基于子空间法与子结构法时变结构连接处的物理参数在线辨识

结构系统连接处的物理参数对于系统建模具有极其重要的影响,如何准确合理地辨识出结构系统连接处的物理参数一直是人们研究的热点,也一个存在相当大难度的问题。一般利用传统的子结构法进行参数辨识,还仅局限于针对非运动状态下系统结构连接处的物理参数识别问题。文中在传统子结构法的基础上,提出一种计算结构系统在运动状态下连接处时变物理参数在线辨识方法,这种方法分两步对系统进行辨识。首先利用子空间法实时辨识出时变结构系统的特征值与特征向量,然后利用辨识出的特征值与特征向量以子结构法为基础在线辨识出连接处的物理参数。通过改变子空间法的Hankel矩阵的分解方法提高计算速度。文中仅用响应数据形成子空间法的脉冲响应矩阵。通过仿真分析验证方法的有效性。     

数控机床进给单元滚动结合部轴向动态特性参数识别

针对现有结合部参数识别方法不能精确识别装配状态下数控机床进给单元滚动结合部动态特性参数问题,提出进给单元装配状态下滚动结合部轴向动态特性参数识别方法。将丝杠简化为弹性杆件以建立简谐力作用下丝杠及工作台的轴向振动方程,基于该方程建立结合部轴向刚度与阻尼参数识别模型;通过实验测量丝杠支撑点间距离、简谐激振力频率及幅值、丝杠轴端截面轴向振动速度幅值等参数建立识别方程组;基于遗传算法优化求解该方程组,识别出滚动结合部轴向动态特性参数。以自行研制的滚珠丝杠进给实验台为研究对象,基于该方法对其左、右端轴承组及滚珠丝杠副结合部轴向刚度、阻尼参数进行识别,并对识别结果的正确性进行实验验证。结果表明所提方法正确、有效,丝杠轴端截面轴向振动速度幅值的理论计算值与实验测试值绝对误差在7.7μm/s以内,参数识别精度较高。     

一种非稳态环境激励下线性结构的模态参数辨识方法

假定任意随机激励信号由白噪声与非白噪声信号组成,由此导出线性结构响应之间的相关函数由两部分组成,一部分与脉冲响应具有相同的数学形式,另一部分为其它形式.利用模态分解法的基本原理,把相关函数分解为各个模态函数的叠加与余项之和.这样,第一部分信号已经分解为不同的模态函数,第二部分中的周期信号也变成了模态函数.这就把非稳态环境激励下多自由度线性结构系统的模态参数辨识问题转化为类似于已知各个单自由度系统的脉冲响应进行参数辨识问题.理论和模拟实验及斜拉桥模型参数辨识实例表明,已成功地利用模态分解法进行非稳态环境激励下多自由度线性结构系统的模态参数辨识.其主要优点:一是无论是白噪声激励、稳态随机激励还是非稳态随机激励,仅根据结构的响应辨识线性结构的模态参数;二是能有效地识别出环境激励中的周期成分.     

从单点响应识别多点周期性冲击载荷

在已知脉冲响应的基础上,利用周期性冲击载荷的时序特征给出从单点响应识别多个载荷的时域方法.为改善系数矩阵的性态,提高求解精度,使用能量集中的正交基函数展开冲击载荷,同时为避免不完备函数基产生大的识别误差,通过参数优化使基函数具有一定的自适应性.基函数的参数优化增强了有限数量基函数对冲击载荷的匹配能力.针对一个扭转振动模型的载荷识别问题,研究了所提方法的辨识性能.仿真结果表明该方法具有较好的识别精度,而识别精度与激励载荷对观测信号的贡献大小有关.     

非稳态环境激励下线性结构的模态参数辨识

假定任意随机激励信号由白噪声与非白噪声信号组成，由此导出线性结构响应之间的相关函数由两部分组成，一部分与脉冲响应具有相同的数学形式，另一部分为其它形式，利用模态分解法的基本原理，把相关函数分解为各个模态函数的叠加与余项之和，这样，第一部分信号已经分解为不同的模态函数，第二部分中的周期信号也变成了模态函数，这就把非稳态环境激励下多自由度线性结构系统的模态参数辨识问题转化为类似于已知各个单自由度系统的脉冲响应进行模态参数辨识问题，理论和模拟实验表明，本文成功地利用模态分解法进行非稳态环境激励下多自由度线性结构系统的模态参数辨识，其主要优点是，无论是白噪声激励，稳态随机激励还是非稳态随机激励，仅根据结构的响应不仅能辨识线性结构的模态参数，而且能有效地识别出环境激励中的周期成分。     

Spark云计算平台下的结构物理参数辨识

结构物理参数辨识是结构损伤识别的一个关键问题。针对结构物理参数辨识精度不高、海量数据处理计算效率低下和在单机环境下运算资源不足的问题,提出一种云平台下改进并行化多粒子群协同优化算法(IPMPSCO)的结构物理参数辨识方法。在云计算平台下,引入Apache Spark云计算平台的弹性分布式数据集RDD,对传统多粒子群协同优化算法(MPSCO)的结构物理参数辨识进行分布式并行化改进。为了验证所提方法的准确性和处理海量数据的能力,在8节点的云计算集群上对一个30层框架数值试验和一个7层钢框架试验进行结构物理参数辨识。结果表明,所提方法具有良好的精度和稳定性,在执行效率上优于单机,且具有较好的并行能力。     

直线导轨进给机构动态特性参数测试方法

依据机械阻抗原理,提出一种有限元计算与实验测试相结合的方法,确定带滚珠丝杠副的直线导轨进给机构的动态特性参数.把进给机构分为三个子结构建立其动力学模型,利用有限元谐响应方法计算单个部件上测点之间的频响函数;通过实验测定装配后的结构上测点之间的传递函数;应用频响函数识别法求解进给机构在三个方向上的刚度和阻尼参数.将识别出...     

基于DNN整机建模的滚珠丝杠进给系统关键结合部动态特性参数辨识EI北大核心CSCD

针对滚珠丝杠进给系统关键结合部动态特性参数的辨识精度不高等问题。提出利用可表征结合部动态特性参数与整机固有频率之间映射关系的深度神经网络(deep neural network, DNN)建立进给系统整机的等效动力学模型;结合进给系统固有频率的DNN预测值与实验模态分析值,采用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法对进给系统关键结合部的不同方向的刚度、阻尼参数同时辨识。以自行设计制造的进给系统实验台为实例进行整机建模、实验、参数辨识等分析;最终的辨识结果达到很高精度,说明该方法是可行、有效的。     

基于频响函数法的固定结合部参数辨识研究

针对频响函数法在辨识固定结合部参数时由于实验噪声引起的不适定问题,提出对结合部模型中各参数单独分析、单独辨识的方法。利用频响函数法建立固定结合部模型,辨识模型参数时先通过遗传算法寻优得到的结合部参数作为初值,仅改变其中某一参数的大小对整体结构进行模态分析,确定该参数在每一阶模态处的灵敏度。在最灵敏的模态处辨识该参数,以此类推辨识出所有结合部参数。仿真与实验结果表明,采用该方法辨识的结合部参数所预测的整体结构的频响函数曲线与实验测试的频响函数曲线的一致性较好,结合部参数辨识结果具有较高的精度。     

基于信息熵与谱有限元法的传感器优化布置

为从测量数据中获得尽可能多信息,减少待识别模型参数的不确定性,提出面向结构模型参数识别的传感器优化布置方法。为避免用静态形函数传统有限元方法建模对结构动力特性及传感器优化布置影响,采用高精确动力学法即谱有限元法对结构进行动力学建模。以结构模型参数识别结果的不确定性最小作为传感器优化布置准则,该不确定性程度通过信息熵标量指标量化,用贝叶斯统计系统识别法进行识别。采用整数编码遗传算法在所有可能的传感器配置组合中极小化信息熵指标,获得给定数目的传感器最优布置位置。通过弹性地基带弹性接头的周期管梁模型数值仿真及模型试验验证所提方法。     

基于理论建模和ARX模型的定位平台系统辨识

为了解精密定位平台的系统特性,建立了单输入双输出动力学模型,并设计相应的定位实验。对原始实验数据进行离散数据插补和归一化处理,在实验数据和动力学模型的基础上,采用最小二乘法进行未知参数的辨识。采用基于ARX模型的系统辨识方法对内工作台系统进行辨识。两种辨识结果的对比显示,基于ARX模型的辨识结果与实际数据更加吻合,适合描述系统特性;而基于理论模型的辨识结果则更加贴近系统实际结构,对系统结构优化有指导意义。     

可靠性灵敏度分析的自适应重要抽样法

基于全局优化的模拟退火方法,提出了结构可靠性灵敏度分析的自适应重要抽样方法。所提方法由模拟退火来逐步寻找结构最可能失效点,通过逐步优化的最可能失效点来构建可靠性灵敏度分析所需的重要抽样函数。从重要抽样密度函数中抽取样本,来对结构可靠性灵敏度作无偏估计,推导了可靠性灵敏度估计量方差和变异系数的计算公式。与基于Monte-Carlo法的可靠性参数灵敏度分析相比,该方法具有更高的抽样效率,算例证明了所提方法的优越性。     

滚珠丝杠进给系统混合建模及其振动时变性分析

为了研究滚珠丝杠进给系统的振动特性,提出了一种混合建模方法,将丝杠作为分布参数模型,其余部件作为集中参数模型。应用功率平衡法和Ritz级数法,建立了滚珠丝杠进给系统的轴向、扭转和弯曲振动模型,并推导了系统的刚度、质量和阻尼矩阵。数值仿真分析了进给系统振动随工作台位置和质量变化的时变特性,并获得了不同工作台位置下的振型。研究表明工作台位置和质量变化对轴向振动的影响较大,对扭转振动影响较小,且工作台位置对弯曲振动影响较大。实验结果表明该混合模型能够准确预测系统的振动特性。     

大型数控车床进给伺服系统的建模与分析

针对某大型数控车床的横向进给伺服系统,建立了考虑摩擦和传动刚度的综合力学模型和数学模型。通过数值仿真分析了低速进给下静动摩擦力差值和传动刚度变化对工作台输出的影响,得出了工作台产生爬行运动的可能性条件。该型数控车床横向进给系统现场实验的结果验证了理论分析的合理性。所得结论为数控机床进给伺服系统的稳定性和加工精度的提高提供了研究基础。     

双驱动进给系统动态建模及变化规律研究

为了研究双驱动进给系统的动态特性,利用能量法建立了双驱动进给系统多自由度模型。该方法考虑了丝杠螺母副,支撑轴承及直线滚动导轨结合面参数的影响;根据拉格朗日方程推导了双驱动进给系统的刚度,质量矩阵,工作台的位移计算公式;数值仿真计算出系统的固有频率,并对其影响规律进行了进一步分析;研究表明系统轴向刚度、工作台的质量和位置是影响一阶固有频率的主要因素,增大丝杠跨距可以抑制工作台的扭转振动。试验结果表明该动力学模型能够准确地反映系统的动态特性。     

基于特征参数的栓接结合部螺栓预紧力评估

为了解决频响函数法在栓接结合部特征参数辨识中的不适定性问题及期望通过定量评估螺栓预紧力以评估栓接结合部损伤程度,采用正问题求解思路,提出依据动力方程定义参数辨识的目标函数并利用特征参数定量计算螺栓预紧力的评估方法。建立栓接结合部等效线性模型,通过模态试验测量不同预紧力下的结构频响函数;构建目标函数,采用粒子群优化算法获取不同预紧力下的特征参数,并通过多项式拟合特征参数与预紧力之间的关系曲线,从而评估螺栓预紧力;通过数值仿真和试验验证方法的有效性和适用性。研究结果表明:所提方法能够准确辨识结合部参数,利用拟合的关系曲线可以准确地定量评估螺栓预紧力。     

基于整体式初始位移的柔性结构低频模态试验方法

大型柔性结构由于刚度较低、结构庞大，采用传统测试方法难以获取结构的整体模态。提出了一种基于整体式初始位移的大型柔性结构低频模态试验方法。推导了任意初始位移条件下结构响应，以及初始位移条件下特征系统实现算法；在柔性结构上施加整体式初始位移来获取结构的整体振动响应，基于特征系统实现算法识别了大型柔性结构的低频整体模态。以长度为30 m的三棱柱型桁架为研究对象，验证整体式初始位移激励下结构模态参数辨识的可行性，并讨论结构在白噪声工况下的辨识精度。采用具有理论解的集中质量柔性梁模态试验进一步验证所提方法，锤击法难以激发该柔性梁的基频模态，而该方法能够准确识别柔性梁的模态。结果表明，通过在柔性结构施加整体式激励可以有效辨识出结构的低频模态参数。     

混凝土结构材料非线性本构参数识别算法研究

针对混凝土材料特性离散性较大、本构参数不确定性较强的问题,本研究提出了基于RSM-CMA的钢筋混凝土结构材料非线性本构参数的识别算法。首先,讨论分析了ABAQUS混凝土损伤塑性模型与规范提供的混凝土本构模型的统一方法,开发了混凝土材料子程序,获取了影响混凝土单轴应力-应变关系的敏感待识别参数,给出了损伤塑性模型屈服面函数与塑性势函数等非识别参数的建议取值。其次,基于响应面法(RSM),实现了结构宏观响应与细观本构参数间隐性关系的显式表达,基于带约束的最小二乘原理,构建目标函数,利用混沌猴群算法(CMA),实现本构参数的优化识别。最后,以钢筋混凝土拱构件的数值仿真为算例,验证了本研究所提算法的准确性。结果表明:抗压强度、峰值压应变是混凝土本构敏感性参数;抗压强度为影响结构极限承载力的最显著本构参数,弹性模量次之,峰值压应变影响最小;本研究所提算法能够较为准确地识别材料的本构参数,有助于获取精确的结构层次宏观响应,可为有限信息下材料本构参数的辨识、获取提供参考。     

结构损伤与荷载的快速同步识别方法研究

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。     

基于风井结构优化的高层建筑正压送风系统设计分析

在保证人员疏散安全的正压送风系统设计中,地下送风系统与地上送风系统的临界层机械送风处理方法是一个难题。提出了在临界层送风竖井中增加斜板的方法,实现系统的优化设计。利用CFX建立送风井结构理论模型,利用数值计算方法对送风竖井内压力、速度等参数进行计算,得到了优化后的系统速度分布。以传统设计方法为基础,对送风系统结构优化进行了技术经济分析,提出了技术上更科学,更经济,安全性更强的设计方案。