两种新的基于子空间跟踪的时变模态参数快速辨识算法

该文研究了基于子空间跟踪的时变模态参数快速辨识算法的过程。对更新的输入/输出数据的预处理后, 时变模态参数辨识的主要问题转化成子空间跟踪, 引入NPI 和API 子空间跟踪算法替代PAST 形成两种新的时变模态参数快速识别算法。通过对移动分布质量-悬臂梁这一典型的时变结构系统以及两自由度弹簧-质量系统的时变模态参数识别验证了新算法的有效性并且比较分析了这3种基于不同子空间跟踪算法的时变模态参数识别算法的辨识能力。     

多族群粒子群优化算法导弹结构模型修正

本文针对粒子群优化（PSO）算法极易陷入局部最优的缺陷,提出了一种多族群粒子群优化算法（MRPSO）,该算法具有较强的全局搜索能力,能极大地降低搜索陷入局部最优的概率。并将该算法引入到有限元模型修正中,对某型号导弹全弹结构进行了优化修正,修正后结构的固有频率都有了非常明显的改善,证实了MRPSO算法的有效性及工程应用价值。     

带活力因子的量子粒子群算法卫星基板模型修正

将卫星基板等效为单层板结构计算其结构参数，在量子粒子群算法原理的基础上给算法增加活力因子，用带活力因子的量子粒子群算法对蜂窝板结构的卫星基板等效模型进行模型修正，然后将修正后的数据返回有限元软件MSC/NASTRAN再次计算，修正后模型计算所得动力学数据与试验数据能较好地吻合，证实等效的合理性和算法的有效性。