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基于区间B样条小波有限元的移动荷载识别 总被引:1,自引:0,他引:1
小波有限元以区间B样条小波尺度函数为插值函数构造小波有限元单元,并通过单元转换矩阵建立小波空间与物理空间各参数之间的关系.采用动态规划法与Tikhonov正则化法识别移动荷载,避免了直接处理反问题时的振荡与数值计算病态解等问题.算例采用所测得的部分离散点的动态响应数据为已知信息,验证了小波有限元的优越性及小波的多尺度特... 相似文献
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简支梁桥与多跨连续梁桥上移动荷载的识别与参数分析 总被引:2,自引:0,他引:2
移动车辆荷载反复作用会导致桥梁疲劳损伤甚至破坏,移动荷载识别是桥梁健康监测的重要措施之一。采用样条函数逼近法对简支梁桥与多跨连续梁桥上的移动荷载进行识别和参数分析。基于模态叠加法和梁固有振动的精确解,建立了移动荷载作用下简支梁和连续梁的运动方程;利用样条最小二乘法逼近桥梁应变响应,由样条数值微分求得响应导数;再通过Tikhonov正则化方法结合奇异值分解技术得到了荷载识别的正则解。对一简支梁和一三跨连续梁进行了数值仿真,并对一些影响因素进行了参数分析。利用已有的试验数据验证了方法的可靠性。结果表明,样条函数逼近法能有效地识别简支梁与连续梁桥上的移动荷载,具有很强的实用性和抗噪性能;而且简支梁桥上的荷载识别精度和抗噪性能高于连续梁桥;利用Tikhonov正则化方法可得到荷载识别的稳定解,并有利于提高识别精度,降低对噪声的敏感性。 相似文献
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本文仅以损伤因子为优化变量,提出一种结构损伤和荷载同步识别的方法。首先通过时域荷载识别的方法将未知荷载转化为损伤因子的函数,将近似荷载作用下的结构响应和实测响应的平方距离作为目标函数,从而降低了需要识别未知参数的数目;然后在目标函数的计算过程中,利用虚拟变形法(VDM)可进行结构快速重分析的思想,快速构造给定损伤因子下系统的脉冲响应,避免每步迭代重新集装系统矩阵,并通过荷载形函数方法进一步提高荷载识别的效率;最后利用二次多项式插值近似结构每个时刻的响应方法和推导对应目标函数的梯度表达式来提高优化搜索的速度。本文利用刚架模型进行数值模拟,准确识别了结构中柱子单元刚度损伤、附加质量以及梁上的未知移动荷载,并通过一个悬臂梁试验进一步验证所提出方法的准确性和可行性。 相似文献
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在动态荷载识别中常常由于矩阵的病态性影响识别的精度,利用有限元理论中的形函数逼近荷载曲线,将识别离散的荷载历程转化为计算有限的形函数权重,从而显著改善反卷积法识别荷载中存在的采样时间长或采样频率高时数值求解困难的问题;并能改善反问题的病态性,提高对噪音的鲁棒性。一个连续梁的数值算例比较验证了该方法在5%的高斯噪声影响下能精确地识别未知荷载。悬臂梁试验中,通过实测的结构动态响应,在移动时间窗内利用荷载形函数方法可以实现激励的在线识别。 相似文献
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摘 要:针对传统波谱单元法(SEM)只能用于求解节点集中荷载作用下结构动力响应问题的不足,提出了一种通过计算地震等效波谱节点荷载求解桁架结构地震响应的方法。基于虚功原理,利用波谱形函数积分得到地震等效波谱节点荷载的显式表达式,通过修改波谱单元法中单元刚度矩阵的波数,考虑了阻尼对结构动力特征的影响,采用数值拉普拉斯(Laplace)变换替换快速傅立叶(FFT)变换,回避了传统波谱单元法中FFT的周期性问题。利用地震荷载等效后的波谱节点荷载对三维空间桁架结构进行地震响应分析,结果表明,采用本文的方法能方便的计算桁架结构的地震等效波谱节点荷载,精确求解结构的地震响应,与传统有限元法(FEM)相比,大大减少计算单元数量,提高计算精度,且便于编程计算。 相似文献
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提出了基于广义Morse小波和经验小波变换的移动荷载作用下结构时变频率识别方法。首先介绍了经验小波变换技术和广义Morse小波特性,采用经验小波变换对结构响应信号进行分解,对分解得到的不同经验模式成分采用广义Morse小波分析,提取信号小波脊线识别结构瞬时频率。用一个数值算例验证了方法的有效性和精度。随后设计了一个移动小车通过钢板梁的模型试验,采用该方法识别其时变频率并与有限元计算结果进行对比分析,进一步验证方法的效果。 相似文献
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针对于随机荷载作用下动响应为约束的结构材料优化问题,基于结构拓扑优化思想,提出了一种变动响应约束的结构材料优化方法。采用分式有理式和幂函数识别结构材料单元特性参数,以微观单元拓扑变量倒数为设计变量,导出了频率及振型对微观单元设计变量的一阶导数,进而得到了随机荷载作用下结构均方响应的一阶近似展开式。结合变约束限的思想,建立了以结构质量作为目标函数,均方响应作为约束条件的连续体微结构拓扑优化近似模型,并采用对偶方法进行求解。对典型结构进行了考虑单个和多个动响应约束的结构材料优化设计,优化所得结果验证了该方法的有效性和可行性。 相似文献
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Kun Li Xu Han Chao Jiang Dequan Zhang 《Inverse Problems in Science & Engineering》2017,25(9):1323-1342
A new approach based on shape function method of moving least square fitting (SFM_MLSF) and polynomial selection technique is proposed in this paper for distributed dynamic load identification. The distributed dynamic load is represented as a product of spatial distribution function and time history, and the two parts are assumed to be independent. The modal transformation of structural dynamic equation throws light on the fact that all modal loads share the same form with the distributed dynamic load in time domain. As the structural modal parameters are known, the time history of dynamic load can be precisely identified through SFM_MLSF method which approximates the local dynamic load with shape functions in the moving supporting time domain. Then, the spatial distribution function of the load is substituted as a series of basic functions, and the identification of distribution function is transformed into a linear fitting problem. Through polynomial selection technique based on error reduction ratio, the significant components are picked out from the basis function responses, which greatly improves stability and precision of the load distribution function. During the inverse analyses of both the time history and distribution function, appropriate regularization methods are still applied to overcome the unavoidable ill-conditioned problem. Numerical examples demonstrate the validity and accuracy of the proposed method. 相似文献
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基于BP神经网络的桥上移动荷载分阶段识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
移动荷载识别可作为桥梁损伤机理研究的基础,同时为交通规划提供可靠的车载信息。提出了一种基于BP神经网络的桥上移动荷载的分阶段识别新方法。建立了桥梁有限元模型和2自由度5参数车辆模型,模拟生成了神经网络训练样本。采用分阶段识别技术,分步识别了桥上车辆的位置、速度和荷载。在神经网络设计中,利用正交设计法选择训练样本集,采用正则化方法对误差性能函数进行修正,并采用遗传算法对初始权进行了优化。数值仿真了一简支梁桥的移动车辆荷载识别,并通过模型试验进行了验证。结果表明:所提出的方法能够在线、实时地识别桥上移动车辆荷载,识别精度高、收敛速度快,且具有较强的鲁棒性和抗噪能力。 相似文献
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系统响应可表示为单位脉冲响应函数与激励载荷的卷积,将其离散化一组线性方程组,则载荷识别问题即转化为求解线性方程组的反问题。针对响应中带有噪音时载荷识别的困难,提出了联合奇异熵去噪修正和正则化预优的共轭梯度迭代识别方法。一方面对含噪信号进行基于奇异熵的去噪处理,提高反问题求解中输入数据的精度。另一方面利用正则化方法对共轭梯度迭代算法进行预优,改善反问题的非适定性。由于从输入的响应数据去噪和正则化算法两方面同时改善动态载荷识别反问题的求解,因此可以有效地抑制噪声,提高识别精度。通过数值算例分析,表明在不同的噪声水平干扰下,其识别精度均优于常规的正则化方法,能够实现有效稳定地识别动态载荷。最后通过实验研究进一步验证了该方法的正确性和有效性。 相似文献
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