基于广义逆理论的转角信息重构近似算法

针对结构识别中转角信息难以测量的问题,完善了一种基于广义逆理论的转角信息重构问题近似算法.该算法从静力凝聚的基本方程出发,求解广义逆矩阵,由结构的位移测量信息计算结构的转角信息.通过理论分析给出了广义逆理论近似算法的适用条件和广义逆解答是精确解答的条件.数值算例表明:该近似算法的范数误差一般较小,而绝对量较小的分量误差较大.     

基于小波多分辨率分析的结构时变参数识别

利用小波多分辨率分析将结构的时变参数在多尺度上展开,截断高频细节成分,仅由展开的低频成分来近似描述时变参数(阻尼和刚度),将结构时变参数识别问题转化为时不变小波系数估计问题.基于Akaike信息准则(AIC)来优化确定各时变参数的小波分解层数.分解的小波系数采用最小二乘求解得到,为减小方程的病态问题,对模型进行Tikhonov正则化,然后重构识别出结构的时变参数.建立了一个三层剪切框架时变结构模型验证该方法的有效性.识别结果表明,该方法可以有效识别结构时变参数,时变刚度比时变阻尼识别效果更好,抗噪性更高.     

基于粒子滤波的结构参数和荷载同步识别方法

在输入荷载未知的情况下,为解决结构参数和荷载的同步识别问题,将速度、位移、结构参数和输入荷载同时作为状态值构建状态空间方程,选用非线性性能较好的粒子滤波辨识结构参数与荷载.针对利用加速度进行荷载识别时出现的漂移问题,采用梯形积分和零相位高通滤波,通过测试得到加速度计算速度、位移数据,并运用计算值更新粒子滤波求得的速度、位移状态值,从而消除漂移现象.数值算例表明,文中方法能同时识别结构参数和荷载值,与真实值的误差较小,可有效解决识别过程中荷载识别值漂移的问题.     

基于有限元与小波变换的弹性地基梁损伤识别方法研究

采用转角模态的小波分析方法研究了带刚度下降损伤段的弹性地基梁损伤识别问题.利用有限元分析求解带刚度下降段的模态参数,建立了基于转角模态小波变换识别弹性地基梁损伤的方法.以两端简支弹性地基梁为例,分别给出了地基梁无损伤、梁单独损伤、梁和弹簧同时损伤且损伤位置不同的有限元模型,计算得到了结构的转角模态,并通过转角模态小波分析来识别弹性地基梁内刚度下降段的位置.从识别结果发现,存在随机噪声的情况下,运用了转角模态小波变换方法,仍能识别出地基梁的刚度变化截面.数值算例证实了该方法的有效性和稳健性,研究结果对实际工程中的结构损伤诊断提供参考.     

基于陀螺仪转角传感器的动态信号测量 及物理参数时域识别

针对结构识别算法应用于实际工程时,结构的转角信息难于准确测量及转角自由度通常容易被忽略的问题,本文研究了使用陀螺仪转角传感器测量动态信号的方法及响应信息不完备条件下的结构物理参数识别.首先,针对结构转动响应信息测量困难这一问题,提出采用商业级的微机电系统（MEMS）陀螺仪传感器测量角度和角速度响应,并基于最小二乘递推算法对结构物理参数识别方法进行了理论公式推导.然后以一座4层框架结构为算例进行分析,设置由广义逆方法重构转角和采用转角真实值两种工况,并对结构物理参数进行识别,从而验证了理论推导的正确性.同时,对两种工况下所识别的物理参数进行比较,结果表明重构转动响应时物理参数识别的效果不够理想,故考虑测量转动响应.先对MEMS陀螺仪传感器在受到冲击振动下的动态精度进行了试验验证,在结构的初位移小于10 mm时,动态角度测量的精度为0.1°.在此基础上,通过一个3层2跨的钢框架模型的动力试验实测数据和分析结果,验证了使用MEMS陀螺仪传感器直接测量转动响应相比于重构转动响应对弯剪型结构进行刚度参数时域识别的效果更好.     

基于修正模态的混合遗传算法结构损伤识别

采用模态参数对结构进行损伤识别时,测试模态参数包含的误差使识别结果受到影响,严重时甚至不能反映结构的实际破损情况.结构损伤检测可以作为一优化问题.为此提出一种基于修正测试模态的损伤识别方法,即将基于测试频率和修正后的测试振型组成的函数作为优化目标,由具有鲁棒性及易于处理非确定性信息能力的遗传算法和局部搜索算法组成的混合遗传算法作为优化工具.基于桁架的分析结果表明,即使在测试数据包含误差的情况下,采用该方法也能获得满意的识别结果.     

车辆横摆转动惯量及轮胎侧偏刚度识别方法的研究

车辆参数辨识在汽车正逆向开发及控制器设计等方面是必要前提与技术难点.目前参数的获取主要有两种方法:通过仪器测量的方法和系统辨识技术.研究了一种能够识别横摆转动惯量及轮胎侧偏刚度的实验辨识方法.该方法通过汽车转向盘转角脉冲输入获得的实验数据,首先采用时域法辨识车辆横摆角速度对转向盘转角和侧向加速度对转向盘转角的传递函数,再通过非线性最小二乘法拟合传递函数中包含的横摆转动惯量和前后轮胎侧偏刚度,使所得频响特性和辨识所得频响特性误差最小,最后通过仿真验证该方法的理论可行性.所提的实验辨识获得横摆角速度和轮胎侧偏刚度参数的优点是无需特制或购买专用测量设备,尤其在实验条件受限情况下,更具有重要的工程实际意义.     

模态参数辨识改进算法及其在振动台试验中的应用

结合数据驱动随机子空间法,提出了环境激励下结构模态参数识别的改进ITD法、改进STD法与改进复指数法。随机子空间法的识别精度高,其中Hankel矩阵经过正交投影计算可以保留原始数据中的所有信息,同时去除了噪声,将得到的P矩阵中的数据作为ITD法、STD法与复指数法的输入数据,这3种方法就不再需要采用随机减量法或者自然激励技术进行前处理,避免了这2种前处理方法的不准确性带来的误差,并提高了模态参数识别的计算效率。利用12层钢筋混凝土框架结构模型在振动台试验过程中地震反应记录,识别结构模型模态参数。从而证明3种改进方法在结构模态参数识别中应用的可行性。     

基于大爆炸优化算法的结构参数识别

作为一种新颖的优化工具,大爆炸算法（Big Bang-Big Crunch optimization,BB-BC）被成功应用于很多复杂优化问题。结构参数识别一直是结构健康监测的核心问题,利用BB-BC算法进行结构参数识别的研究。该方法的基本思想是通过最小化识别模型与实际结构系统响应的误差,从而将参数识别问题转化成一个多峰值非线性非凸的优化问题,并利用BB-BC算法发现系统参数的最优估计。利用BB-BC算法在输入输出数据不完备且噪声污染条件下,同时在没有系统质量、刚度等先验信息的情况下对结构系统进行了参数识别,并与基于遗传算法（GA）、粒子群（PSO）的参数识别方法进行了比较。结果表明：该方法可以成功地应用于结构参数识别,识别效能更优越。     

基于离散小波变换的时变结构物理参数识别

利用离散小波变换将时变结构的时变参数在多尺度上展开为概貌信号和细节信号,忽略高频细节信号,仅由低频概貌信号估计时变参数,将时变结构识别问题转化为时不变结构识别问题。基于时变结构的输入和输出信号用最小二乘法识别低频尺度展开系数,从而重构得到原始时变参数。对于噪音引起的方程不适定性问题,采用Tikhonov正则化方法减小其影响。通过1个具有时变刚度和阻尼的2层框架结构的数值模拟验证该方法的有效性。识别结果表明:该方法可以有效识别结构时变刚度,时变阻尼识别结果对噪音较敏感。     

结构损伤识别的柔度灵敏度方法

 提出了结构损伤识别的柔度灵敏度方法。首先根据Neumann级数展开来推导结构柔度矩阵关于单元刚度损伤参数的灵敏度公式,以此为基础建立结构的损伤识别方程,通过矩阵拉直运算将矩阵方程转化为线性方程组来求解各单元损伤参数。指出了柔度矩阵灵敏度方法优于特征对灵敏度方法的几个显著特点。最后用一个桁架结构模型对所提方法作了验证。     

桥梁结构基于高维模型拟合响应面的参数识别

为提高响应面法在桥梁结构参数识别中的计算精度,提出了基于高维模型拟合响应面的参数识别方法.即采用HDMR响应面法拟合结构响应面,并基于该响应面进行结构参数的识别.研究了HDMR响应面的基本构造方法,阐述了在响应面基础上通过有约束最小二乘优化实现参数识别的一般过程.以一座连续梁及一座独塔斜拉桥为算例进行分析,探讨了该方法在结构参数识别中的计算精度及效率.结果表明,相比传统响应面法,该方法在计算精度上具有显著优势.同时也验证了该方法在大型桥梁结构参数识别中的可靠性和适用性.     

随机共振结合RobustICA的两阶段结构损伤定位方法

为实现强噪声背景低信噪比环境下的结构损伤识别,提出一种基于非线性随机共振降噪与鲁棒性独立分量分析(RobustICA)的两阶段损伤定位方法.第一阶段,运用非线性随机共振系统对强噪声低信噪比的测量响应进行预处理,以降低背景噪声的干扰并增强结构响应;第二阶段,结合RobustICA提取包含损伤信息的特征分量对结构响应异常进行识别,之后计算归一化的源分布向量(NSDV)的最大值对结构损伤异常进行定位.框架数值算例结果表明,所提出的算法能够较精确实现信噪比为5dB下的结构损伤异常识别与定位.     

基于贝叶斯理论的多模型结构识别的试验研究

基于贝叶斯理论的抽样方法,对结构的多模型结构识别问题进行试验研究.采用基于贝叶斯理论的多模型结构识别的概念与基本框架,以及马尔科夫链-蒙特卡洛模拟(MCMC),建立了有限元模型库.针对MCMC在参数维度较高时不易收敛和计算效率低下等问题,提出了一种改进的MCMC抽样方法来进行多模型结构识别.利用Matlab-Strand7的交互访问技术(API)能够进行大型结构有限元模型的参数自动修正,在获得校验后的有限元模型库后,能基于有限元模型的后验概率分布进行预测.为了验证该理论的可行性和有效性,针对一根简支梁的数值算例和一座实际大跨钢管混凝土桁架系杆拱桥进行了基于贝叶斯理论的结构识别研究与响应评估,并使用传统的单模型结构识别方法——遗传算法(GA)进行对比分析,结果表明本文提出的基于贝叶斯理论的多模型结构识别方法能够更好地进行结构响应预测.     

Open Contours Extraction of Rotational Surface Oriented to Layer Measurement

With layer-measured contours, an algorithm that can extract the contour segments from a rotational surface is presented. The extraction can be divided into two stages, i. e. the rough segmentation and the refinement. In the rough segmenting stage, an optimal contour matching method is put forward to find similar contour segment from another closed contour with respect to the seed contour. In the refining stage, an iterative way that can extract a circular arc precisely is presented based on parameters identification and contour-ends expanding/shrinking operation. The algorithm can extract the open contour segments from a rotational surface precisely, as demonstrated in the examples. Based on the work of this paper, further research, such as parameter identification of 3 - D surface and CAD model creation, can be conducted.     

Smith－McMillan形并矢展开近似模型的多变量系统设计及其稳定性

讨论了由被控对象传递函数阵Ｓｍｉｔｈ－ＭｃＭｉｌｌａｎ形并矢展开近似模型的多变量反馈系统设计。该法适用范围广，控制器和反馈构造简单，实际系统闭环稳定性易于检验，且近似模型闭环系统与实际闭环系统稳态相同，附算例。     

结构可靠度计算的Neumann展开响应面法

当结构功能函数无法表达为随机变量的解析表达式时,响应面法是一种有效的可靠度计算方法,但该法在进行有限元数值试验时需进行多次确定性有限元分析,效率较低。提出一种改进的响应面法,即Neumann展开响应面法,该法通过引入Neumann级数展开式,可以有效缩短有限元数值试验时间,从而提高响应面法的计算效率。数值算例表明,结构刚度矩阵规模越大,Neumann展开响应面法的计算效率越高。     

工程结构模态的连续型随机子空间分解识别方法

环境振动识别方法利用结构的输出信号识别结构的模态参数,主要的识别方法有时间序列分析法、ERA(eigensystem realization algorithm)法和随机子空间法,这些方法均基于离散模型．基于连续随机子空间模型,本文给出了一种识别大型工程结构模态参数的方法．运用SVD(singular value decomposition)分解将含噪声的输出信号空间分解为信号空间和噪声空间,然后直接估计结构的模态参数．SVD分解保证了算法的鲁棒性．最后讨论了一个7层框架的理想建筑,仿真计算表明,该方法简单有效,能够使用在桥梁和建筑的健康监测和振动控制中．