基于Bouc-Wen模型的阻尼器附加有效阻尼比解析解及应用

附加有效阻尼比是评价减震结构性能的重要参数,现有的建筑消能减震技术规程规定应采用双线性模型模拟位移相关型阻尼器恢复力性能,但该模型仅能在拟合位移下准确量化阻尼器耗能能力和附加有效阻尼比。Bouc-Wen模型能够在各级位移下准确量化阻尼器耗能,但目前缺乏基于该模型的附加有效阻尼比计算公式。对Bouc-Wen模型进行显式化解析,推导出基于该模型的阻尼器附加有效阻尼比计算公式。结合试验数据,对采用不同模型表征阻尼器耗能能力的精度进行了数值分析和对比,证明了所提方法的精确性。对基于Bouc-Wen模型的附加有效阻尼比进行参数分析,给出了其变化规律和各性能参数影响。基于有限元分析,对采用不同模型计算结构动力响应和附加有效阻尼比的差异进行了对比,进一步验证了该方法的有效性和应用价值。     

广义Tikhonov正则化及其正则参数的先验选取

对于算子与右端都有扰动的第一类算子方程建立了一种广义Tikhonov正则化。应用紧算子的奇异系统及正则化子的性质先验选取正则参数,证明了正则解具有最优的渐近阶。     

剪切型金属阻尼器恢复力模型研究

剪切型金属阻尼器在新建工程及结构抗震加固工程中已得到了较广泛的应用,其恢复力模型是进行整体结构非线性地震反应分析的基础。为了更准确地描述剪切型金属阻尼器的剪力-变形滞回关系,提出了一种考虑性能退化的新型恢复力模型。通过独立参数控制恢复力模型,以考虑剪切型金属阻尼器在大变形下的强度退化、刚度退化、耗能能力退化等特征。根据所提模型,采用C++语言开发了能够用于剪切型金属阻尼器抗震分析的计算程序,并将其嵌入到结构通用分析软件OpenSees中。使用该模型对现有钢连梁和钢板剪力墙两类剪切型金属阻尼器进行了模拟。结果表明:该文建立的恢复力模型能较准确地模拟试验结果,能够反映剪切型金属阻尼器包括大变形阶段在内的整个变形阶段的滞回性能。该模型可用于安装了剪切型金属阻尼器的整体结构非线性地震反应分析。     

基于Bouc-Wen方程的磁流变阻尼器实验建模

在实验数据的基础上建立了磁流变阻尼器输出力与不同定常电流控制量的关系,讨论了提高预测精度的方法,对修正Bouc-Wen模型进行了进一步的简化修正.新的模型继承了Bouc-Wen模型对激励的适应能力,没有使用修正Bouc-Wen模型中参数随控制电压线性变化的函数,将控制量从Bouc-Wen方程中分离了出来.本文模型的预测结果与实验数据相一致,表明本文提出的模型能准确地预测不同谐波激励和不同定常电流控制下的磁流变阻尼器输出力.     

磁流变阻尼器非参数化模型泛化能力的提高

建立磁流变阻尼器的动态模型以描述其强非线性动力学行为是智能磁流变控制系统设计及应用的关键环节之一。泛化能力是衡量基于人工神经网络技术的磁流变阻尼器非参数化模型性能的重要指标,也是保证控制系统稳定性和可靠性的重要因素。基于磁流变阻尼器的动力学试验数据,提出贝叶斯推理分析框架下的非线性自回归(nonlinear autoregressive with exogenous inputs,NARX)神经网络技术建立磁流变阻尼器的动态模型,通过网络结构优化和正则化学习算法的结合以有效地提高模型的预测精度和泛化能力。研究结果表明,基于贝叶斯推理的NARX网络模型能够准确地预测磁流变阻尼器在周期和随机激励下的非线性动态行为,同时验证了该模型相比于非正则化模型在泛化性能方面的优越性,因此,有利于实现磁流变控制系统的实时、鲁棒智能化控制。     

改进的正则化模型修正方法在结构损伤识别中的应用

基于灵敏度分析的有限元模型修正方法与Tikhonov 正则化方法相结合,可以有效抑制实测模态参数中噪声的影响,正确识别结构损伤,但也存在着识别结果过度光滑的缺陷。通过在Tikhonov 罚函数项中引入光滑函数,改善Tikhonov 正则化方法对非光滑解的描述能力,在保持识别算法鲁棒性的同时,提高模型修正方法对于结构损伤的识别精度。以简支梁模型为例的损伤识别数值模拟表明,该文方法不仅能扩大正则化参数的可选择范围,还能显著降低噪声对识别结果的干扰,提高单元损伤程度的识别精度。     

磁流变阻尼器的非线性参数模型

根据磁流变阻尼器阻尼力特性的试验结果，建立了非线性参数模型。该力学模型由改进的Bingham单元（库仑摩擦单元与非线性粘滞单元并联）、非线性弹簧单元和质量单元串联而成。非线性参数模型能够很好地模拟阻尼力的滞回特性，对小速度时的阻尼力-速度关系也能很好地描述。模型中各参数物理意义明确，参数理和口描述了阻尼力分别与速度和位移的非线性关系。     

去噪正则化模型修正方法在桥梁损伤识别中的应用

以传统基于灵敏度分析的有限元模型修正方法为基础,提出一种结合小波去噪过程的正则化模型修正损伤识别方法.为改进模型修正方法损伤识别效果,一方面利用有损结构模态与模态噪声的波形在时频域内的差异,以结构有限元模型为基准,对实测模态差进行小波去噪处理,并利用修正后的模态构造目标函数;一方面采用正则化方法改善反问题求解的非适定性.由于从输入数据和求解过程两方面同时改善了结构损伤识别反问题的求解,因此可以有效抑制实测模态参数中噪声的影响,正确识别结构损伤.以连续梁桥模型为例的损伤识别数值模拟表明,所提出方法在保持识别算法鲁棒性、抑制噪声的同时,可有效提高桥梁结构损伤的识别精度.     

Tikhonov正则化在Zernike多项式拟合中的应用

Zernike多项式系数的求解问题是一个典型的离散不适定问题,最小二乘法,格拉姆-斯密特正交化法和Householder变换法均无法求得稳定的数值解.本文对导致该问题解的不稳定性的原因进行了分析,并采用Tikhonov正则化法对Zernike多项式系数进行求解,利用L曲线准则确定了正则参数.数值仿真结果表明,Tikhonov正则化法有效的保证了解的稳定性,利用该方法得到的拟合面形很好的反映了面形的真实情况.     

轴向拉压型金属阻尼器抗震性能测试及其应用研究

以一种轴向拉压型金属阻尼器为研究对象,介绍了轴向拉压型金属阻尼器的结构构造及其理论计算方法;进行了抗震性能测试,得到了轴向拉压型金属阻尼器的屈服位移、屈服荷载及屈服刚度,并分析了其耗能能力;研究了轴向拉压型金属阻尼器在体外预应力自复位结构中的应用。研究结果表明:轴向拉压型金属阻尼器利用腹板轴向拉压耗能,避免了连接构件的局部损坏;安装方式与黏滞阻尼器相同,安装方便、易于更换;轴向拉压型金属阻尼器具有提供结构附加刚度,控制结构位移,耗能显著的优点。     

Bouc-Wen模型参数识别的非线性自适应遗传算法和试验验证

Bouc-Wen模型是一种可表征结构及构件在往复荷载作用下的刚度退化、强度退化等的一种多功能非线性光滑滞回模型,可广泛应用于各类结构滞回行为的描述。Bouc-Wen模型参数是决定结构构件滞回模型力学特征的关键,由于该模型参数众多且物理意义不明确,往往只能从滞回数据得到近似解。为适应该类模型参数高效识别的需求,该研究提出了一种非线性自适应遗传算法,并通过4片不同配筋和加载条件的RC剪力墙的低周反复加载试验对Bouc-Wen模型参数识别的效果进行了验证。模型参数识别得到的滞回曲线和算法效率与标准遗传算法识别的结果以及实验数据进行了对比,结果表明：所提出的方法显著提升了Bouc-Wen模型的识别精度与效率。该文所提出的方法可用来进行结构滞回模型的识别并用所识别的模型进行结构的非线性行为模拟。     

基于Bouc-Wen迟滞模型参数辨识的智能悬臂梁自适应控制

压电陶瓷是具有驱动特性与传感特性的智能材料。在飞行器设计方面,智能结构的应用越来越广泛。怎样有效控制智能结构的振动成为近年来的研究重点。智能结构本身具有迟滞特性,建立迟滞智能结构的数学模型,并准确辨识其参数成为智能结构控制的基础。首先建立基于Bouc-Wen方程的智能柔性悬臂梁数学模型,其次使用遗传算法对数学模型的未知参数进行辨识,并且在SIMULINK平台上使用基于Lyapunov稳定性的MARC自适应控制算法对悬臂梁的数学模型进行控制仿真验证。最后运用LABVIEW平台和实验仪器基于MARC自适应控制算法对悬臂梁进行振动控制实验验证。实验和仿真结果都证明MARC自适应控制能够有效控制智能悬臂梁的自由振动。     

比例参数在参数化工程图样生成中的应用研究

在开发AutoCAD的参数化设计软件中,不同比例工程图样的生成和布局设置存在字体和标注难统一的问题.论文中介绍了针对程序设计和图样生成来调用比例因子的方法,解决了CAD系统中字体、标注难统一,灵活布局困难的问题.保证了在任意比例下生成的工程图样,其中的文字高度和尺寸标注均符合国家标准的要求,并满足了灵活布置图面的要求.     

磁流变阻尼器MNS模型参数不确定性分析

磁流变阻尼器（Magneto-Rheological damper）因其优异的性能,在地震和风荷载下的结构振动控制中有广阔的应用。采用磁流变阻尼器进行结构控制时,建立相对精确的非线性模型是设计控制策略重要因素之一,也是保证对其进行数值分析时具有较高可信度的关键因素之一。从传统优化方法获得的确定性模型参数无法考虑由于磁流变阻尼器的现象学模型（phenomenological model）内在的不确定性,从而可能导致阻尼器模型出现不准确的预测。使用马尔可夫链蒙特卡洛方法,该研究对磁流变阻尼器的Maxwell Nonlinear Slider（MNS）模型的不确定性分析,并通过与现有200 kN足尺磁流变阻尼器试验结果,证明了概率模型能够更好地预测磁流变阻尼器在预定的正弦曲线位移和实时混合模拟的位移响应下的输出力和能量耗散,从而为进一步分析结构在磁流变阻尼器控制下的响应预测提供了更为有效的工具。     

基于遗传算法的磁流变阻尼器模型参数识别

优化技术是一种以数学为基础,可用来求解各种工程问题最优解的应用技术.本文利用磁流变阻尼器动态特性数据,采用遗传算法进行阻尼器模型参数识别优化过程,最终将得到的磁流变阻尼器模型参数用于土木工程结构振动控制研究.已建立的磁流变阻尼器的动力特性将在不同的电场强度和变化的位移幅度下进行测试,可以得到在不同位移和速度下恢复力的滞回曲线,建立Bouc-Wen模型.把根据试验得到的滞回曲线和使用遗传算法对模型参数进行优化的结果进行比较可知,这种模型的参数可以以十分小的误差得到优化.     

面向对象的参数化约束模型及其实现

运用面向对象理论对几何约束系统进行分析,用类来表示图元和约束,建立系统的类层次结构,提出一种面向对象的有向超图参数化表示模型,该模型具有有向超图的优点,同时易于用面向对象的程序设计方法实现。该方法将面向对象技术贯穿于系统分析、建模及其实现的全过程中,具有高效、可靠的特点。并且系统容易扩充与修改,特别适合于某特定行业的系列化产品的参数化CAD系统建模与程序实现。     

参数化设计方法在印刷机设计中的应用研究

介绍了参数化设计的概念、方法及参数化设计系统的功能，从印刷机的设计现状入手，分析了参数化设计方法在印刷机设计中应用的必要性和可行性，对参数化设计方法在印刷机设计及其它行业的应用作了展望。     

随机权网络稀疏正则化算法及其应用

随机权网络是一种有效的前馈神经网络(FNNs),尤其是内权和偏置值的随机选取极大地提高了网络的学习速率,并克服了其他学习算法的一些不足.但是,其在计算外权的过程中也存在着一些不足.我们就此不足提出了一个新的算法——稀疏正则化算法,并结合梯度投影算法给出了一种迭代解,进而提出了相应的参数选择方法和算法终止准则.实验证明所提出的算法的优势,尤其是当隐层神经元数较多和训练样本较大时,所给出的算法具有明显的优势.     

参数化技术在城市家具设计中的应用研究

目的研究参数化技术在城市家具设计中的应用,为其发展和实践提供启示及借鉴。方法从概念、特点、技术3个方面对参数化技术进行概述,提出在城市家具中使用参数化技术的设计策略,并结合实践案例论证其可行性。结论数字化时代下,将参数化技术合理运用于城市家具设计中,在设计整合性和实施经济性方面,均具有重要的实践意义。     

桥梁新型横向金属阻尼器研究

基于桥梁对横向金属阻尼器的抗震性能需求,在现有钢阻尼器研究成果的基础上,提出了一种适用于桥梁横向的新型金属阻尼器。然后阐明其力学性能,并提出了金属阻尼器的优化设计方法。最后,制作金属阻尼器试件进行了拟静力试验。研究结果表明,新型金属阻尼器具有很好的滞回耗能特性,滞回模型可采用等效双线性模型,同时具有很大的位移能力(漂移率大于50%),并且能够很好地适应地震过程中复杂的接触条件,不同三角形钢板具有很好的同步性。