基于子结构技术和Landweber迭代正则化的载荷识别

为解决大型复杂结构上的载荷识别问题,提出了一种基于子结构减缩技术和Landweber迭代正则化的载荷识别方法,将模型减缩技术中的子结构分析方法应用于动态响应的求解,基于Landweber迭代正则化来解决载荷识别过程中的不适定性问题.通过对比例车体模型的数值仿真分析,并与传统的Tikhonov正则化方法进行对比,其结果表明:该方法不仅能准确识别作用在比例车体上多种形式载荷,而且其抗噪性和鲁棒性均明显优于Tikhonov正则化方法.     

正则化技术在状态空间载荷识别中的应用

针对载荷识别问题中的不适定性,提出了一种基于局部最小准则(local minimum criterion,简称LMC)的正则化技术处理方法。通过对线性系统离散状态空间方程的研究,建立了基于该正则化技术的状态空间载荷识别数学模型。仿真结果表明,该方法能有效地识别出载荷且计算效率较高,并结合数值试验结果分析研究了测点数、采样时间间隔和激励力频率因素对识别结果的影响,为载荷识别的高精度提供参考     

基于非负贝叶斯正则化的冲击载荷光纤识别法

针对目前冲击载荷识别中存在的传感器质量不可忽略和识别结果带有负分量问题,提出基于非负贝叶斯正则化的复合材料结构冲击载荷光纤识别方法。首先,将光纤布拉格光栅（fiber Bragg grating,简称FBG）传感器集成于复合材料筒舱结构上,获取其动态响应信号;其次,建立冲击载荷识别模型,将冲击载荷识别问题表示为时域离散的反卷积问题;最后,考虑到冲击载荷的非负特性,通过贝叶斯层次化建模获得其后验概率密度函数,最大化概率密度函数得到冲击载荷的最大后验概率解。结果表明,FBG传感器可以较好地实现多个传感点冲击响应的同步测量,非负贝叶斯正则化方法可以有效地克服传统Tikhonov正则化的不足,自适应确定算法参数,消除没有物理意义的负分量,使得重建的冲击载荷时间历程与实际历程相吻合。     

基于Green函数和正则化的动态载荷识别方法

在载荷识别过程中由于结构矩阵的病态特性以及测量噪声的影响,常规最小二乘法往往失效。针对这一问题,采用正则化方法进行载荷识别。载荷在时域内可用一系列脉冲来表示,系统的响应是载荷与单位脉冲响应函数的卷积分。通过对载荷反演模型剖析,指出该病态问题的本质,提出了相应的正则化求解方法。基于Morozov相容性原理,采用一种新的选取正则化参数的准则分别进行了单输入单输出和二输入二输出系统的载荷识别。仿真结果说明该识别方法是有效的,可以得到满足工程要求的稳定近似解。     

基于子结构分析的动态载荷和模型参数复合反演研究

针对结构特征参数、输入激励和输出响应等信息不完备的系统,基于子结构方法提出一种时域内动态载荷和模型参数复合反演的方法。首先,将结构划分成不同的子结构,对存在动态载荷的子结构建立有限元模型,该子结构与其他部件之间的连接关系采用等效的界面力代替。采用Green核函数法建立识别该子结构所受动态载荷的正问题模型,利用正则化方法实现时域内动态载荷的稳定识别。然后,在已识别载荷的基础上建立整体结构的有限元模型,通过非线性最小二乘法实现结构的未知模型参数的识别。数值算例表明,在响应存在测量噪声的情况下,所述的复合反演方法能够有效稳定地实现动态载荷和模型参数的复合反演。     

基于改进函数拟合法的冲击载荷识别研究

冲击载荷识别在结构设计、振动控制、健康监测等领域具有重要作用.基于经典Tikhonov正则化的冲击载荷识别方法存在识别精度、稳定性等方面存在一定的局限,近年来兴起的函数拟合法为冲击载荷识别提供了新的思路.根据冲击载荷的稀疏性质以及考虑冲击载荷的加载、卸载过程,提出基于半余弦函数拟合的冲击载荷识别方法,通过遗传算法优化半...     

基于矩阵摄动的随机结构动态载荷识别技术

基于矩阵摄动和正则化方法提出一种随机结构动态载荷识别的分析方法。在时域内将动态载荷表示为时间和随机参量的函数,并以结构动力响应的卷积分关系式建立随机结构动态载荷识别的正问题。在离散化卷积分的基础上,利用基于泰勒展开的矩阵一阶摄动方法将随机结构的载荷识别问题转化为两类确定性反求问题,即结构随机参量取均值时动态载荷的反求和动态载荷关于各随机参量灵敏度的反求。当测量响应中带有噪声时,利用改进的正则化及L曲线方法克服反求过程中的病态性问题,实现两类确定性问题的稳定近似反求和动态载荷统计特征的有效评估。数值算例表明,针对随机结构该方法能稳定有效地实现动态载荷的识别和评估。     

基于广义正交函数和正则化的移动荷载识别法

为了识别桥上移动荷载,把车/桥系统抽象为承受一组移动荷载的简支梁,用有限元方法建立桥梁振动方程,根据测试的桥梁响应,由广义正交函数根据模态叠加原理确定模态响应及其导数,用正则化技巧得到稳定的识别结果。数值模拟和试验结果表明,该方法用于识别桥上移动荷载是有效的、可行的     

基于子结构模型剪切型框架结构损伤识别

提出了适用于剪切型框架结构的损伤定位和损伤定量识别方法。首先,用剪切型框架结构的运动方程和中心差分法确定子结构的划分方式;然后,根据子结构的输入输出关系和已知输入自回归移动平均(autoregressive moving-average with exogenous inputs,简称ARMAX)模型的对应关系,提出了利用子结构输入输出数据建立ARMAX模型的定阶方法;最后,利用子结构ARMAX模型系数向量的马氏距离来构造损伤识别指标,并选用受试者工作特征曲线下面积和Bhattacharyya距离进行损伤部位和损伤程度的识别。模拟算例和试验表明,提出方法能准确识别剪切型框架结构的损伤部位和损伤程度的相对大小,且具有较好的抗噪性能。     

基于反问题的正则化波束形成改进算法

基于反问题的正则化波束形成技术能以较高的计算效率得到稳健的声源识别结果。然而由于其正则化解中的正则化矩阵取决于低效的传统波束形成方法,使得基于反问题的正则化波束形成的声源识别结果精准度较低。为了在低信噪比环境下进一步提升其声源识别性能,基于Tikhonov正则化一般形式解提出一种双重迭代优化算法。该算法基于延时求和波束形成算法与互谱运算构造出新的正则化矩阵,并结合迭代方法对新正则化矩阵和波束输出进行优化,最终以较少的迭代步数经两次迭代运算有效提高了声源识别精度和稳定性。最后,通过数值仿真和实验算例,进一步验证了双重迭代优化算法的可行性和有效性。     

Regularization parameter optimization based on the constraint of Landweber algorithm for electrical capacitance tomography

Image reconstruction algorithms play an important role in practical applications of electrical capacitance tomography. In the present paper, a combined image reconstruction method is proposed, which takes the results of Landweber algorithm as the constraint condition of Tikhonov algorithm's regularization parameter, calculates the regular parameter, inverts the inverse matrix of sensitivity matrix, and finally obtains the dielectric constant distribution; thus, reconstructed images with improved clarity were obtained. Simulation test are carried out to evaluate and analyze the proposed method from image error, correlation coefficient, image reconstruction time, and anti-noise ability. The results revealed that the Tikhonov regularization algorithm had excellent anti-noise ability; thus, it significantly improved the clarity of reconstructed images and clearly distinguished the multi-phase flow pattern and distribution.     

基于ANSYS有限元的结构载荷识别

复杂结构的分布载荷一直是工程应用中载荷识别的难点.推导了基于广义正交多项式的随机载荷识别模型,并且通过ANSYS有限元法对复杂结构的载荷识别进行了验证,为复杂结构动分布载荷识别提供了一种新的理论和方法.     

基于结构动态响应的载荷识别研究

研究了基于系统动态响应来识别结构输入力的求解方法。分析实例悬臂梁结构的结构动力学方程以及物理数学方程,通过MATLAB仿真算例进行特征值求解,模态响应以及动态响应研究,对比有限元分析获得结构的响应结果;利用系统动态响应进行傅里叶变换和傅里叶逆变换得到输入力的时域形式,对获得的载荷结果进行识别算法分析,并且对比结构的输入力载荷。识别结果表明,这种方法对于正弦波输入力具有良好的识别效果,误差达到0.09%,能为二维结构,甚至三维结构载荷识别提供参考。     

产品标准化与规范化技术的研究

产品结构重组是实施计算机集成产品工程的技术基础,产品的标准化与规范化技术是产品结构重组的重要内容。介绍了产品标准化与规范化的内容及工作步骤。     

基于迭代学习控制的起落架加载系统

针对起落架加载系统存在多余力,且多余力严重影响加载系统的精确度,同时为提高加载系统的性能,介绍了起落架加载系统的工作原理,对其建立完整的数学模型,分析了多余力产生的机理。基于迭代学习控制算法提出加载系统控制方案,对采用迭代学习控制的前后的模型进行仿真分析,结果表明,迭代学习控制算法能够有效的抑制加载过程中的多余力,提高加载系统性能。     

载荷影响下的机电阻抗协整结构损伤识别方法

针对滚动轴承早期故障特征信息十分微弱难以提取以及可调品质因子小波变换(tunable Q-factor wavelet transform,简称TQWT)参数设置依赖使用者经验的问题,提出改进的TQWT的滚动轴承早期故障诊断方法。首先,设定Q因子的区间范围,利用TQWT对滚动轴承故障振动信号进行分解得到若干个分量;其次,对各分量进行包络导数能量算子解调,在能量谱中根据特征频率强度系数这一指标自适应地确定TQWT的最佳分解参数,实现对故障信号的最优分解;最后,通过对最佳分量的包络导数能量谱分析即可准确地提取到轴承故障特征信息。通过对仿真信号、实验数据以及工程案例分析表明,该方法能够有效提取滚动轴承早期微弱故障特征并准确判断出滚动轴承故障类型,具有一定的工程应用价值。     

载荷影响下的机电阻抗协整结构损伤识别方法

高频机电阻抗(electromechanical impedance, 简称EMI)方法利用粘贴在结构表面的压电传感器(piezoelectric transducer, 简称PZT)进行主动激励,通过连续监测和分析PZT机电导纳信号的变化评估结构的健康状态;然而EMI方法容易受到环境工况变化的影响,导致结构损伤的误报。针对此问题,采用时间序列协整方法处理及消除结构工作载荷对阻抗谱特征信号的影响。该方法是基于结构动荷载作用下PZT阻抗谱导纳信号的非平稳特征,将动荷载影响下的阻抗谱非平稳时间序列经线性组合变换成平稳时间序列,根据得到的协整余量序列有效判断结构的健康状态。为验证该方法的有效性,开展了动应力影响下铝梁结构的螺栓松动损伤识别实验。结果表明,协整消除了动态应力对EMI方法的影响,当铝梁内存在持续变化的应力时,仍可以准确识别螺栓松动。机电阻抗协整方法能够消除结构健康监测中荷载作用的影响,及时准确地进行结构损伤识别。