阵进行迭代运算,求得损伤位置及损伤程度。该方法无需获取结构的外部激励信息,通过高效的时域应变重构,能够在少量测量信号下实现对结构损伤的精确识别。为验证该方法的准确性和高效性,开展了连续梁单一损伤和多损伤识别研究,探讨了测量噪声和模态阶次选取对识别结果的影响,结果表明,该方法能够准确、高效识别不同程度的损伤,对测量噪声具有较强的鲁棒性。     

基于扩展卡尔曼滤波的结构参数和荷载识别研究

经典的扩展卡尔曼滤波（Extend Kalman Filter,EKF）方法可有效识别结构参数,但却需要已知外部激励,然而,在工程实际中,有些外激励往往难以实时获取。为此,该文提出了一种基于EKF的未知激励下的结构参数和荷载识别方法。通过在观测方程中引入投影矩阵,实现了结构参数的识别,同时,利用最小二乘估计实时识别了未知的外激励。为了验证该方法的有效性和鲁棒性,文中采用了三个数值算例:四层的Benchmark模型、分段线性系统和非线性Duffing系统。数值分析的结果表明,该方法不仅能够准确识别线性和非线性结构的参数,还能有效识别作用于这些结构的外激励。