转动悬臂梁自由振动分析的人工参数法

分析转动悬臂梁的自由振动问题,通过综合运用解析法和数值方法解决悬臂梁振型函数过于复杂的问题.由于系统本身具有不能忽略的几何非线性因素,使所得到的系统的控制方程为一个强非线性方程.通过引入人工参数的方法,得到系统自由振动的一阶近似解.与采用数值方法得到的系统的自由振动曲线比较表明,采用人工参数法所得到的一阶近似解有较好的精度.     

基于HHT的非线性振动系统参数识别研究

该文采用Hilbert-Huang变换（HHT）对时变阻尼自由振动系统以及常见的Duffing振动系统和Van der Pol振动系统进行参数识别。首先通过经验模态分解将振动信号分解为自由振动信号和强迫振动信号,通过经验包络法得到分解后信号的振幅包络线和瞬时频率。进而使用瞬时振幅及瞬时频率通过最小二乘法估计得到振动方程的各项参数。与小波识别结果进行对比,数值算例表明Hilbert-Huang变换可以有效地识别时变阻尼自由振动以及Duffing振动系统和Van der Pol振动系统的时变参数并且有较高精度。     

基于小波变换的时变及典型非线性振动系统识别

用Morlet小波变换方法对时变振动系统和典型非线性振动系统进行参数识别。首先,通过Morlet小波变换提取振动响应的小波脊线,从而获得瞬时频率和瞬时幅值,然后,通过最小二乘曲线拟合即可估计系统的非线性阻尼和刚度系数。分别以时变阻尼自由振动系统、达芬有阻尼非线性简谐振动系统和范德波尔非线性自由振动系统为例子来说明小波变换方法对识别时变振动系统和非线性振动系统的有效性。     

非线性阻尼非线性刚度隔振系统参数识别

针对同时含有非线性刚度、非线性阻尼的振动系统,提出了两类参数识别方法。第一类方法是基于非线性振动系统中的振幅跳跃现象,通过跳跃点的测量得出振幅跳跃点的激励频率和幅值,用谐波平衡法识别出非线性振动系统的非线性刚度、非线性阻尼参数。第二类方法是涉及时域响应,通过希尔伯特变换获得非线性系统自由振动的响应幅值和相角,结合双非线性振动系统在瞬态激励下的解析解,获得系统的非线性刚度和阻尼。以非线性刚度非线性阻尼隔振系统为例,通过数值模拟对给出的两类参数识别方法加以验证,并对结果进行较比,识别参数相吻合。可以为实验条件下,含非线性刚度、非线性阻尼隔振系统的参数识别提供理论指导。     

从结构平稳随机响应中识别模态参数的多输入多输出时域方法

本文讨论了从受平稳随机激励的结构的响应中识别振动参数的多输入多输出时域方法.提出了把随机减量法和多参考点复指数时域法加以结合,由随机减量法从结构平稳随机响应中得到多组自由响应,用多参考点复指数方法同时处理这些自由响应,以识别出模态参数.本文方法和Ibrahim,S.R.提出的把ITD和随机减量技术结合的方法相比,能识别后者可能遗漏的重频或密集频率,且有较高的精度.     

Winkler地基上有限长梁非线性自由振动

基于经典Winkler地基模型及Euler-Bernoulli梁理论,考虑梁的几何非线性效应,运用Newton 第二定律建立了弹性地基上有限长梁的非线性运动方程.采用Galerkin 方法对运动方程进行一阶模态截断,进而利用多尺度法求得了该系统自由振动的一阶近似解.揭示了两端简支梁的非线性自由振动特性,分析了弹性模量、长细比及地基刚度系数等参数对系统固有频率的影响.并通过该系统的位移时程曲线,分析了阻尼对弹性地基上梁运动特性的影响.     

二自由度参数振动自由响应逼近

对二自由度参数振动问题,应用反馈调制概念,将参数振动的自由振动响应表示成为以振荡频率和参数激励频率的线性组合,用矩阵三角级数进行逼近。应用谐波平衡,将二自由度参数振动方程转化为无限阶线性代数方程组;从齐次方程非零解得到特征方程,通过数值解得到主振荡频率;引入归一化模态,求解出模态、系数矩阵及自由响应通解,由初始条件确定自由响应的任意常数;定义一个计算误差函数,将该方法和龙格-库塔法进行比较,当逼近级数项数大于一定项时,计算误差值比龙格-库塔法要小的多。因此,所给的矩阵三角级数表达为二自由度参数振动自由响应逼近提供了一种有效的解析分析工具,它具有理论研究和工程应用的价值。     

基于矢量图的力状态映射法辨识参数误差分析

力状态映射法被常用于辨识非线性连接结构的等效动力学参数,该方法需要用到实验仪器测量得到或者经过微分或积分计算得到的激励力、速度、位移、加速度等数据。而往往这些数据的相位会出现失真,这会直接导致通过力状态映射辨识得到的系统参数出现误差。用矢量图法计算得到了单自由度系统在强迫振动和自由振动两种情况下出现测量数据或计算数据小幅度相位失真时的误差计算公式,结果表明这种小幅度相位失真对系统阻尼系数的影响明显大于对系统刚度系数的影响,且当激励力频率等于固有频率时辨识参数的误差最小。     

复杂边界条件圆柱壳自由振动特性分析

提出一种半解析法来分析圆柱壳结构自由振动特性。将圆柱壳壳结构在轴向方向分解为若干壳段,用沿轴向的Jacobi多项式和沿周向的Fourie r级数来表示各个壳段的位移函数,并采用罚参数法对圆柱壳结构的边界条件和壳段间的连续性条件进行模拟;最后,基于Rayleigh-Ritz法求得圆柱壳结构的自由振动频率。研究表明,该方法具有较好的收敛性,与公开发表文献一致性较高,研究成果可为复杂边界条件下圆柱壳结构自由振动特性分析提供数据积累和方法依据。     

非线性集总参数振动系统的一个非参数识别方法

本文给出一个比较简单的非参数识别方法,用于识别广泛的一类非线性集总参数振动系统的非线性(包括线性,下同)特性。方法的要点是用若干个幂级数来表示系统的非线性特性,然后用回归——最小二乘法确定该幂级数的未知系数。系统各集中质量的加速度、速度和位移的强追响应或自由响应假定为已知。在自由响应的情况下,如果知道系统的总质量,则亦可识别出各个质量的大小。文中通过两个计算实例说明本方法在响应数据中包含噪声干扰时的识别精度。与本领域内目前已知的方法相比,本方法更为通用且简单。     

一种新的非线性系统脊骨线提取方法

脊骨线对于非线性系统的判断、描述和参数识别,具有重要的意义;而现有的脊骨线提取方法大多理论上较为复杂,且有局部线性化误差较大、数据波动剧烈等问题,限制了工程应用。提出一种新的非线性系统脊骨线提取方法,该方法利用非线性系统自由振动响应的一次谐波分量,计算谐波信号峰值点的瞬时频率,可以方便地提取脊骨线;这种新的非线性系统脊骨线提取方法理论明确、简单,计算方便,易于工程应用。通过三个数值算例说明了该方法的有效性,同时将此方法应用于非线性描述,并综合讨论了非线性描述的几何方法;并基于此方法进行了非线性系统参数识别,取得了良好的效果。     

非线性参数结构系统的参数识别

本对基于时域信息的非线性参数系统参数识别问题进行了研究。首先提出了一种非线性参数系统的分类方法。然后对非线性参数系统的参数化问题进行了讨论：本提出用NEWTON RAPHSON方法进行非线性参数系统识别方程的求解，并用埃特金加速法提高迭代收敛的速度。章的最后以剪力墙参数的识别问题为例演示了本所提方法的有效性。数值算例表明，识别结果的精度和识别耗时对参数初值的选取并不敏感。     

混沌激励下振动系统的非线性参数识别

本文对基于时-频相结合的非线性振动系统的参数识别问题进行了研究。首先建立含非线性参数单自由度振动系统的力学模型,将已知非线性系统产生的混沌响应作为该系统的激励, 假定其响应有若干不稳定的周期轨道组成,从混沌响应的状态空间中提取出近似周期轨道, 采用谐波平衡法识别出系统的参数,然后对识别出的参数进行误差分析。最后通过数值模拟,验证了混沌信号作为激励源对非线性系统进行参数识别的可行性。     

磁流变阻尼器参数辨识方法研究

应用修正的Dahl模型,通过能量积分分批识别出不同电流下的参数,确定参数与电流的关系。提出的参数辨识方法,将含有滞迟环节的非线性参数识别转化为线性识别问题,达到了较高的识别精度。     

An adaptive algorithm for nonlinear system identification

There are several methods — fixed, adaptive, recursive — for the identification of linear and bilinear systems from input-output measurements that are noisy. However, literature is rather scarce as far as such techniques are concerned for the identification of nonlinear systems. The objective of this paper, therefore, is to suggest an iterative technique for the identification of nonlinear system parameters from measurements that are noisy. This technique requires the transformation of a nonlinear system in the state variable form into an input-output autoregressive moving average exogenous (armax) model. The pseudo linear regression algorithm, which has been extensively used for the identification of linear systems, can then be used to identify the nonlinear system parameters. Using this technique simulation studies were carried out which, indeed, confirm the efficacy of the method.     

系统非线性参数识别的松驰法

研究了非线性参数系统模型的识别问题,通过引入求解线性方程的松驰法思想,构造了一类新的迭代识别算法。算例表明此方法具有很好的参数识别精度,并且具有概念清楚,易于编程等特点,为非线性系统模型参数的识别问题提供了新的思路。     

基于函数连接神经网络的传感器Hammerstein模型辨识研究

针对非线性动态传感器模型辨识问题,提出利用函数连接神经网络算法对非线性系统的Hammerstein模型进行一步辨识的方法。以多项式逼近传感器中的静态非线性环节,同时结合动态线性环节的差分方程,建立关于直接输入输出的离散数据表达式,利用改进FLANN训练求解Hammerstein模型参数。采用变学习因子的方法对FLANN算法进行改进,提高了收敛速率和稳定性。实验结果表明,该辨识方法简单有效且具有更快的收敛速度。     

Stochastic nonlinear free vibration of laminated composite plates resting on elastic foundation in thermal environments

This paper presents the nonlinear free vibration analysis of laminated composite plates resting on elastic foundation with random system properties in thermal environments. System parameters are modeled as basic random variables for accurate prediction of system behavior. A C ⁰ nonlinear finite element based on HSDT in von Karman sense is used to descretize the laminate. A direct iterative method in conjunction with first-order perturbation technique is outlined and applied to solve the stochastic nonlinear generalized eigenvalue problem. The developed stochastic procedure is successfully used for thermally induced nonlinear free vibration problem with a reasonable accuracy. Numerical results for various combinations of boundary conditions, geometric parameters, amplitude ratios, foundation parameters and thermal loading have been compared with those available in literature and an independent MCS. Some new results are also presented which clearly demonstrate the importance of the randomness in the system parameters on the response of the structures.     

基于改进最小二乘步骤的NARMA模型辨识非线性时变结构系统

基于时变非线性自回归滑动平均模型利用改进的递推最小二乘算法提出一种用于非线性时变结构系统辨识的方法。利用线性变换将非线性时不变结构系统的动力学模型转化为非线性自回归滑动平均模型,然后将非线性项展开为系统输出数据的多项式的形式。利用短时时不变假设,通过改变模型的参数跟踪系统参数的变化,将非线性时变系统的辨识问题转化为线性时变系统的辨识问题,再利用改进的递推最小二乘算法实现对非线性时变结构系统的辨识。最后通过一个具有非线性时变刚度的三自由度结构系统的仿真算例表明,该方法可以有效地辨识非线性时变结构系统。     

Stochastic linearization method with random parameters for SDOF nonlinear dynamical systems: prediction and identification procedures

This paper describes firstly, the calculation of the Power Spectral Density Function (PSDF) for the stationary response of SDOF nonlinear second-order dynamical systems excited by a white or a broad-band Gaussian noise, and secondly, the identification of a single-degree-of-freedom (SDOF) nonlinear dynamical second-order dynamical system driven by a broad-band or a colored Gaussian noise. The two aspects are based on the use of a stochastic linearization method with random parameters which is an efficient way of approximating the PSDF. The gain obtained by this method is shown on a SDOF nonlinear dynamical system. In addition, it is shown that the stochastic linearization method with random parameters is an efficient approach for identifying a SDOF nonlinear dynamical system.