基于Houbolt法的动载荷识别方法

利用Houbolt逐步积分和向后差分法,推导出多自由度线性振动系统的响应与系统动力学参数及激励的关系递推表达式,进而提出了一种无条件稳定的动载荷识别方法.以一线弹性悬臂梁为例,利用单频和双频单输入激励、双频双输入激励响应的仿真结果,对其激励载荷进行了识别.将识别载荷的时域误差和频谱成分与传统的状态空间法识别结果进行了对比,验证了本载荷识别方法的时域和频域相对误差均更小,且无增频现象,提高了识别精度,且具有良好的抗噪性.     

基于加速度反演频域动载荷的一种正则化途径

基于加速度频响函数矩阵反演频域动载荷是病态逆问题,反求的结果精度差,对数据的小扰动敏感,基于Tikhonov正则化方法,提出一种反演途径,将测点响应与待求激励进行归一化变换,在此基础上引入变换后的频响函数矩阵和正则化泛函进行求解,应用广义交叉验证准则选取最优正则化参数.考虑简支矩形薄板上的4个动载荷的识别问题,分析激励点和响应测点的不同位置以及动载荷大小之间相差程度不同的4个算例,将本文方法与不采用归一化变换的正则化求解结果进行2种相对误差的均方根比较.结果表明,利用归一化变换可提高动载荷反演精度,增强正则化方法的抗噪能力,当测点之间的响应以及各动载荷大小相差较大时,明显改善了识别精度.     

正交小波级数拟合法的薄板结构分布动载荷识别技术

针对工程结构中的薄板系统,基于正交小波级数分解理论,构造正交小波基函数,将待识别的分布动态载荷在正交小波基空间中进行小波级数分解,从模态理论出发给出了小波级数系数与结构测点响应信息的线性关系,计算出小波系数,通过小波重构,还原薄板结构表面承受的分布动载荷. 本文的载荷识别理论适用于各种不同载荷类型,通过计算机仿真,验证了该方法的通用性和较高的识别精度.仿真过程中加入随机噪声,识别结果证明了小波重构的动载荷具有良好的抗噪能力,有效提高了载荷识别的信噪比.      

载荷识别技术在火箭推力偏心测试中的应用

目的 研究将载荷识别技术应用于火箭发动机推力偏心测试,用载荷识别方法提高推力偏心测试精度。方法 推导火箭发动机推力载荷识别的基本关系式,对推力偏心测试装置进行动态特性测试,获取其动态传递函数矩阵,用推力偏心测试得到的响应数据反求火箭发动机推力载荷。结果 获得了某火箭发动机的推力偏心角数据。结论 载荷识别技术应用于火箭发动机推力偏心测试,方法简便,数据处理可靠。     

基于Newmark-β法的非线性体系动载荷识别

基于Newmark-β数值仿真方法,对于刚度变化的单自由度非线性体系,采用修正的Newton-Raphson迭代方法最小化由切线刚度代替变化刚度代入的误差,推导出非线性体系在已知外部激励、体系特性下的动力响应迭代求解过程,并反向推导出在已知动力响应、体系特性下动载荷的反求迭代求解过程.通过算例分析验证了应用该修正迭代方法进行非线性体系的载荷识别是可行的,克服了无迭代方法的误差累积缺点.     

车身疲劳载荷识别与应用

为提高整车载荷识别精度和车身疲劳寿命预测精度,提出应用改进的振动系统传递函数估计算法结合虚拟迭代计算方法,以提高整车输入载荷识别精度和车身疲劳寿命预测精度。首先,应用道路载荷测量车进行整车试验场耐久性强化试验道路载荷信号采集,建立满足工程精度要求的整车刚柔耦合多体动力学模型。在整车振动系统传递函数矩阵识别中,利用改进的估计算法消除输入载荷和响应载荷中随机干扰信号的影响,然后应用整车动力学模型进行输入载荷的虚拟迭代计算,获得比H1估计方法更准确的输入载荷。最后,将虚拟输入载荷导入白车身有限元模型中进行寿命预测计算,并应用整车四通道道路模拟试验进行白车身疲劳寿命试验来验证提出的寿命预测计算的准确性。结果表明,仿真预测结果与试验结果基本一致,说明所应用的改进估计算法和虚拟迭代计算方法可以获得更加准确的整车输入载荷,提高车身疲劳寿命预测的精度。     

热振环境下薄壁结构动力学参数识别的流形学习方法

热振激励下的高超声速飞行器复合材料薄壁结构的动力学特性复杂,通过对不同载荷条件下薄壁结构的动力学参数识别可进行结构动态特性评估.针对热振激励下的非线性结构,基于流形学习提出了一种识别结构动力学参数的新方法,该方法仅从响应数据就可以识别结构的固有频率、振型和阻尼比.通过建立热振联合试验系统,对C/SiC复合材料薄壁结构开展不同温度下的热振试验,得到不同温度下的动力学参数并获取试验响应数据集,基于流形学习方法的识别结果与试验结果对比,验证了方法的可行性,并得到了C/SiC复合材料薄壁结构的动力学参数随温度的演化规律.     

基于模态叠加法的面压载荷与基础激励等效方法

基于模态叠加法,将随机面压载荷等效为随机基础激励,为薄壁构件的振动台试验替代成本较高的噪声试验提供依据.该方法要求等效前后2种载荷作用下主模态位移一致,将单源载荷等效这一超静定问题合理简化为静定问题.以炭/炭复合材料悬臂板为研究对象,来验证载荷等效方法的有效性.分析结果显示,在随机面压载荷及等效随机基础激励作用下,板上典型部位随机正应力响应的功率谱密度高度吻合,在分析频段内危险点处x轴向正应力响应均方根分析误差低于1%,分布在板上的5个响应点处x轴向正应力响应均方根分析误差低于2%.该方法能有效地将随机面压载荷等效为基础激励,保证等效前后2种载荷作用下薄壁构件的随机动应力响应在频域及空间域上的分布一致性.     

基于HVD和RDT的工作模态识别

应用希尔伯特振动分解(HVD)和随机减量技术(RDT)建立了环境激励下结构工作模态参数的识别方法。基于环境激励下结构的单点振动响应信号作为分析信号,应用希尔伯特振动分解将分析信号分解为若干个包含结构模态信息的信号,再利用随机减量技术提取自由衰减信号,应用最小二乘复指数法获得各阶模态频率和阻尼比。应用该方法对5自由度剪切模型以及12层混凝土框架地震台模型的顶点地震响应作为分析信号进行了结构工作模态参数的识别,并将识别结果与其他方法识别结果进行对比。结果表明该方法识别模态频率是可靠的;对平稳结构响应信号模态阻尼比的识别有好的精度,而对非平稳响应信号有较满意的精度。     

使用随机子空间法解决受力加速度响应的模态参数识别问题

当外力为高斯白色噪声激励,并且已知线性动态系统的初始条件时,加速度动态响应的随机递减函数和自由衰减振动响应不相等,这是因为在白噪声激励下此随机递减函数中存在一个奇异点;而直接使用有外力嵌入的受力加速度响应会对参数识别精度产生影响。针对随机子空间方法应用于加速度数据的数学基础加以论证,并证明用加速度响应来进行模态参数识别时,将会出现一个识别偏差问题;该偏差问题是因为其加速度相关函数,还受到外力之相关函数的影响。对原始随机子空间方法进行改进,采用无加权模式对Toeplize矩阵进行奇异值分解。透过一个三自由度动态系统的加速度响应进行模态参数识别。结果表明,该方法不仅能有效地消除外力的影响,更能提高其识别精度。     

随机激励下载荷谱识别

采用逆虚拟激励法进行载荷识别，识别结构所受平稳随机激励的功率谱密度，在钢悬臂梁和有机玻璃框架上进行了多次试验，识别的载荷与实际值符合得较好，同时研究了相干和不相干随机激励两种情况下载荷识别结果的异同，通过实测数据讨论了不同噪音对识别结果的影响。此方法的优点在于识别未知载荷的准确性、计算的高效性和对频响函数病态的克服能力。     

受演变随机激励结构响应的精细逐步积分法

对于受演变随机激励的线性多自由度体系，给出计算其非平稳响应的高效高精度方法，先用虚拟激励法将随机荷载化为确定性荷载；然后构造一种特别快速精确的无条件稳定显式逐步积分格式，求出时变功率谱响应的离散数值解。     

Analyzing Nonstationary Random Response of a SDOF System under the Evolutionary Random Excitation by Wavelet Transform

For evolutionary random excitations, a general method of analyzing nonstationary random responses of systems was presented in this paper. Firstly, for the evolutionary random excitation model, the evolutionary power spectrum density function （EPSD） of a random excitation was given by wavelet transform. Based on the EPSD, the nonstationary responses of a SDOF system subjected to evolutionary random excitations were studied. The application and validity of presented method were illustrated by numerical examples. In numerical examples, the recently developed stochastic models for El Centro （1934） and Mexico City （1985） earthquakes which preserve the nonstationary evolutions of amplitude and frequency content of ground accelerations were used as excitations. The nonstationary random mean-square responses of a SDOF system under these two excitations were evaluated and compared with simulated results.     

结合小波变换分析系统在演变非平稳随机激励下的响应

针对非均匀调制演变非平稳随机激励,提出一种分析系统演变非平稳随机响应问题的一般方法.在演变非平稳随机激励模型的基础上,通过小波变换建立起演变非平稳随机激励的演变功率谱,然后进行随机响应分析,得到系统在非均匀调制演变非平稳随机激励下的响应.结合具体算例,通过数值仿真说明所提方法的有效性和正确性.     

Data based model free hysteresis identification for a nonlinear structure

In the last two decades, the damage detection for civil engineering structures has been widely treated as a modal analysis problem and most of the currently available vibration-based system identification approaches are based on modal parameters, namely the natural frequencies, mode shapes and damping ratios, and/or their derivations, which are suitable for linear systems. Nonlinearity is generic in engineering structures. For example, the initiation and development of cracks in civil engineering structures as typical structural damages are nonlinear process. One of the major challenges in damage detection, early warning and damage prognosis is to obtain reasonably accurate identification of nonlinear performance such as hysteresis which is the direct indicator of damage initiation and development under dynamic excitations. In this study, a general data-based identification approach for hysteretic performance in form of nonlinear restoring force using structural dynamic responses and complete and incomplete excitation measurement time series was proposed and validated with a 4-story frame structure equipped with smart devices of magneto-rheological (MR) damper to simulate nonlinear performance. Firstly, as an optimization method, the least-squares technique was employed to identify the system matrices of an equivalent linear system of the nonlinear structure model basing on the excitation force and the corresponding vibration measurements with impact test when complete and incomplete excitations; and secondly, the nonlinear restoring force of the structure was identified and compared with the test measurements finally. Results show that the proposed data-based approach is capable of identifying the nonlinear behavior of engineering structures and can be employed to evaluate the damage initiation and development of different structure under dynamic loads.     

物料配比系统提前量自适应辨识方法的研究

在物料配比系统中提前量辨识精确与否直接影响物料配比系统的配料精度,因此,提高提前量辨识精度是改进物料配比系统配料精度的前提.在分析了利用渐消记忆法进行提前量辨识的基础上,提出了利用Grubbs准则法进行提前量辨识,然后对这2种方法进行理论分析和蒙特卡洛方法计算机仿真.分析结果表明,利用Grubbs准则法进行提前量辨识的均方差远小于渐消记忆法辨识的均方差,并且可以有效剔除偶然误差,进而实现精确称量及提高配料精度.     

基于Tikhonov正则化与模型减缩技术的虚拟迭代载荷反求

将模型减缩技术应用于动态响应的求解,基于Tikhonov正则化载荷反求方法,在迭代过程逐步修正载荷信号,使系统的响应逼近期望响应信号,最终精确反求出载荷信号.算例表明,该方法相对于传统Tikhonov方法,既保留了良好抗噪特点,同时又提高了峰值载荷处的反求精度,从而使得整体反求精度更高.     

轨道-路基体系一致动力相似设计方法与动力试验

在室内动力试验中,为考虑缩尺模型轨道和路基结构的动力效应以及二者的相互作用,提出了轨道-路基体系一致动力相似设计方法:即在对轨道结构进行动力相似设计的同时,保持轨道-路基模型的加速度相似比为1,再通过轨道和路基遵循相同的长度相似比、控制路基模型剪切波速相似来进行路基结构动力设计.采用该方法进行了缩尺比为1/4的轨道-路基模型结构的相似设计,开展了不同激振频率工况下模型体系的动力试验,测试并分析了路基模型不同位置处的加速度反应等,确定了试验模型体系一阶固有频率.结果表明:加速度在向下传递过程中存在时间尺度上的滞后效应;同一激振频率下,路基不同结构层处加速度频谱分析的特征频率一致.     

基于贝叶斯推理的乘员约束系统参数识别

为了克服测量响应的不确定性给乘员约束系统参数识别带来的困难,利用马尔科夫链蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)采样和近似模型构造技术,提出一种基于贝叶斯推理的乘员约束系统不确定性参数识别方法.该方法结合约束系统参数的先验分布和测量响应,通过马尔科夫链在未知参数联合概率密度空间进行抽样,从而获得了织带刚度缩放系数和质量流率缩放系数的后验边缘概率密度函数.识别结果表明,相比于传统确定性识别方法,基于贝叶斯推理的不确定性参数识别方法不仅能有效给出乘员约束系统参数的概率分布,而且能够保证参数寻优的全局收敛性.     

基于结构状态方程的结构参数和荷载识别方法

基于结构状态方程进行结构参数和荷载的共同识别。以结构参数修正因子为优化变量,由测得的结构动态响应结构和构造的系统矩阵计算相应的未知荷载。通过最小化实测结构响应与给定的修正因子下的计算结构响应间的距离来识别未知量。其中给定修正因子的系统矩阵由虚拟变形方法构造,并通过一个桁架结构的数值算例验证了该方法的有效性。